Cotygodniowa dawka linków, czyli archiwum newslettera Dane i Analizy
W dzisiejszym wydaniu: architektura Zero ETL jako nowy standard w inżynierii danych (albo kolejny buzz word - różnie to bywa z nowościami), praktyczne zastosowania AI w zespołach data science, oraz ewolucja DuckDB w kierunku pełnoprawnego lakehouse.
Znalazłem też przegląd antywzorców w architekturach mikroserwisowych, strategie cache’owania w REST API i przewodnik po zarządzaniu ewolucją schematów w pipeline’ach strumieniowych (to potrafi być ból!).
Znajdziesz dzisiaj również frameworki analityczne dla e-commerce, techniki feature engineering w SQL dla szeregów czasowych oraz narzędzia do observability systemów ML w produkcji.
Podczas gdy światowe narzędzia (jak Claude Code czy Manus AI) wchodzą na 5 poziom autonomii AI (z 7 dostępnych), większość rynku utknęła na poziomie 1 (Chat) - dlatego już jutro, 10 lutego startuje 3-dniowy DWthon, mający na celu praktyczne wdrożenie paradygmatu Software 3.0.
Zadanie jest czysto inżynierskie: budujesz pipeline, który przetworzy 4000 nieustrukturyzowanych ofert pracy na czyste dane, weryfikując przy tym, czy polski model Bielik radzi sobie z wymuszaniem struktury (Level 2) w skali produkcyjnej.
Eksperyment ten, realizowany w odpowiedzi na prośbę twórców modelu, ma dostarczyć krytycznego wsadu do jego kalibracji, a dla Was jest okazją do pracy w komercyjnym środowisku DataWorkshop Lab (GPU + 1 mln tokenów), którego koszt w całości pokrywa organizator.
Dla czytelników newslettera mam dedykowany kod gwarantujący dostęp do tej infrastruktury - szczegóły na stronie DWthonu. Uwaga! Kod dane_i_analiza daje zniżkę w koszyku, ale liczba miejsc ograniczona.
Na deser: interaktywna gra o projektowaniu odpornej infrastruktury sieciowej i tutorial tworzenia wykresów ridgeline w Plotly.
ai_ml
Lessons learned from scaling data scientists with AI
Praktyczne doświadczenia zespołu Whatnot z wdrożenia AI w codziennej pracy data scientistów. Artykuł pokazuje, jak skutecznie łączyć kompetencje zespołu z automatyzacją procesów analitycznych. Omawia konkretne wyzwania: zarządzanie wiedzą, kontrola jakości danych i standaryzacja pracy w środowisku wspieranym przez AI.
analiza_danych_projekty
🔓 10 Time-Series Feature Engineering Tricks You Can Do Directly in SQL
Dziesięć praktycznych technik inżynierii cech dla szeregów czasowych, które można wykonać bezpośrednio w SQL. Opisane metody obejmują tworzenie opóźnień (lag), ruchome średnie, różnicowanie, agregacje warunkowe czy identyfikację sezonowości. Podejście pozwala na efektywne przetwarzanie danych blisko źródła, bez konieczności eksportu do zewnętrznych narzędzi.
How to Predict Sports in R: Elo, Monte Carlo, and Real Simulations
Praktyczne zastosowanie modelu rankingowego Elo i symulacji Monte Carlo do przewidywania wyników sportowych w języku R. Artykuł pokazuje, jak na podstawie danych historycznych konstruować modele probabilistyczne i oceniać szanse drużyn w całym sezonie. Kompletny kod R gotowy do adaptacji.
🔓 How I built a 9-module analytics framework to solve real e-commerce problems
Kompleksowy framework analityczny składający się z 9 modułów, zaprojektowany do rozwiązywania konkretnych problemów e-commerce: analiza zachowań klientów, optymalizacja konwersji, monitoring kampanii. Autor dzieli się technikami budowy systemu, integracją danych z różnych źródeł oraz praktykami podejmowania decyzji opartych na danych.
architektura
🔓 12 Microservice Anti-Patterns That Quietly Tax You
Katalog 12 antywzorców w architekturach mikroserwisowych, które prowadzą do ukrytych kosztów i złożoności systemu. Omówione problemy to m.in. nadmierna komunikacja między serwisami, niekontrolowany rozrost liczby serwisów, zbyt ścisłe zależności i niewłaściwe zarządzanie stanem. Praktyczny przewodnik do audytu własnej architektury mikroserwisowej.
bazy_danych
🔓 DuckDB Multi-Tenant Catalogs on Object Storage: Portable Analytics for Every Customer
DuckDB wprowadza wsparcie dla katalogów multi-tenant na obiektowej pamięci masowej, umożliwiając niezależną pracę z wieloma klientami w ramach jednej instancji. Rozwiązanie pozwala na skalowalny dostęp do danych w chmurze bez synchronizacji katalogów lokalnych, ułatwiając analitykę rozproszoną i optymalizację zasobów w środowiskach cloud-native.
