Cotygodniowa dawka linków, czyli archiwum newslettera Dane i Analizy
Jeśli dopiero zaczynasz przygodę z vibe codingiem i Claude Code, koniecznie obejrzyj 48-minutowy tutorial, który przeprowadzi Cię przez budowę kompletnej aplikacji. Dla bardziej zaawansowanych użytkowników są materiały o zarządzaniu serwerami MCP w produkcji oraz wyzwaniach związanych z governance w systemach autonomicznych.
Miłośnicy analizy danych znajdą praktyczne wskazówki dotyczące wizualizacji z wykorzystaniem Pythona i Seaborn, implementację XAI z biblioteką SHAP, a także 10 sprytnych trików do pracy z danymi kategorycznymi w scikit-learn. Szczególnie imponujący jest przypadek optymalizacji SQLite, gdzie wydajność wzrosła (jak twierdzi autor) z 19 tysięcy do 4,2 miliona zdarzeń na sekundę!
Dla fanów nowoczesnych architektur danych instrukcja budowy lakehouse na laptopie z wykorzystaniem dbt, Airflow, Trino i Iceberg - idealne rozwiązanie do eksperymentów w lokalnym środowisku.
Na deser raport "The Anthropic Economic Index" ujawnia fascynujące nierówności w globalnej adopcji AI.
Stany Zjednoczone dominują z 21,6% światowego użycia, ale prawdziwe zaskoczenie to małe, technologicznie zaawansowane kraje: Izrael przekracza oczekiwania 7-krotnie, a Singapur 4,57-krotnie w przeliczeniu na mieszkańca. Co ciekawe, wzrost PKB o 1% przekłada się na wzrost użycia AI o 0,7%.
najważniejszy trend to rosnąca automatyzacja - rozmowy "dyrektywne", gdzie użytkownicy delegują kompletne zadania, wzrosły z 27% do 39% w ciągu półtora roku. W biznesie automatyzacja dominuje jeszcze bardziej - 77% zastosowań API obejmuje wzorce automatyzacji, podczas gdy w Claude.ai to około 50%.
Raport ostrzega przed pogłębianiem się globalnych nierówności: jeżeli korzyści z AI skoncentrują się w najbogatszych regionach, może to odwrócić dekady postępu w wyrównywaniu szans ekonomicznych.
ai_agent
[PL] Claude Code - jak z niego dobrze korzystać?
Film pokazuje krok po kroku, jak przy pomocy Claude Code zbudować pełnoprawną aplikację do rezerwacji wizyt u barberów. Autor przechodzi przez cały proces, a w trakcie pracy poznasz wiele funkcji Claude Code, takich jak zapisywanie pamięci projektu, planowanie, wznawianie kontekstu czy komenda /compact. Idealny film do rozpoczęcia przygody z Claude Code. [YT, 48 minut, po polsku]
15 Best Practices for Building MCP Servers in Production
Efektywne budowanie i wdrażanie serwerów MCP w środowisku produkcyjnym wymaga spełnienia szeregu najlepszych praktyk, obejmujących zarówno architekturę, jak i zarządzanie infrastrukturą. najważniejsze zagadnienia to automatyzacja procesów CI/CD, zapewnienie wysokiej dostępności i skalowalności, monitorowanie stanu serwerów w czasie rzeczywistym oraz wdrożenie zaawansowanych mechanizmów bezpieczeństwa, takich jak segmentacja sieci czy zarządzanie tożsamościami i dostępem. Artykuł podkreśla też znaczenie standaryzacji konfiguracji i testowania obciążeniowego, które minimalizują ryzyko awarii oraz ułatwiają utrzymanie ciągłości działania w środowiskach wielochmurowych.
Agentic AI MCP Tools Governance
Współczesne narzędzia z zakresu Agentic AI i MCP stawiają wyzwania nie tylko techniczne, ale także związane z ich odpowiedzialnym zarządzaniem i nadzorem. Artykuł analizuje, jak rosnąca autonomia systemów AI wpływa na konieczność wdrożenia skutecznych mechanizmów governance, które zabezpieczą procesy decyzyjne i zachowania modeli przed ryzykiem błędów czy nieprzewidzianych skutków.
analiza_danych_koncepcje
Python draws box plots and regression lines to see data trends at a glance
W artykule przedstawiono praktyczne podejście do wizualizacji danych dzięki Pythonowej biblioteki Seaborn, koncentrując się na tworzeniu wykresów pudełkowych (box plots) oraz nakładaniu linii regresji. Pokazano, jak te techniki pozwalają gwałtownie ocenić rozkład danych i wykryć zależności liniowe, co ułatwia analizę trendów i anomalii w zbiorach danych.
