Cotygodniowa dawka linków, czyli archiwum newslettera Dane i Analizy
Dzisiaj wstęp w punktach i tylko dwa zagadnienia (omówione szerzej w pełnych tekstach, które znajdziesz niżej). Oczywiście to nie wszystko co interesujące w tym numerze!
- Kluczowe wnioski z raportu State of AI Report 2025:
- OpenAI wciąż na czele, ale chińskie DeepSeek, Qwen i Kimi doganiają w rozumowaniu i kodowaniu
- 44% firm w USA płaci za AI (vs 5% w 2023), średnia wartość kontraktu $530k
- startupy AI-first rosną 1,5× szybciej
- 95% profesjonalistów używa AI w pracy lub domu, 76% płaci z własnej kieszeni, widoczne trwałe wzrosty produktywności
- Debata o ryzyku ustępuje konkretnym pytaniom o niezawodność, cyberbezpieczeństwo i governance systemów autonomicznych
Więcej w pełnym raporcie, szukaj w #Ciekawostki.
O skutecznym zarządzaniu celami w zespołach inżynieryjnych - spostrzeżenia na podstawie ponad dekady doświadczeń w Google, Facebooku i Netflixie: sukces skalowania zespołów inżynieryjnych zależy przede wszystkim od strukturalnego wyznaczania celów. A najważniejsze lekcje dotyczące celów zależą od organizacji, przykładowo:
- Google i OKR-y:
- Cele płyną kaskadowo: Organizacja → Zespół (dwupoziomowa strategia)
- Cele osobiste? Opcjonalne - w niektórych zespołach działały, w innych nie było potrzeby
- Kluczowa zasada: nie duplikować pracy (nie zmuszać do aktualizacji zarówno Jiry, jak i narzędzia OKR)
- Oczekiwane osiągnięcie: 60-70%, nie 100% (jeśli osiągasz 100%, cele nie są wystarczająco ambitne)
- Format: 3-5 celów na zespół, każdy z 2-4 mierzalnymi wynikami kluczowymi
- Rytm: kwartalne cele + cotygodniowe 15-minutowe przeglądy
Netflix i filozofia kontekstu:
- Każdy zespół ma JEDNĄ metrykę North Star (pięć metryk = zero metryk)
- Przeglądy kwartalne oparte na danych, nie na PowerPointach
- Decyzje zarządcze: liderzy dają kontekst strategiczny, zespoły decydują o wykonaniu
Więcej przeczytasz w Scaling Engineering Teams, w sekcji #Management
ai_ml
XGBoost Unboxed: What Really Happens When You Call .fit()?
Artykuł szczegółowo demistyfikuje cały proces działania XGBoost podczas wywołania funkcji fit, krok po kroku wyjaśniając budowę drzew decyzyjnych, sposób obliczania gradientów i hessianów dla funkcji straty oraz zastosowanie zaawansowanych technik optymalizacyjnych, takich jak regularizacja i pruning. Dzięki temu czytelnik zyska dogłębne zrozumienie, jak algorytm efektywnie dopasowuje model, minimalizując błąd, co jest najważniejsze przy tworzeniu skutecznych rozwiązań predykcyjnych i umożliwia lepszą kontrolę nad procesem trenowania modeli.
analiza_danych_koncepcje
7 Questions Every Data Team Should Ask the Business
Aby skutecznie identyfikować wartościowe projekty danych, zamiast pytać bezpośrednio "Czego potrzebujesz od zespołu danych?", warto zadawać pytania odkrywające rzeczywiste problemy biznesowe i punkty zapalne. Autor proponuje siedem kluczowych pytań. Takie podejście pozwala zrozumieć perspektywę biznesową, odkryć rzeczywiste potrzeby i zaproponować projekty, które faktycznie zmienią sposób funkcjonowania organizacji, zamiast ograniczać się do rozwiązań, które biznes już zna.
