Cotygodniowa dawka linków, czyli archiwum newslettera Dane i Analizy
Czy kiedykolwiek marzyłeś o tym, żeby skrócić generowanie raportu z 6 godzin do 15 minut? A może zastąpić tradycyjne procesy ETL jednym narzędziem, które działa choćby 100 razy szybciej niż Spark?
To nie science fiction - to rzeczywistość dzisiejszego numeru!
Od agentic AI, które rewolucjonizuje kariery specjalistów IT, po konkretne implementacje MCP w firmach CRM - jak zwykle w tym newsletterze nie tylko obraz tego, co się dzieje, ale przede wszystkim jak to wykorzystać w praktyce.
Dla entuzjastów optimalizacji: Odkryjecie, jak DuckDB potrafi zastąpić całe procesy ETL i dlaczego może być Waszym nowym najlepszym przyjacielem w pracy z danymi. Plus konkretny case study optymalizacji Pandas, który oszczędził komuś 5 godzin i 45 minut codziennej pracy!
Dla miłośników ML i AI: Głęboko zagłębimy się w temperature w LLM-ach (jedyny przewodnik, jakiego będziecie potrzebować!), poznamy 12 praktycznych wzorców Pandas z lambda, a także zobaczymy jak firmy tech mierzą rzeczywisty wpływ AI na rozwój oprogramowania.
Dla architektów systemów: 12 sprawdzonych praktyk mikroserwisów wyciągniętych z twardej szkoły życia, plus złote zasady systemów rozproszonych w 50-minutowym deep dive (jak to się ładnie na konferencjach mówi).
Dla wizualizatorów danych: Piękne mapy w Streamlit, które pokochacie, oraz ukryty gem do edycji JSON-a, który zamienia dane w czytelne diagramy.
I na deser: Prognozy trendów AI, ML i Data Engineering na 2025 rok prosto z InfoQ, plus praktyczne wskazówki do monitorowania ML z OpenTelemetry.
ai_agent
Agentic AI has changed my career
Agentic AI, czyli systemy sztucznej inteligencji zdolne do samodzielnego podejmowania złożonych decyzji i działań, rewolucjonizują sposób pracy specjalistów w branży IT i danych. Wprowadzenie narzędzi wykorzystujących agentic AI pozwala na automatyzację nie tylko rutynowych zadań, ale także wieloetapowych procesów wymagających adaptacji i uczenia się na podstawie zmieniających się warunków.
What an MCP implementation looks like at a CRM company
Implementacja MCP w firmie CRM ukazuje praktyczne wyzwania integracji zaawansowanych modeli AI z istniejącą infrastrukturą biznesową. Artykuł omawia, jak zespół inżynierów danych i programistów przekształca procesy CRM, automatyzując analizę danych klientów i przewidywanie zachowań, co wymaga dostosowania architektury systemów do wydajnego trenowania i wdrażania modeli. Przedstawione rozwiązania techniczne i organizacyjne podkreślają, jak ważne jest łączenie wiedzy domenowej z nowoczesnymi narzędziami uczenia maszynowego, by zwiększyć wartość usług i skalowalność platformy CRM.
analiza_danych_koncepcje
Reproduces Journal Papers SHAP Visualization Diagram
Analiza wizualizacji SHAP (SHapley Additive exPlanations) pozwala na lepsze zrozumienie wpływu poszczególnych cech na decyzje modeli predykcyjnych, zwłaszcza tych opartych na uczeniu maszynowym. Omówione narzędzie i przykładowa implementacja demonstrują, jak odtworzyć diagramy wizualizujące wartości SHAP, co może pomóc w transparentnym wyjaśnianiu wyników modeli oraz w identyfikacji kluczowych czynników decydujących o predykcjach.
DBSCAN Clustering Demystified
DBSCAN to algorytm klastrowania, który wyróżnia się zdolnością do wykrywania klastrów o dowolnym kształcie i radzenia sobie z danymi zawierającymi szum. Omawiany tekst wyjaśnia mechanizmy jego działania, takie jak pojęcia punktów rdzeniowych, brzegowych i hałasu, a także parametry epsilon i minimalnej liczby punktów koniecznych do utworzenia klastra.
analiza_danych_projekty
Feature Engineering Toolkit
Feature-engineering Toolkit to biblioteka Python zaprojektowana, by usprawnić i zautomatyzować proces tworzenia cech w projektach data science i machine learning. Narzędzie oferuje predefiniowane transformacje, prosty interfejs do łączenia kilku etapów feature engineering, zarządzanie pipeline’ami oraz możliwość łatwego dostosowania i rozszerzania funkcjonalności. Dzięki temu pozwala na szybsze prototypowanie i czyszczenie danych, minimalizując błędy i poprawiając przejrzystość kodu, co jest szczególnie istotne przy pracy zespołowej i skalowaniu modeli.
