Cotygodniowa dawka linków, czyli archiwum newslettera Dane i Analizy
Kolejny tydzień, kolejna porcja wiedzy z szerokiego świata danych i AI. Jak zwasze przed Tobą materiały, które sprawdzą się zarówno w codziennej pracy, jak i przy zgłębianiu nowych technologii.
Jeśli zajmujesz się infrastrukturą i DevOps, czekają na Ciebie praktyczne wzorce Dockerfile dla Pythona, które zredukują czas buildów do sekund, oraz dziewięć sprawdzonych technik autoskalowania w Kubernetes, które przetrwają piki ruchu. A dla fanów baz danych - przegląd rozszerzeń PostgreSQL, które działają jak supermoc, oraz porównanie architektur Snowflake, Oracle i PostgreSQL.
Miłośnicy Pythona znajdą tu solidne przewodniki: od modularnej architektury w skalowalnych aplikacjach, przez dependency injection w FastAPI, aż po tweaki Uvicorn/Gunicorn, które przyspieszą API. Jest też coś dla analityków geoprzestrzennych - interaktywne mapy w Folium.
Sekcje AI i LLM to kopalnia: od pułapek promptowania AI, przez raport o wzorcach wykorzystania ChatGPT w pracy, po praktyczny tutorial tworzenia AI do automatycznego streszczania notatek. Plus OpenRouter - platforma, która upraszcza pracę z różnymi modelami językowymi.
Dla osób zainteresowanych MLOps coś o minimalistycznym podejściu z Git, Make i solidnym runbookiem, a także wyjaśnienie, dlaczego SHAP zawodzi na produkcji i jak to naprawić dzięki MLflow.
Nie brakuje automatyzacji - w nowym dziale low code: od workflow w n8n łączącego Google Forms, Sheets, MongoDB i AI, po filmik pokazujący, jak n8n może zarządzać całym homelabem.
A na koniec coś dla analityków danych: wykrywanie anomalii w logach z użyciem Isolation Forest, monitoring czasów odpowiedzi z ClickHouse i Pythonem, oraz prognozowanie popytu w retail z SQL i Pythonem.
ai_agent
How to Build an Advanced Agentic E-commerce WhatsApp Bot with Hyperstack AI Studio
Tekst przedstawia szczegółowy przewodnik tworzenia zaawansowanego bota e-commerce działającego na WhatsApp, wykorzystującego framework Hyperstack AI Studio. Pokazuje, jak zintegrować model językowy z funkcjami agentowymi pozwalającymi na prowadzenie interakcji sprzedażowych, zarządzanie katalogiem produktów oraz obsługę zapytań klientów w czasie rzeczywistym.
airflow
Sensors in Apache Airflow 3: From Polling to Event-Driven with Deferrable Operators
Apache Airflow 2.4 wprowadził deferrable operators, które radykalnie zmieniają sposób działania sensorów, eliminując konieczność ciągłego pollingowania i znacznie redukując zużycie zasobów. Zamiast tradycyjnego czekania, sensora można teraz przerwać i wznowić dopiero po pojawieniu się określonego zdarzenia, co pozwala na efektywną, asynchroniczną obsługę zależności czasowych i zewnętrznych warunków bez obciążania schedulerów.
analiza_danych_projekty
ClickHouse + Python for Monitoring: Anomaly Detection on Response Times
Analiza wydajności usług online wymaga precyzyjnego monitoringu i skutecznego wykrywania anomalii w danych dotyczących czasów odpowiedzi. W artykule przedstawiono praktyczne wykorzystanie bazy ClickHouse w połączeniu z Pythonem do realizacji takiego zadania, demonstrując na przykładzie monitoringu statystyk, jak efektywnie agregować i przetwarzać dużą ilość danych w czasie rzeczywistym.
Anomaly Detection on Apache Server Using ML Isolation Forest
W artykule przedstawiono praktyczne podejście do wykrywania anomalii w logach serwera Apache z wykorzystaniem modelu izolacyjnego lasu. Omówiono proces przygotowania danych, ekstrakcji cech z logów oraz zastosowanie algorytmu do identyfikacji nietypowych wzorców wskazujących na potencjalne problemy lub ataki.
