Cotygodniowa dawka linków, czyli archiwum newslettera Dane i Analizy
Ten tydzień przyniósł szczególnie bogate żniwo materiałów technicznych - po zwyczajowej analizie dziesiątek źródeł i setek (jeśli nie tysięcy) artykułów, udało się wyłonić zwyczajowe "około dwadzieścia" najważniejszych publikacji z obszaru data science, ML i AI. Rozkład tematyczny doskonale odzwierciedla aktualne trendy w branży (i zainteresowania Redaktora Naczelnego): dominuje Python i Data Engineering. Ale (poza zainteresowaniami Naczelnego) potwierdza to centralną rolę tych obszarów w nowoczesnych zagadnieniach związanych z danymi.
Szczególnie interesujące są materiały dotyczące architektury systemów AI - od multi-agentowych rozwiązań Anthropic, przez unifikację ML na Ray w Pinterest, aż po praktyczne implementacje MLOps z pełnym monitoringiem. Widać wyraźnie, iż branża przechodzi od eksperymentów do produkcyjnych, skalowalnych rozwiązań.
Nie zabrakło również materiałów podważających utarte schematy: od debunkingu mitów w architekturze danych, przez argumenty za PostgreSQL kosztem MongoDB, po rozważania o developer experience w erze AI-generated code. Te głosy pokazują, iż mimo szybkiego rozwoju technologii, krytyczne myślenie o fundamentach pozostaje kluczowe.
Różnorodność źródeł - od oficjalnych blogów technicznych firm (Anthropic, Pinterest, Nubank) po indywidualne projekty deweloperów - daje pełny obraz tego, co dzieje się zarówno w korporacjach, jak i w community.
Hity zeszłego tygodnia:
I Spent $12,000 on Premium Tools Before Discovering These 20 Free Alternatives That Work Even Better Who do American men and women spend time with over the course of their lives? How To Prepare Your API for AI Agents How I Used AI Agents to Auto-Populate My PostgreSQL Database — A Step-by-Step Guide
Ach! Z kodem DIA_NLT_2025 wpisanym po dodaniu do koszyka czegoś z moich ebooków rabacik 50%.
Tradycyjnie zapraszam też na moje sociale związane z tym newsletterem: fanpage i LinkedIn.
#ai_agent
How we built our multi-agent research system
Stworzony przez inżynynierów Anthropic system pozwala na łatwe uruchamianie i koordynację setek współdziałających agentów AI w ramach jednego eksperymentu. Autorzy opisują, jak dzięki modularnej architekturze—z menedżerem zadań, kolejką zdarzeń, kontenerami uruchamianymi on-demand i trwałym magazynem danych—można w elastyczny sposób skalić pojedyncze eksperymenty, monitorować stan agentów i gwałtownie reagować na błędy.
#analiza_danych_koncepcje
Making Real-time ML Models more robust in adversarial scenarios: Practical Tips and Monitoring Considerations
Artykuł przybliża wyzwania, jakie niesie ze sobą wdrażanie modeli uczenia maszynowego działających w czasie rzeczywistym wobec celowych manipulacji danych czy zmian w rozkładzie sygnałów (tzw. scenariuszy adwersarialnych), i proponuje praktyczne techniki, które pomagają je wykrywać i neutralizować. Autorzy omawiają zarówno metryki i wskaźniki służące monitorowaniu stabilności modelu (jak odchylenia sygnałów wejściowych czy spadki jakości predykcji), jak i narzędzia do automatycznego alarmowania i wizualizacji (np. w oparciu o Prometheus/Grafana). W tekście znajdują się sugestie dotyczące cyklicznej weryfikacji danych, testów A/B oraz elastycznych strategii retreningu, dzięki którym systemy ML potrafią się szybciej adaptować do nowych zagrożeń i utrzymywać wysoką skuteczność.