A Decision Matrix for Time Series Forecasting Models
Decyzja o wyborze modelu do prognozowania szeregów czasowych wymaga uwzględnienia kilku kluczowych kryteriów takich jak charakter danych, cel prognozy czy dostępne zasoby obliczeniowe. Artykuł przedstawia matrycę decyzyjną porównującą popularne metody: od klasycznych modeli ARIMA i ETS, przez modele bazujące na uczeniu maszynowym, aż po nowoczesne podejścia z użyciem sieci neuronowych. Dzięki tej systematycznej analizie można łatwiej dopasować technikę do specyfiki problemu, optymalizując dokładność i efektywność prognoz, co jest istotne dla praktycznej implementacji w projektach analitycznych i biznesowych.
analiza_danych_projekty
How I Used Python to Build a Personal Finance Dashboard That Updates Itself
Przedstawione rozwiązanie pokazuje, jak zautomatyzować tworzenie osobistego dashboardu finansowego, łącząc Python z narzędziami do wizualizacji danych i API bankowych. Dzięki zastosowaniu bibliotek do pobierania i przetwarzania danych, skrypt umożliwia regularne aktualizacje finansowych wykresów i raportów bez manualnej ingerencji. Opisane podejście uwzględnia integrację różnych źródeł informacji, filtrowanie transakcji oraz szybką analizę, co pozwala na efektywne monitorowanie wydatków i oszczędności w czasie rzeczywistym.
bazy_danych
12 Postgres Vacuum Tweaks That Protect Throughput
Optymalizacja procesu VACUUM w PostgreSQL jest kluczowa dla utrzymania wysokiej przepustowości baz danych przy intensywnych operacjach zapisu i modyfikacji danych. Artykuł prezentuje 12 praktycznych ustawień i usprawnień konfiguracji, które pozwalają lepiej kontrolować autovacuum, ograniczyć jego negatywny wpływ na wydajność oraz zapobiec zatorom w działaniu systemu. Dzięki precyzyjnemu dostrojeniu parametrów takich jak progi uruchamiania, częstotliwość działania oraz limity zasobów, administracja bazą staje się bardziej efektywna, a sama baza stabilniejsza, co jest niezbędne w środowiskach produkcyjnych o dużym obciążeniu.
Top 10 DuckDB Pushdown Patterns That Delete ETL Wait Time
DuckDB, jako szybka, wbudowana baza danych OLAP, oferuje zaawansowane mechanizmy pushdown, które znacząco redukują czas wykonywania procesów ETL, przesuwając część obliczeń bliżej warstwy danych. Praktyczne wzorce, takie jak filtrowanie, agregacje czy ograniczanie kolumn wykonywane w DuckDB, ograniczają przesyłanie i przetwarzanie niepotrzebnych danych przez kolejne warstwy systemu. Znajomość tych technik pozwala na efektywną optymalizację pipeline’ów danych, minimalizację wait-time oraz lepsze wykorzystanie zasobów zarówno w analizie ad-hoc, jak i produkcyjnych workflow, co jest szczególnie cenne dla zespołów zajmujących się dużymi zbiorami danych i implementacją nowoczesnych rozwiązań data engineering.
Stronger PostgreSQL and DuckDB Integration for Python Workflows
Rozszerzenie PG_DuckDB umożliwia integrację między PostgreSQL a DuckDB, co ułatwia wygodne łączenie zalet obu systemów w ramach np. pythonowych workflowów danych. Umożliwia to wykonywanie zapytań SQL wykorzystujących DuckDB bezpośrednio z poziomu PostgreSQL, przyspieszając analizy na dużych zbiorach oraz zwiększając elastyczność przetwarzania danych.
ciekawostki
State of AI Report 2025
Raport prezentuje kompleksową analizę obecnego stanu rozwoju sztucznej inteligencji, skupiając się na najnowszych osiągnięciach modeli generatywnych, trendach w badaniach nad AI oraz wdrożeniach przemysłowych. Zawiera szczegółowe dane na temat postępów w architekturach sieci neuronowych, zastosowaniach w różnych sektorach gospodarki oraz wyzwaniach technicznych i etycznych, z jakimi mierzy się branża. Dzięki zebranym statystykom i prognozom daje jasno określony obraz kierunków rozwoju AI, jakie będą miały bezpośredni wpływ na strategie technologiczne firm oraz zarządzanie zespołami projektowymi w nadchodzących latach.