Mastering Demand Forecasts: SQL and Python for Retail
Prognozowanie popytu w handlu detalicznym odgrywa kluczową rolę w optymalizacji zarządzania zapasami i minimalizacji kosztów operacyjnych. Artykuł przedstawia metody analizy danych historycznych, wykorzystanie modeli statystycznych oraz nowoczesnych technik uczenia maszynowego, takich jak LSTM czy Prophet, które poprawiają precyzję prognoz. Omówione są także wyzwania związane z sezonowością, czynnikami zewnętrznymi i zmiennością rynku, a także sposoby integracji prognoz z systemami ERP, co pozwala na skuteczniejsze planowanie i podejmowanie decyzji biznesowych.
bazy_danych
10 Postgres Extensions That Feel Like Superpowers
Rozszerzenia PostgreSQL oferują zaawansowane możliwości, które znacznie ułatwiają pracę z bazami danych, rozszerzając ich funkcjonalność o indeksowanie pełnotekstowe (pg_trgm), analizę geograficzną (postgis), wsparcie dla danych JSON (jsonb oraz jsonb-related extensions), obsługę kolumnowych struktur danych (cstore_fdw) czy progresywne zarządzanie czasem i zdarzeniami (pg_cron). Warto poznać te narzędzia, które integrują się natywnie z SQL, pozwalając na bardziej efektywne zapytania, optymalizację wydajności i elastyczne modelowanie danych w projektach od prostych aplikacji po zaawansowane systemy analityczne.
SQLite + Litestream at the Edge
SQLite, dzięki lekkiej architekturze i łatwości użycia, świetnie sprawdza się na urządzeniach edge, ale tradycyjne metody synchronizacji bazy danych z chmurą bywają problematyczne ze względu na ograniczone zasoby i niestabilne połączenia. W artykule zaprezentowano podejście oparte na Litestream - narzędziu, które pozwala na ciągłą replikację zmian z lokalnej bazy SQLite do magazynu obiektowego w chmurze, zapewniając bezpieczeństwo danych i prostą synchronizację bez skomplikowanych mechanizmów serwerowych.
big_data
Snowflake vs. Oracle vs. PostgreSQL: A Deep Dive into Architectures
Artykuł przedstawia analizę architektur trzech popularnych systemów baz danych: Snowflake, Oracle oraz PostgreSQL. Omawia ich najważniejsze różnice pod kątem przechowywania danych, modelu obliczeń, skalowalności oraz zarządzania zasobami, wskazując, jak poszczególne podejścia wpływają na wydajność i elastyczność rozwiązań. Dzięki technicznemu porównaniu sposobu działania warstw danych i silników zapytań, tekst pozwala zrozumieć, które systemy sprawdzą się najlepiej w konkretnych scenariuszach biznesowych i projektowych, a także jak nowoczesne platformy chmurowe redefiniują klasyczne modele bazodanowe.
ciekawostki
The Software Essays that Shaped Me
Zbiór esejów oprogramowania, które ukształtowały podejście do programowania i inżynierii. Zbiór ten prezentuje najważniejsze idee dotyczące architektury, praktyk kodowania oraz organizacji pracy zespołów IT. Teksty omawiają między innymi wzorce projektowe, znaczenie czystego kodu, zasady refaktoryzacji oraz efektywne metody utrzymania i rozwijania systemów software’owych. Analizy te pozwalają zrozumieć, jak dobre praktyki przekładają się na czytelność, skalowalność i utrzymanie wysokiej jakości kodu, co jest niezbędne zarówno dla indywidualnych programistów, jak i managerów zarządzających zespołami deweloperskimi.
The productivity paradox: why AI won’t speed up creative work
W analizie zjawiska paradoksu produktywności w kontekście technologii cyfrowych przedstawiono, jak narzędzia IT, mimo gigantycznych inwestycji, nie zawsze przekładają się na proporcjonalny wzrost efektywności w firmach i zespołach. Artykuł ukazuje zarówno potencjał technologii cyfrowych w automatyzacji oraz usprawnianiu procesów biznesowych, jak i bariery związane z ich implementacją, organizacyjną rezystencją czy niedopasowaniem rozwiązań do realnych potrzeb użytkowników. Przykłady i refleksje na temat tej dwustronności pozwalają lepiej zrozumieć, gdzie tkwią ograniczenia i jak można efektywniej wykorzystać cyfrowe innowacje, by osiągnąć wymierne korzyści w obszarze produktywności.
devops
7 Dockerfile Patterns for Python Apps That Build in Seconds
Siedem sprawdzonych wzorców tworzenia Dockerfile dla aplikacji Python, które znacząco skracają czas budowania obrazu. Omawia techniki takie jak wieloetapowe buildy, efektywne wykorzystanie cache, minimalizowanie rozmiaru obrazu oraz optymalizację instalacji zależności, co przekłada się na szybszy deployment i łatwiejszą iterację podczas developmentu.