🔓 DuckDB Writes Iceberg: Local Lakehouse Goes Real
DuckDB zyskuje możliwość zapisu do formatu Apache Iceberg, co otwiera drzwi do lokalnego zarządzania danymi w architekturze lakehouse bez konieczności utrzymywania rozproszonych klastrów. Rozwiązanie łączy prostotę DuckDB z zaawansowanymi funkcjami Iceberg (transakcje, wersjonowanie), usprawniając lokalne procesy ETL i prototypowanie.
bezpieczeństwo
Hacking Moltbook: AI Social Network Reveals 1.5M API Keys
Moltbook był hitem poprzedniego tygodnia... tymczasem: wyciek danych. Ten tekst to analiza tego wycieku - 1,5 miliona kluczy API. Artykuł pokazuje konsekwencje niewłaściwego zabezpieczenia baz danych i przestrzega przed typowymi błędami w zarządzaniu credentials. Wartościowa lekcja bezpieczeństwa dla zespołów deweloperskich. Vibe coding wszedł za mocno? ;-)
ciekawostki
Zero ETL Is the Reality Check Every Data Engineer Needs in 2026
Architektura Zero ETL staje się standardem w inżynierii danych, eliminując potrzebę złożonych potoków kopiowania danych. Artykuł wyjaśnia, dlaczego tradycyjne podejście do przenoszenia danych traci sens ekonomiczny i jak zmienia się rola inżyniera w świecie, w którym analityka odbywa się bezpośrednio u źródła.
data_engineering
How I Structure My Data Pipelines: The Silver Layer
Praktyczny przewodnik po strukturze warstwy Silver w pipeline’ach danych. Autor szczegółowo omawia podejście do transformacji danych z wykorzystaniem narzędzi takich jak Apache Airflow i dbt, kładąc nacisk na modularność i czytelność kodu. Wartościowe wskazówki dotyczące monitorowania i testowania pipeline’ów produkcyjnych.
devops
REST API Caching Strategies Every Developer Should Know
Przegląd strategii cache’owania w REST API obejmujący podejścia klienckie i serwerowe. Artykuł szczegółowo omawia nagłówki HTTP (Cache-Control, ETag), reverse proxy i cache’owanie warstwy aplikacji. Praktyczne wskazówki dotyczące wyboru strategii w kontekście wydajności i spójności danych, wraz z typowymi pułapkami projektowania infrastruktury API.
kafka
Schema Evolution in Streaming Pipelines
Zarządzanie ewolucją schematów w strumieniowych pipeline’ach danych wymaga elastycznych mechanizmów umożliwiających płynną integrację nowych wersji bez przerywania systemu. Artykuł analizuje wyzwania związane ze zmianami schematów w czasie rzeczywistym i przedstawia strategie automatyzacji w środowiskach Apache Kafka i ksqlDB.
management
Agile Sprint Planning for Developers: A Complete Guide
Kompleksowy przewodnik po planowaniu sprintów w Agile dla zespołów deweloperskich. Artykuł opisuje proces analizy wymagań, estymowania zadań, priorytetyzacji i przydzielania pracy. Praktyczne podejście do minimalizowania ryzyka błędnych założeń i zwiększania przewidywalności delivery.
The Hitchhiker’s Guide to Measuring Engineering ROI
Praktyczny przewodnik po mierzeniu zwrotu z inwestycji w inżynierii oprogramowania, wykraczający poza tradycyjne metryki. Artykuł pokazuje, jak łączyć perspektywę techniczną z biznesową, aby skutecznie komunikować wartość inicjatyw technicznych i uzasadniać decyzje inwestycyjne w zespołach IT.
mlops
Observability for AI/ML: From “Black Box" Models to Measurable, Trustworthy Intelligence
Praktyczne podejście do observability w systemach AI/ML - jak zamienić modele "czarnej skrzynki" w transparentne i mierzalne rozwiązania. Artykuł przedstawia narzędzia i metodologie monitorowania, analizy i interpretacji zachowań modeli ML w środowisku produkcyjnym.
How to Build Compliance-as-Code Guardrails for ML Pipelines
Praktyczny przewodnik implementacji compliance-as-code w pipeline’ach ML. Artykuł pokazuje, jak automatyzować egzekwowanie zasad zgodności i redukcję ryzyka poprzez automatyczne testy i reguły zapobiegające błędom. Rozwiązanie przyspiesza wdrażanie modeli ML przy zachowaniu wymaganych standardów compliance.
wizualizacja_danych
🔓 Step-by-Step Guide for Building Ridgeline Plots in Plotly
Szczegółowy tutorial tworzenia wykresów ridgeline w bibliotece Plotly. Krok po kroku: przygotowanie danych, konfiguracja układu, dostosowanie parametrów estetycznych. Idealne rozwiązanie do wizualizacji rozkładów danych w wielu grupach z zachowaniem przejrzystości i czytelności.