UT: utilty toolbox for developers
UT zestaw narzędzi w CLI oferujący szeroki wybór najczęściej używanych narzędzi w jednym pliku binarnym - dzięki temu nie trzeba instalować ani pamiętać o wielu osobnych narzędziach ani szukać stron internetowych do prostych operacji. UT zapewnia m.in.: kodowanie i dekodowanie Base64 oraz URL, obliczanie skrótów kryptograficznych (md5, sha1, sha256 i inne), generowanie UUID i tokenów, haszowanie i weryfikację haseł bcrypt, generowanie tekstu lorem ipsum i liczb losowych, zmianę formatu tekstu (wielkości liter, konwersje między stylami), narzędzia do porównywania tekstu, szybki kalkulator wyrażeń, narzędzia do obsługi JSON i regexów, pracę z crontabami, konwersję dat i czasu, operacje HTTP i statusy, udostępnianie plików przez serwer HTTP, generowanie kodów QR, konwersję kolorów oraz podręczny spis symboli Unicode - wszystko inspirowane projektem it-tools.tech, co znacznie upraszcza codzienne zadania związane z pracą w terminalu.
data_engineering
Rethinking Data Engineering with DuckDB
DuckDB, jako silnik OLAP zaprojektowany do analizy danych bezpośrednio na poziomie lokalnych plików i w środowiskach embedded, redefiniuje podejście do data engineering, oferując szybkie wykonywanie zapytań SQL bez konieczności rozbudowanej infrastruktury. Dzięki integracji z popularnymi językami programowania i narzędziami analitycznymi, pozwala na uproszczenie pipeline’ów danych, eliminując tradycyjne ETL i skomplikowane bazy pośrednie, co znacząco przyspiesza iteracje analityczne i zwiększa elastyczność pracy z dużymi zbiorami danych. W artykule zwrócono uwagę na zalety DuckDB w kontekście współczesnych wyzwań związanych z przetwarzaniem danych, takie jak łatwa skalowalność, wsparcie dla pararelnego SQL i efektywne wykorzystanie zasobów, co czyni go atrakcyjnym wyborem dla zespołów zajmujących się inżynierią danych i analityką.
devops
Kubernetes Monitoring Stack: Prometheus and Grafana Managed by ArgoCD
Implementacja monitoringu klastra Kubernetes z wykorzystaniem Prometheus i Grafana zarządzanych przez ArgoCD pozwala na automatyzację i standaryzację wdrożeń, co istotnie ułatwia utrzymanie i skalowanie środowisk produkcyjnych. Artykuł prezentuje szczegółowy przewodnik konfiguracji pełnego stosu monitoringu, wskazując, jak deklaratywnie definiować zasoby w Git i zapewnić spójność konfiguracji dzięki GitOps. Omówione są najważniejsze aspekty integracji narzędzi, techniki zbierania metryk oraz sposobu wizualizacji danych, co czyni rozwiązanie elastycznym i łatwym do rozszerzenia w środowiskach cloud-native.
front_end
A pragmatic guide to modern CSS colours
Nowoczesne podejście do definiowania kolorów w CSS ewoluuje wraz z rozwojem specyfikacji, oferując bardziej precyzyjne, elastyczne i wygodne metody niż tradycyjne modele RGB czy HEX. W artykule omówione są praktyczne techniki wykorzystania nowych funkcji, jak kolory w przestrzeni sRGB i przestrzeniach rozszerzonych, obsługa przezroczystości, a także sposoby na zwiększenie dostępności i spójności wizualnej poprzez dynamiczne dostosowanie barw.
llm_&_chatgpt
Which Table Format Do LLMs Understand Best?