9 Kubernetes Autoscaling Moves That Survive Peak Traffic
Skalowanie w Kubernetes to najważniejszy element zapewniający wydajność aplikacji przy zmiennym obciążeniu, szczególnie w momentach szczytowego ruchu. W artykule omówiono dziewięć praktycznych technik autoskalowania, które skutecznie radzą sobie z nagłymi wzrostami zapotrzebowania na zasoby, zarówno na poziomie podów, jak i klastrów. Rozwiązania takie jak Horizontal Pod Autoscaler, Vertical Pod Autoscaler oraz klastrowe autoskalowanie zostały opisane pod kątem optymalizacji konfiguracji, monitorowania wskaźników i zapobiegania przeciążeniom, co jest istotne dla utrzymania stabilności oraz efektywności kosztowej środowisk produkcyjnych.
java
Building a Production-Ready Observability Stack with Spring Boot: The Complete Guide
W repozytorium przedstawiono kompleksowy przewodnik dotyczący budowy zaawansowanego, produkcyjnego stacku observability w aplikacjach opartych na Spring Boot. Opisano najważniejsze komponenty i praktyki integracji narzędzi do monitoringu, logowania oraz śledzenia rozproszonego (tracingu), takich jak Prometheus, Grafana czy OpenTelemetry, z naciskiem na automatyzację i skalowalność rozwiązań. Opisy w folderze doc.
llm_&_chatgpt
Bielik Summit
Bielik Summit to unikalne w Polsce wydarzenie łączące entuzjastów technologii, programistów i liderów IT, które oferuje warsztaty, wykłady i panele dyskusyjne skupione na najnowszych trendach w branży, w tym rozwoju oprogramowania, zarządzaniu zespołami oraz zastosowaniach sztucznej inteligencji i chmury obliczeniowej.
Pułapki promptowania w nauce z AI
W artykule analizowane są najczęstsze błędy i wyzwania związane z promptowaniem w kontekście nauki przy użyciu modeli AI, takich jak ChatGPT. Omówione zostają strategie formułowania zapytań, które wpływają na jakość i trafność generowanych odpowiedzi, a także wskazówki, jak unikać pułapek wynikających z nadmiernego zaufania do wyników modeli czy nieprecyzyjnego definiowania celów.
ChatGPT usage and adoption patterns at work [PDF]
Raport analizuje wzorce wykorzystania ChatGPT w środowisku pracy, wskazując, które grupy zawodowe najczęściej sięgają po to narzędzie oraz do jakich zadań je stosują. Dane pokazują, iż narzędzie jest wykorzystywane przede wszystkim do przyspieszania i ułatwiania rutynowych procesów takich jak tworzenie treści, kodowanie czy analiza danych, a także do wspierania kreatywności i rozwiązywania problemów. Wskazane zostały również bariery i wyzwania związane z implementacją AI w miejscu pracy, włączając obawy dotyczące dokładności wyników, ochrony prywatności oraz integracji z istniejącymi systemami.
How I Used Python to Create an AI That Summarizes My Notes Automatically
Proces tworzenia AI do automatycznego streszczania notatek z wykorzystaniem Pythona i narzędzi do przetwarzania języka naturalnego.
OpenRouter
OpenRouter to platforma umożliwiająca łatwe wykorzystanie i zarządzanie modelami językowymi, oferując dostęp do różnych wersji GPT oraz innych popularnych modeli, które można wdrożyć bez konieczności budowy własnej infrastruktury. Umożliwia skalowanie zadań NLP, integrację z istniejącymi systemami oraz kontrolę kosztów, co jest szczególnie istotne dla zespołów developerskich i firm potrzebujących elastycznych rozwiązań AI w środowisku produkcyjnym. Dzięki OpenRouter można gwałtownie eksperymentować z modelami, optymalizować ich działanie i dostosowywać je do specyficznych potrzeb projektów, co znacząco skraca czas wdrożenia i obniża barierę techniczną.
low_code
End-to-End Workflow Automation with n8n: Google Forms, Sheets, MongoDB, and AI
Integracja narzędzi takich jak Google Forms, Google Sheets, MongoDB oraz modele AI w ramach platformy n8n pozwala na stworzenie w pełni zautomatyzowanego workflow od zbierania danych po ich przetwarzanie i analizę. Artykuł szczegółowo opisuje krok po kroku, jak dzięki n8n zautomatyzować procesy biznesowe wykorzystując formularze do zbierania informacji, arkusze kalkulacyjne do ich magazynowania, bazę danych do trwałego przechowywania oraz mechanizmy AI do przekształcania i wzbogacania danych.