#analiza_danych_projekty
Tkinter Video Tools Reinvented: MCP Protocol Drives Real-Time AI Processing
Jak zbudować w Pythonie narzędzie do przetwarzania wideo w czasie rzeczywistym? Prosty GUI w Tkinter łączy się z modułami AI poprzez lekki protokół MCP, co pozwala na wymianę kolejnych klatek strumienia i prezentację wyników bez istotnych opóźnień. Tekst zawiera też opis architektury całego rozwiązania: serwer i klient MCP, obsługa przechwytywania klatek, transfer danych i mechanizmy synchronizacji oraz integracje z OpenCV i TensorFlow. Dzięki modularnej architekturze można łatwo podpiąć własne modele AI i skalować rozwiązanie.
#architektura
Unlearning Data Architecture: 10 Myths Worth Killing
Artykuł obala dziesięć powszechnych mitów w architekturze danych - od przekonania o "złotym rekordzie" i monolitycznej platformie po sztywne modele oraz nadmierną centralizację i zarządzanie. Autor zachęca, by porzucić wyświechtane schematy na rzecz podejścia zorientowanego na domeny, samoobsługowe usługi, ewolucję schematów i realne wsparcie celów biznesowych. To praktyczny przewodnik, który pokazuje, jak dzięki odważnemu odrzuceniu starych założeń zbudować bardziej elastyczne, skalowalne i innowacyjne rozwiązania danych.
Scaling Pinterest ML Infrastructure with Ray: From Training to End-to-End ML Pipelines
Pinterest zbudował ujednoliconą platformę ML opartą na Ray, która łączy wszystkie etapy pracy z modelami: od rozproszonego trenowania (Ray Train), przez automatyczne dostrajanie hiperparametrów (Ray Tune) i przetwarzanie wielkich zbiorów danych (Ray Data), aż po serwowanie modeli w produkcji (Ray Serve). Całość działa jako end-to-end pipeline na Kubernetesie, co pozwala na elastyczne przydzielanie GPU/CPU, łatwe wersjonowanie eksperymentów i spójny monitoring.
#bazy_danych
Postgres Hidden Features That Make MongoDB Completely Obsolete
Autor przez lata był zagorzałym zwolennikiem MongoDB, uznając relacyjne bazy danych za przestarzałe i nieskalowalne. Dopiero w 2023 roku, zmuszony do pracy z PostgreSQL, odkrył, jak bardzo ta technologia ewoluowała — nie tylko dorównując MongoDB w elastycznym podejściu do danych, ale też znacząco ją przewyższając pod względem stabilności, możliwości i obsługi dokumentów JSON (dzięki typowi JSONB). Dziś przekonuje, iż PostgreSQL może całkowicie zastąpić MongoDB w większości zastosowań, co jest istotną obserwacją dla wszystkich, kto pracuje z danymi i rozważa wybór silnika bazy danych.
#big_data
Databricks Iceberg vs Delta: Complete Table Format Comparison Guide 2025
Porównanie Apache Iceberg i Databricks Delta Lake odsłania najważniejsze różnice w podejściu do zarządzania dużymi zbiorami danych w architekturze data lakehouse. Artykuł omawia m.in. mechanizmy ACID, model przechowywania plików, obsługę time travel, ewolucję schematu oraz sposoby indeksowania i partycjonowania danych. Z tekstu dowiesz się, jak Iceberg radzi sobie z rozproszonym katalogiem metadanych i szeroką integracją z ekosystemem (Spark, Flink, Presto), a także jakie unikalne optymalizacje oferuje Delta Lake dzięki ścisłemu powiązaniu z platformą Databricks.
#ciekawostki
How To Think About DevEx When AI Writes the Code
Coraz częściej to nie programista, a model AI generuje pierwszą wersję kodu, co stawia przed zespołami nowe wyzwania związane z developer experience. Trzeba przeprojektować procesy - od prompt engineering przez integrację z IDE, systemy CI/CD i repozytoria - tak, by praca z AI-wygenerowanym kodem była przewidywalna, spójna i bezpieczna. Warto potraktować wygenerowane fragmenty jak "kod juniora": konieczne stają się solidne przeglądy, testy automatyczne, zabezpieczenia oraz czytelna dokumentacja. Kluczem do efektywnej współpracy z narzędziami AI jest budowa wspólnych bibliotek promptów, szablonów pipeline’ów i wypracowanie jasnych procedur kontroli jakości. jeżeli zależy Ci na tym, by DevEx pozostało na wysokim poziomie mimo rosnącej roli sztucznej inteligencji, ten tekst podpowiada, od czego zacząć.