Wybór odpowiedniego formatu danych wejściowych znacząco wpływa na efektywność i precyzję modeli językowych. Artykuł analizuje różne formaty - od surowego tekstu, przez JSON, aż po arkusze kalkulacyjne - wskazując na ich mocne i słabe strony w kontekście trenowania i inferencji. Uwzględnia kwestie standaryzacji, łatwości parsowania oraz zgodności z architekturą modelu, a także podkreśla, jak prawidłowa strukturyzacja danych może ułatwić procesy ekstrakcji i poprawić jakość generowanych rezultatów.
The experiment that turned my chaotic notes folder into a self-sorting digital brain
Przedstawione rozwiązanie pokazuje, jak dzięki prostych narzędzi i skryptów w Pythonie można przekształcić chaotyczny folder z notatkami w inteligentny system samoczynnie katalogujący i organizujący pliki. Wdrożenie automatycznego tagowania, wykrywania powiązań między dokumentami oraz generowania spisów treści znacząco usprawnia zarządzanie wiedzą osobistą i zwiększa efektywność pracy z dużą liczbą rozproszonych informacji.
low_code
Why n8n is Every Developer’s Go-To for Workflow Automation in 2025
n8n to nowoczesne narzędzie do automatyzacji workflow, które zyskuje na popularności dzięki elastycznemu podejściu open source i łatwości integracji z różnorodnymi systemami i API. Artykuł analizuje najnowsze funkcje platformy oraz przewidywania dotyczące jej rozwoju w 2025 roku, zwracając uwagę na możliwości ulepszenia pracy developerów i zespołów IT poprzez automatyzację powtarzalnych zadań, zaawansowane możliwości konfiguracji przepływów danych oraz skalowalność rozwiązań w środowiskach enterprise. Czytelnicy znajdą tu praktyczne przykłady zastosowań, omówienie kluczowych aspektów architektury i wskazówki, jak efektywnie wdrażać n8n w procesach biznesowych i projektach programistycznych.
n8n Event-Driven Workflows: Think Like Kafka
n8n, platforma do automatyzacji workflow, zyskuje nowy wymiar dzięki podejściu event-driven, które pozwala myśleć o przepływach danych podobnie jak o architekturze opartej na Kafka. Tekst przedstawia, jak dzięki eventom można budować bardziej elastyczne, skalowalne i reaktywne integracje, które reagują natychmiast na pojawiające się zdarzenia, zamiast działać w tradycyjnym, sekwencyjnym modelu.
n8n for GitHub Hygiene: PR Checks on Autopilot
Integracja n8n z procesem pull request w GitHub umożliwia automatyzację kontroli jakości kodu poprzez wdrożenie niestandardowych reguł higieny repozytorium. Dzięki zbudowanym w n8n workflow możliwe jest wykonywanie automatycznych inspekcji zmian przy zgłoszeniach pull request, takich jak sprawdzanie standardów nazewnictwa, formatowania czy struktury kodu, co pozwala na szybsze wykrywanie potencjalnych problemów oraz podnosi jakość i spójność projektów bez angażowania zespołu w rutynowe, manualne przeglądy.
management
Scaling Engineering Teams
Skalowanie zespołów inżynierskich w dużych organizacjach wymaga przemyślanej strategii obejmującej selekcję talentów, strukturę zespołów oraz kulturę współpracy. Doświadczenia firm takich jak Google, Facebook i Netflix pokazują, iż najważniejsze jest utrzymanie autonomii zespołów przy jednoczesnym zapewnieniu spójności celów biznesowych i technologicznych. Artykuł szczegółowo omawia podejścia do rekrutacji, udoskonalania procesów komunikacji oraz zarządzania danymi i infrastrukturą w miarę wzrostu organizacji, co pozwala uniknąć typowych pułapek skali, wzmacnia innowacyjność i efektywność zespołów software’owych.