A Practical Guide to Implementing XAI with SHAP on a Hybrid AI Agent
W artykule przedstawiono praktyczne podejście do implementacji Explainable AI (XAI) z wykorzystaniem biblioteki SHAP na przykładzie hybrydowego agenta AI, łączącego modele uczenia maszynowego z regułami eksperckimi. Omówiono, jak interpretowalność predykcji zwiększa zaufanie do modeli i wspiera ich debugowanie w rzeczywistych zastosowaniach. Pokazano krok po kroku, jak zintegrować SHAP w procesie analizy, umożliwiając uzyskanie szczegółowych wyjaśnień wpływu poszczególnych cech na decyzje modelu, co jest szczególnie cenne dla zespołów pracujących z danymi i managerów odpowiedzialnych za wdrożenia AI.
analiza_danych_projekty
10 Scikit-learn Tricks for Categorical Data
Tekst przedstawia dziesięć praktycznych wskazówek umożliwiających bardziej efektywną obsługę cech kategorycznych, takich jak odpowiedni wybór metod kodowania (One-Hot Encoding, Ordinal Encoding czy Target Encoding) dopasowanych do rodzaju problemu i modelu, radzenie sobie z brakującymi wartościami, integrację transformacji w pipeline’ach czy wykorzystanie narzędzi do automatycznego wykrywania i konwersji typów. Dzięki takim zabiegom można zarówno poprawić jakość predykcji, jak i uprościć przygotowanie danych w rzeczywistych projektach machine learning.
Hyperparameter Optimization with Optuna
Optuna to nowoczesna biblioteka do automatycznej optymalizacji hiperparametrów, która pozwala znacząco usprawnić proces strojenia modeli machine learning. Dzięki elastycznemu i intuicyjnemu API, umożliwia definiowanie przestrzeni poszukiwań, automatyczne próbkowanie parametrów oraz zaawansowane techniki, takie jak optymalizacja bayesowska. Artykuł szczegółowo omawia sposób instalacji, konfiguracji i praktyczne zastosowanie Optuny na przykładzie treningu modeli, podkreślając korzyści z automatyzacji eksperymentów i redukcji czasu potrzebnego na znalezienie optymalnych ustawień. Czytelnik zyska solidne podstawy do wdrożenia zoptymalizowanego pipeline’u treningowego w projektach machine learning.
A Practical Guide to Sentiment Analysis using DuckDB, Scikit-Learn and Faker
Przewodnik prezentuje praktyczne podejście do analizy sentymentu, łącząc DuckDB do zarządzania danymi, scikit-learn do budowy modeli klasyfikacyjnych oraz Faker do generowania syntetycznych zbiorów treningowych. Pokazuje, jak efektywnie przetwarzać tekstowe dane, tworzyć funkcje cechowe oraz trenować model klasyfikujący sentyment, co pozwala zrozumieć mechanizmy działania systemów analizy nastrojów i wdrożyć je z wykorzystaniem otwartych narzędzi.
bazy_danych
From 19k to 4.2M events/sec: story of a SQLite query optimisation
Optymalizacja zapytań SQLite pozwoliła zwiększyć wydajność obsługi zdarzeń z poziomu 19 tys. do ponad 4 milionów na sekundę, co ilustruje potencjał dogłębnej analizy i dopracowania mechanizmów bazy danych choćby na poziomie pojedynczych zapytań. Przez zastosowanie zaawansowanych technik takich jak przygotowanie zapytań, eliminacja zbędnych operacji oraz reorganizacja indeksów, udało się znacząco zredukować czas odpowiedzi i obciążenie CPU, co przekłada się na skalowalność i efektywność przetwarzania dużych strumieni danych.
DuckDB in 7 Minutes: 7 Mind-Blowing Demos
Przykłady w artykule demonstrują, jak DuckDB umożliwia szybkie przetwarzanie dużych zbiorów danych, zaawansowane operacje analityczne, łatwe łączenie danych z różnych źródeł oraz wygodne korzystanie ze standardowych narzędzi ekosystemu data science, co czyni ją atrakcyjnym wyborem dla analityków, programistów i zespołów IT poszukujących efektywnego rozwiązania do eksploracji i analizy danych.
ciekawostki
Anthropic Economic Index report
Gdy patrzysz dookoła, wydaje się, iż wszyscy wdrażają sztuczną inteligencję, gdzie tylko się da. Jednak raport od firmy Anthropic pokazuje, iż poziom wdrożenia jest bardzo nierównomierny.
Send Windows Event Logs to Kafka
Integracja systemu Windows z platformą Apache Kafka - pozwala to na efektywne przesyłanie i przetwarzanie logów zdarzeń w czasie rzeczywistym. W artykule opisano praktyczne kroki i konfiguracje umożliwiające łatwe zbieranie, formatowanie i kierowanie danych z Windows Event Logs bezpośrednio do Kafki, co ułatwia skalowanie systemów monitoringu oraz analizę danych w rozproszonych środowiskach IT.
data_engineering
Build a lakehouse on a laptop with dbt, Airflow, Trino, Iceberg, and MinIO
Artykuł prezentuje praktyczne podejście do budowy nowoczesnej architektury lakehouse w środowisku lokalnym, łącząc narzędzia takie jak dbt, Airflow, Trino, Iceberg oraz MinIO. Opisuje, jak zintegrować te komponenty, aby stworzyć elastyczne i skalowalne rozwiązanie do zarządzania danymi, uwzględniając zarówno aspekty przetwarzania, jak i przechowywania.
devops
10 K8s Autoscaling Recipes for Black Friday
Efektywne skalowanie klastrów Kubernetes w okresach dużego obciążenia, takich jak Black Friday, wymaga zastosowania różnych technik autoskalowania, dostosowanych do specyfiki aplikacji i infrastruktury. Przedstawione praktyczne scenariusze obejmują wykorzystanie standardowych mechanizmów HPA (Horizontal Pod Autoscaler) na bazie metryk CPU i pamięci, jak też bardziej zaawansowanych metod, takich jak autoskalowanie na podstawie niestandardowych metryk biznesowych czy zewnętrznych sygnałów, na przykład liczby zamówień lub opóźnień w kolejce.