#data_engineering
Data Engineering w klubie piłkarskim Premier League i innych sportach
Rozmowa z Pawłem Kapuścińskim, Data Engineerem pracującym w jednym z topowych klubów Premier League — Tottenhamie Hotspur. To wyjątkowa okazja, by zajrzeć za kulisy pracy z danymi w profesjonalnym futbolu: od wykorzystywanych narzędzi, przez codzienne wyzwania, aż po konkretne zastosowania Data Engineeringu w sporcie na najwyższym poziomie. Jak wygląda praca z danymi w klubie ligi TOP5? [YT, 1h11m, po polsku]
Building a Fully Automated Data Cleaning Pipeline in Python
Artykuł pokazuje, jak w Pythonie zbudować modularny, w pełni zautomatyzowany pipeline do oczyszczania danych - od wstępnej walidacji i ujednolicania formatów, przez usuwanie braków czy outlierów, aż po generowanie raportów i logowanie błędów. Wykorzystuje do tego popularne biblioteki (pandas, numpy, opcjonalnie Great Expectations), opierając cały proces na funkcjach kompozytowych i plikach konfiguracyjnych, co ułatwia jego skalowanie i utrzymanie.
Building My Own Real-Time Data Pipeline with Python: From Raw Logs to Clean Dashboards
W artykule autor opisuje stworzenie kompletnej, działającej na żywo ścieżki przetwarzania danych - od zbierania surowych logów przez ich transport, transformację i wreszcie prezentację w czytelnych dashboardach. Wykorzystuje przy tym rozwiązania open source (m.in. Apache Kafka do kolejkowania, Spark/Faust do stream processing, bazę danych PostgreSQL/InfluxDB oraz narzędzia do wizualizacji jak Dash czy Grafana), a całość uruchamia w kontenerach Docker Compose.
Building SurvivorFlow: An End-to-End MLOps Pipeline with Airflow, Redis, Prometheus & Render
Kompletny przewodnik budowy pipeline’u MLOps łączącego Redis Streams (pobieranie danych), Apache Airflow (orkiestracja), Prometheus/Grafana (monitoring) i Render (deployment). Autor szczegółowo opisuje każdy etap - od feature engineering przez trening modelu aż po udostępnienie REST API - wraz z gotowymi fragmentami kodu.
Debezium Transactions Explained: Insert, Delete & Update in a Modern Data Lake | by Marcelo Vicentim | May, 2025 | Medium
Debezium odsłania mechanizm obsługi transakcji w strumieniu zdarzeń - od zasygnalizowania BEGIN, przez kolejne INSERT, UPDATE i DELETE, aż po oznaczenie COMMIT. Dzięki temu w docelowym Data Lake (np. opartej na Iceberg czy Delta Lake) można zachować pełną spójność ACID: zmiany są buforowane w Kafka Connect i dopiero po potwierdzeniu transakcji zapisywane jako jednorodne, niepodzielne commity.
Data Partitioning: Slice Smart, Sleep Better
Odpowiednie partycjonowanie danych oraz operacje na tzw. slice’ach pozwalają nie tylko przyspieszyć przetwarzanie dużych zestawów, ale też znacząco zredukować zużycie CPU i pamięci. W artykule pokazano, jak łączyć range, hash czy dynamic slicing z lazy evaluation w narzędziach takich jak Polars, Spark czy Pandas, by wprowadzić mechanizm "smart sleep" - czyli automatyczne wstrzymywanie nieużywanych zadań.
#llm_&_chatgpt
Your First Local LLM API Project in Python Step-By-Step
W przejrzystym przewodniku zobaczysz, jak na swoim komputerze postawić proste API dla lokalnego LLMa w Pythonie. Na początku autor wyjaśnia, jak skonfigurować środowisko, zainstalować bibliotekę llama-cpp-python i pobrać model, a następnie przygotować serwer (np. FastAPI/Flask) do obsługi zapytań tekstowych.