python
10 Rich/Loguru Patterns for Beautiful, Useful Logs
Loguru to biblioteka do logowania w Pythonie, która pozwala na znaczące usprawnienie zarządzania logami dzięki prostym i jednocześnie bardzo elastycznym wzorcom. Przedstawione przykłady pokazują, jak gwałtownie dostosować formatowanie komunikatów, łączyć kolory, dodawać kontekstowe informacje (np. nazwę funkcji, identyfikator wątku), a także jak poprawić czytelność i użyteczność logów w aplikacjach produkcyjnych i podczas debugowania.
Real-Time Dashboards with watchdog and streamlit_autorefresh
W artykule przedstawiono praktyczne podejście do tworzenia dashboardów w czasie rzeczywistym z wykorzystaniem biblioteki Streamlit oraz narzędzia Watchdog, które monitoruje zmiany w plikach i automatycznie odświeża widok. Pokazano, jak skonfigurować środowisko, by dynamicznie reagować na aktualizacje danych bez potrzeby manualnego restartu aplikacji, co znacząco usprawnia proces analizy i prezentacji informacji w projektach analitycznych i inżynieryjnych.
5 FastAPI Configs for 1M RPM (No Meltdowns)
Skalowanie aplikacji FastAPI do obsługi miliona żądań na minutę wymaga przemyślanego podejścia do konfiguracji i infrastruktury. najważniejsze aspekty to optymalizacja serwera ASGI, wykorzystanie efektywnego menedżera procesów, cache’owanie tam, gdzie to możliwe, odpowiednie zarządzanie połączeniami z bazą danych oraz monitoring i automatyczne skalowanie kontenerów. Przedstawione praktyczne wskazówki oraz konkretne konfiguracje udowadniają, jak uniknąć typowych problemów związanych z przeciążeniem, utrzymać stabilność i wysoką wydajność pod ekstremalnym obciążeniem, co jest cenną wiedzą dla inżynierów odpowiedzialnych za skalowalne usługi webowe.
[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.
IoT in Python For Beginners: MQTT and Home Assistant Integration
Artykuł przedstawia praktyczne wprowadzenie do wykorzystania Pythona w projektach IoT, koncentrując się na integracji z protokołem MQTT oraz platformą Home Assistant. Pokazuje, jak dzięki prostych skryptów można efektywnie komunikować się z urządzeniami IoT, zarządzać danymi i automatyzować procesy w inteligentnym domu. Tekst omawia konfigurację brokerów MQTT, tworzenie klienta w Pythonie oraz sposoby integracji z Home Assistant, co stanowi solidną podstawę dla osób chcących rozpocząć pracę z IoT, łącząc programowanie i automatyzację w praktycznych scenariuszach.
wizualizacja_danych
The Complete Guide to Seaborn
Seaborn to zaawansowana biblioteka Pythona zbudowana na matplotlib, która upraszcza tworzenie atrakcyjnych i informatywnych wizualizacji statystycznych. Artykuł kompleksowo wyjaśnia, jak wykorzystać jej funkcje do analizy danych, prezentując metody tworzenia wykresów takich jak heatmapy, boxploty, violinploty, parploty i wykresy regresji. Pokazane są sposoby dostosowywania estetyki i łączenia wykresów w celu efektywnego odkrywania zależności i trendów w zestawach danych, co ułatwia interpretację wyników analitycznych i wspiera podejmowanie decyzji. Dzięki szczegółowym przykładom i omówieniu parametrów biblioteki, tekst stanowi wartościowe źródło dla specjalistów pragnących wzbogacić swoje narzędzia wizualizacji danych w Pythonie.