architektura
The 3 Golden Rules of Distributed Systems
W materiale omawiane są najważniejsze koncepcje i narzędzia związane z systemami rozproszonymi, w tym problem konsensusu, tolerancji błędów i skalowalności. Wideo dostarcza praktycznych przykładów oraz wizualizacji mechanizmów synchronizacji i replikacji, co ułatwia zrozumienie złożonych aspektów projektowania niezawodnych i skalowalnych aplikacji bazujących na architekturze mikroserwisów i klastrów. [YT, 50 minut, po angielsku]
12 Microservices Best Practices I Learned the Hard Way
Wdrożenie architektury mikroserwisów wymaga nie tylko rozbicia aplikacji na niezależne komponenty, ale przede wszystkim uwzględnienia zasad zarządzania ich autonomią, komunikacją oraz skalowalnością. najważniejsze praktyki obejmują projektowanie mikroserwisów wokół domen biznesowych, stosowanie odpowiednich wzorców komunikacyjnych, efektywne zarządzanie danymi oraz monitorowanie i automatyzację wdrożeń. Równocześnie ważne jest unikanie typowych pułapek, takich jak tworzenie nadmiernie złożonych interfejsów czy brak spójnego podejścia do wersjonowania API.
ciekawostki
10x Faster JSON Editing: A hidden gem that turns data into diagrams
Narzędzie JSONOutline pozwala znacząco przyspieszyć pracę z dużymi plikami JSON, zamieniając je w czytelne diagramy i struktury wizualne, które ułatwiają analizę i edycję danych.
Asciinema + agg: The Cleanest Way to Record and Share Terminal Demos
Asciinema-agg to narzędzie umożliwiające efektywne nagrywanie i udostępnianie sesji terminalowych w czytelnej formie, koncentrujące się na prostocie i maksymalnej zwięzłości zapisu. Dzięki wykorzystaniu formatu asciinema i mechanizmowi agregacji pozwala na łatwe tworzenie demonstracji CLI, zachowując jednocześnie niskie zużycie zasobów oraz szybkie odtwarzanie.
InfoQ AI, ML and Data Engineering Trends Report 2025
Prognozy na 2025 rok wskazują na rosnącą integrację AI i ML z procesami inżynierii danych, gdzie automatyzacja pipeline’ów oraz zaawansowane narzędzia do zarządzania danymi stają się kluczowymi elementami zwiększającymi efektywność zespołów. W artykule analizowane są trendy takie jak rozwój MLOps, upowszechnienie podejścia Data Mesh, a także znaczenie jakości danych i zarządzania nimi w skali enterprise. Wskazane są także wyzwania związane z kosztami i złożonością implementacji rozwiązań AI, co wymaga strategicznego podejścia do architektury i procesów, by maksymalizować zwrot z inwestycji w modele uczenia maszynowego.
data_engineering
How I Cut a Pandas Report from 6 Hours to 15 Minutes
Proces optymalizacji raportu generowanego początkowo w Excelu, a finalnie dzięki Pandas przeprowadzony w artykule pokazuje praktyczne podejście do skrócenia czasu wykonywania z 6 godzin do zaledwie 15 minut.
12 DuckDB Workflows That Replace ETL
DuckDB, dzięki swojej wydajności i lekkości, może zastąpić tradycyjne procesy ETL, oferując elastyczne i zintegrowane workflowy do przetwarzania danych bez konieczności stosowania rozbudowanych systemów bazodanowych. Artykuł prezentuje 12 praktycznych scenariuszy wykorzystania DuckDB, pokazując, jak w prosty sposób integrować źródła danych, wykonywać transformacje, agregacje oraz analizę na dużą skalę bezpośrednio z poziomu lokalnych narzędzi, co znacząco upraszcza klasyczne pipeline’y ETL i usprawnia pracę zespołów danych i inżynierów.
DuckDB benchmarked against Spark
DuckDB, jako lekka, wbudowana baza danych OLAP, może znacząco przewyższać Spark pod względem wydajności w analizie danych na pojedynczej maszynie, osiągając choćby dziesięciokrotnie szybsze wykonanie zapytań. Artykuł analizuje różnice architektoniczne obu rozwiązań, pokazując jak DuckDB dzięki kolumnowemu magazynowaniu danych, efektywnemu przetwarzaniu wektorowemu oraz minimalnym narzutom na zarządzanie klastrem potrafi przyspieszyć operacje analityczne. Przykłady testów porównawczych na rzeczywistych datasetach uwypuklają scenariusze, w których wybór DuckDB przynosi wymierne korzyści, zwłaszcza tam, gdzie dane mieszczą się w zasobach lokalnych.