#python
330× faster: Four different ways to speed up your code
Autor artykułu pokazuje, iż optymalizacja wolnego kodu Pythona nie sprowadza się do jednej techniki - realne przyspieszenia pojawiają się dopiero wtedy, gdy łączy się różne podejścia. Przedstawia cztery "praktyki" przyspieszania kodu: efektywność (usuwanie zbędnych obliczeń), kompilację (wykorzystanie języków kompilowanych), równoległość (użycie wielu rdzeni CPU) oraz podejście procesowe (metody pracy nad kodem). Na przykładzie konkretnego problemu pokazuje, jak każda z tych praktyk z osobna daje zauważalny zysk, a ich połączenie prowadzi do spektakularnego przyspieszenia - aż 330×. Dla osób pracujących z analizą danych czy modelami ML to dobry drogowskaz, jak myśleć o wydajności holistycznie.
How I Built a Python Script That Cleans My Data Before I Even Open the File
Automatyzacja przygotowania danych dzięki skryptowi Python wykorzystującemu Pandas, YAML do konfiguracji i Click do CLI. Rozwiązanie standaryzuje nazwy kolumn, konwertuje typy danych, usuwa duplikaty i wykrywa outliers jeszcze przed otwarciem pliku przez analityka - idealne do powtarzalnych workflow.
How I Used Python to Build a Clipboard Manager That Remembers Everything I’ve Ever Copied
Jeśli zdarza Ci się tracić ważne fragmenty przez ograniczenia systemowego schowka, ten projekt Pythona da Ci pełną kontrolę nad historią kopiowanych treści. Dzięki bibliotekom keyboard (do wykrywania skrótów Ctrl+C/Ctrl+V), pyperclip (do obsługi schowka) oraz sqlite3 (do trwałego zapisu) skrypt w tle monitoruje każde kopiowanie, odrzuca duplikaty i magazynuje kolejne wpisy w lokalnej bazie.
15 Useful Middlewares for FastAPI That You Should Know About
Przegląd 15 gotowych middleware dla FastAPI: od podstawowych (CORS, HTTPS redirect, GZip compression) przez bezpieczeństwo (rate limiting, host validation) aż po zaawansowane funkcje (session management, metrics collection, proxy headers). Każdy middleware z przykładem implementacji.
Setup GraphQL using Python with FastAPI and Strawberry
W praktycznym przewodniku krok po kroku zobaczysz, jak w prosty sposób uruchomić serwer GraphQL na bazie FastAPI i biblioteki Strawberry. Dowiesz się, jak zainstalować niezbędne pakiety, zdefiniować typy danych i schematy dzięki Pythonowych dataclass, a także jak obsłużyć podstawowe zapytania.
#środowisko_pracy
10+ VS Code Extensions I use as a Data Analyst
Tekst pokazuje zestaw dziesięciu rozszerzeń do VS Code, które znacząco przyspieszają i uprzyjemniają codzienną pracę analityka danych. Znajdziemy tu m.in. wtyczki do wygodnego pisania i uruchamiania kodu Python/Jupyter, podglądu plików CSV czy Excel bez wychodzenia z edytora oraz narzędzia ułatwiające zapytania SQL i przeglądanie baz danych. Dodatkowo autor rekomenduje rozszerzenia poprawiające jakość kodu (linting, formatowanie), czytelność komentarzy i TODO, a także te pozwalające na personalizację środowiska (kolory, ikony) oraz głębszą integrację z GIT. Dzięki nim konfiguracja projektu, śledzenie zmian i dbanie o czytelność dokumentacji staje się prostsze i bardziej spójne.
Zestawienie linków przygotowuje automat, wybacz więc wszelkie dziwactwa ;-)
![Czy firmy gotowe są na AI? Sztuczna inteligencja w polskich przedsiębiorstwach [Badanie]](https://g.infor.pl/p/_files/38545000/ai-sztuczna-inteligencja-polskie-firmy-38544593.jpg)