Why I Have 47 Kubernetes Operators Running (And You Should Too)
Dzięki operatorom Kubernetesa można znacznie zwiększyć kontrolę nad stanem klastra, automatyzować rutynowe zadania, a także integrować niestandardowe mechanizmy bez konieczności ingerencji manualnej. Artykuł analizuje praktyczne ujęcie zarządzania dużą liczbą operatorów, wskazując, jak ich modularność i dedykacja do konkretnych funkcji wpływa na stabilność i efektywność ekosystemu Kubernetes, co jest istotne dla zespołów odpowiedzialnych za zaawansowane wdrożenia oraz utrzymanie środowisk chmurowych.
java
Spring AI Integration with Google Cloud
Integracja Spring z usługami Google Cloud w kontekście projektów z obszaru AI pozwala na znaczne uproszczenie implementacji rozwiązań wykorzystujących uczenie maszynowe i analitykę danych. Artykuł prezentuje krok po kroku, jak dzięki natywnych bibliotek Spring Boot i Google Cloud SDK skonfigurować środowisko, autoryzować aplikację oraz korzystać z API takich jak AutoML i Natural Language, dzięki czemu programiści mogą gwałtownie dodawać zaawansowane funkcje AI do aplikacji opartych na Javie.
llm_&_chatgpt
Introducing LangExtract
LangExtract to narzędzie wspierające proces ekstrakcji kluczowych terminów i fraz z tekstów w wielu językach z wykorzystaniem modeli generatywnej sztucznej inteligencji. Integrując przetwarzanie języka naturalnego z nowoczesnymi technikami AI, LangExtract umożliwia efektywne wydobywanie kontekstowo istotnych pojęć, co może znacząco usprawnić analizę dużych zbiorów danych oraz wspierać zadania związane z zarządzaniem wiedzą i wyszukiwaniem informacji.
mlops
MLOps Essentials: 7 Tools That Keep Models Alive
W kontekście efektywnego zarządzania modelami uczenia maszynowego na produkcji kluczową rolę odgrywają narzędzia MLOps, które odpowiadają za automatyzację wdrożeń, monitorowanie działania modeli oraz kontrolę ich wersji. Przyjrzenie się siedmiu popularnym rozwiązaniom, takim jak MLflow, Kubeflow czy TensorBoard, pozwala zrozumieć, jak łączą one funkcje śledzenia eksperymentów, orkiestracji pipeline’ów oraz analizy metryk, dzięki czemu ułatwiają utrzymanie modeli w aktualnym stanie i szybkie reagowanie na degradację ich jakości.
python
The Libraries Everyone Uses But No One Admits
Analiza 5000 projektów open source w Pythonie ujawnia, które biblioteki są najpowszechniej wykorzystywane, ale często niedoceniane lub pomijane w oficjalnych zestawieniach popularności. Artykuł prezentuje konkretne dane dotyczące zależności i zależności pośrednich, zwracając uwagę na narzędzia oraz frameworki, które dominują w środowisku deweloperskim, a także omawia praktyczne implikacje tych wyborów dla zarządzania projektem czy optymalizacji środowiska pracy.
10 Python Tricks That Make APIs Stupidly Simple
Artykuł prezentuje 10 przydatnych trików w Pythonie, które znacząco upraszczają obsługę API, a każda metoda opatrzona jest zwięzłymi przykładami kodu, co czyni materiał użytecznym nie tylko dla początkujących, ale też dla bardziej doświadczonych programistów, którzy chcą pisać czytelniejsze, wydajniejsze i bardziej skalowalne API w Pythonie.
[PL] Zostań Ekspertem Pythona! [autopromocja]
API używane jest w tej książce do pobrania danych o kursach walut. A także używana jest baza danych. Tak więc to, co najważniejsze - zbieranie, przechowywanie oraz udostępnianie danych - znajdziesz w jednym obszernym tutorialu.
sql
SQL performance improvements: finding the right queries to fix
Optymalizacja wydajności zapytań SQL wymaga systematycznego podejścia do identyfikacji tych, które faktycznie wpływają na obciążenie systemu. W praktyce nie chodzi o naprawianie wszystkich wolnych zapytań, ale o skupienie się na tych, które generują największe koszty zasobów i mają realny wpływ na doświadczenie użytkowników. Artykuł przedstawia metody monitorowania, agregowania oraz analizowania statystyk wykonania zapytań, dzięki którym można wyselekcjonować priorytety optymalizacyjne i uniknąć nieefektywnych działań.