llm_&_chatgpt
Temperature in LLMs:The Only Guide You’ll Ever Need
Temperatura w modelach językowych wpływa na sposób generowania tekstu, determinując stopień losowości odpowiedzi i wpływając na kreatywność lub przewidywalność wyników. Artykuł wyjaśnia, jak zmiana wartości temperatury modyfikuje rozkład prawdopodobieństwa tokenów, co pozwala dostosować generowane odpowiedzi do konkretnych zastosowań - od bardziej deterministycznych, po bardziej zróżnicowane i nieprzewidywalne. Znajdziesz w nim praktyczne przykłady ustawień temperatury oraz wskazówki, jak optymalnie wykorzystać tę hiperparametr przy trenowaniu i korzystaniu z LLM, co jest najważniejsze dla efektywnej pracy z modelami językowymi.
management
How tech companies measure the impact of AI on software development
Firmy technologiczne mierzą efekt wdrożeń AI nie tylko poprzez bezpośrednie wskaźniki biznesowe jak wzrost przychodów czy efektywność operacyjna, ale również przez bardziej złożone metryki jakościowe i ilościowe, takie jak satysfakcja użytkowników, zmiany w zachowaniach klientów oraz skalowalność rozwiązań. Artykuł omawia praktyczne podejścia do oceny modeli AI na różnych etapach wdrażania - od eksperymentów i prototypów po produkcyjne zastosowania, podkreślając konieczność integracji danych zwrotnych i adaptacyjnych mechanizmów monitoringu.
mlops
ML Monitoring in One Weekend: OpenTelemetry to the Rescue
W artykule przedstawiono praktyczne podejście do monitorowania modeli machine learning, wykorzystujące OpenTelemetry jako narzędzie do zbierania i analizowania metryk. Opisano proces integracji telemetryki z pipeline’ami ML, co pozwala na szybkie wykrywanie regresji i problemów z jakością danych, a także umożliwia lepszą observability modeli w produkcji.
python
10 Pandas Lambda Patterns That Just Work
Przedstawione wzorce wykorzystania funkcji lambda w bibliotece Pandas stanowią praktyczny zbiór technik ułatwiających efektywną transformację i analizę danych. Omówione przykłady obejmują zastosowanie lambda do operacji na kolumnach, wierszach, grupach oraz do filtrowania i agregacji, pokazując jak dzięki nim można znacząco uprościć kod i zwiększyć jego czytelność. Propozycje te pozwalają na bardziej elastyczne i wyraziste manipulacje DataFrame’ami, co jest szczególnie przydatne przy pracy z dużymi zbiorami danych i skomplikowanymi procesami analitycznymi.
10 FastAPI Logging Tricks for Instant Debugging
Tekst omawia praktyczne techniki usprawniające logowanie w aplikacjach FastAPI, które znacząco ułatwiają diagnostykę i debugowanie. Przedstawia sposoby konfiguracji loggerów, integracji z narzędziami do monitoringu oraz zarządzania poziomami logów, a także podpowiada jak efektywnie rejestrować ważne zdarzenia i błędy. Wskazuje na optymalne podejścia do formatowania logów oraz śledzenia zapytań i odpowiedzi HTTP, co jest szczególnie istotne w kontekście utrzymania wydajności i stabilności aplikacji webowych.
wizualizacja_danych
How To Be A Streamlit Super Hero: Beautiful Pretty Maps That You’ll Love
Prezentowane materiały pokazują, jak dzięki biblioteki Streamlit oraz narzędzi takich jak Folium i Leaflet można tworzyć atrakcyjne i interaktywne mapy w aplikacjach webowych, co znacząco wzbogaca wizualizację danych geograficznych. Artykuł omawia praktyczne metody integracji map z funkcjami Streamlit, wskazując na sposoby dostosowywania stylów, dodawania warstw i elementów interaktywnych, co pozwala nie tylko poprawić estetykę prezentacji, ale również zwiększyć użyteczność narzędzi analitycznych w codziennej pracy z danymi przestrzennymi.
środowisko_pracy
How to Set Up WSL2 and VS Code for a Perfect DevOps Workflow
Wskazówki dotyczące konfiguracji środowiska WSL2 wraz z VS Code prezentują szczegółowy, krok po kroku proces stworzenia efektywnego workflow do zadań devops na Windowsie. Materiał obejmuje instalację i integrację WSL2, konfigurację rozszerzeń VS Code niezbędnych do pracy z kontenerami i narzędziami DevOps, oraz optymalizację środowiska pod kątem wydajności i wygody pracy z terminalem, skryptami oraz zarządzaniem kodem.