n8n Now Runs My ENTIRE Homelab
Film prezentuje praktyczne aspekty wdrażania rozwiązań low-code przy użyciu n8n na przykładzie agentów zarządzających domowym "labolatorium". Uwaga - NetwortChuck jest bardzo angażujący! Kawa (#pdk). [YT, 78 minut, po angielsku]
7 n8n Self-Hosting Tips
Poradnik dostarcza praktycznych wskazówek dotyczących samodzielnego hostowania n8n, podkreślając najważniejsze aspekty takie jak bezpieczne zarządzanie sekretami, automatyczne backupy bazy danych, monitorowanie stanu usługi oraz optymalizacja konfiguracji pod kątem wydajności.
mlops
MLOps Solo: Git, Make, and One Solid Runbook
Przedstawione podejście do MLOps koncentruje się na maksymalnym uproszczeniu procesu zarządzania cyklem życia modeli uczenia maszynowego, wykorzystując tylko trzy najważniejsze narzędzia: Git do kontroli wersji, Make do automatyzacji zadań oraz dobrze zorganizowany runbook jako centralne źródło wiedzy i instrukcji operacyjnych. Taka minimalistyczna strategia pozwala na efektywne śledzenie zmian, automatyczne uruchamianie pipeline’ów oraz szybkie reagowanie na problemy, bez konieczności wdrażania złożonych platform MLOps.
Why SHAP Breaks in Production (and How MLflow Fixes It)
Metody wyjaśniające predykcje modeli machine learning, takie jak SHAP, mogą działać nierzetelnie w środowiskach produkcyjnych z powodu różnic w danych wejściowych, problemów z rejestracją modeli oraz braku kontroli wersji. Wykorzystanie MLflow do zarządzania cyklem życia modeli pozwala na automatyzację śledzenia wersji danych, parametrów i metryk, co zwiększa spójność i wiarygodność wyników wyjaśnień generowanych przez SHAP w rzeczywistych zastosowaniach.
python
Scaling Python Applications with Modular Architecture
Skalowalność aplikacji Python wymaga przemyślanej modularnej architektury, która pozwala na jasno wydzielone komponenty i łatwiejszą rozbudowę systemu. Artykuł omawia najważniejsze wzorce projektowe, takie jak podział na moduły funkcjonalne, separację odpowiedzialności oraz wykorzystanie wzorców MVC i Clean Architecture, które ułatwiają zarządzanie złożonością. Porusza także kwestie organizacji kodu, testowania i zarządzania zależnościami, podkreślając, jak te praktyki wpływają na elastyczność i utrzymywalność projektów. Praktyczne wskazówki i przykłady pokazują, jak unikać typowych pułapek przy rozwijaniu większych aplikacji Python i przygotować je na przyszły rozwój.
Mastering Dependency Injection in FastAPI
Dependency Injection w FastAPI pozwala na efektywne zarządzanie zależnościami w aplikacjach webowych, co przekłada się na lepszą czytelność kodu, elastyczność i testowalność. Przewodnik przedstawia praktyczne podejście do definiowania i wykorzystania zależności w FastAPI, obejmujące standardowe wzorce, takie jak korzystanie z funkcji i klas jako dostawców usług, a także sposoby na integrację z bazami danych czy mechanizmami uwierzytelniania. Pokazuje, jak dzięki systemu dependency injection można izolować poszczególne komponenty aplikacji, co ułatwia rozwój modularnych i skalowalnych rozwiązań.
8 Uvicorn/Gunicorn Tweaks That Make FastAPI Fly
Optymalizacja wydajności aplikacji FastAPI na produkcji wymaga precyzyjnego dostosowania konfiguracji serwerów Uvicorn i Gunicorn. Artykuł przedstawia osiem praktycznych technik tuningowych, które poprawiają responsywność i skalowalność aplikacji, takie jak dobór odpowiedniej liczby workerów, konfiguracja worker-class, ustawienia timeoutów, zarządzanie wielowątkowością oraz efektywne logowanie. Dzięki tym rozwiązaniom można znacząco zmniejszyć opóźnienia i zwiększyć stabilność środowiska uruchomieniowego, co jest najważniejsze przy implementacji usług webowych opartych na FastAPI, zwłaszcza w kontekstach wymagających obsługi dużej ilości równoczesnych zapytań.
wizualizacja_danych
10 Folium/Altair Maps for Geospatial Analytics in Minutes
Tekst prezentuje praktyczne przykłady tworzenia interaktywnych map do analiz geograficznych z wykorzystaniem bibliotek Pythona takich jak Folium i Altair. Pokazuje, jak gwałtownie i efektywnie wizualizować dane geoprzestrzenne, wykorzystując różnorodne techniki - od prostych map punktowych po warstwowe wizualizacje i heatmapy.
