Cotygodniowa dawka linków, czyli archiwum newslettera Dane i Analizy
W dzisiejszym wydaniu znajdziesz solidną dawkę praktycznej wiedzy – od optymalizacji agentów AI w GitHub Copilot i dyskusji o tym, czy serwer MCP rzeczywiście jest Ci potrzebny, przez zaawansowane techniki pracy z DuckDB i porównanie narzędzi do przetwarzania 650 GB danych, aż po konkretne konfiguracje Nginx, Terraform i Kubernetes.
Często tutaj trafiają teksty związane/zachwalające DuckDB (dzisiaj też będą). Alibaba tymczasem opublikowała trzyczęściowy cykl, w którym dogłębnie analizuje wewnętrzne mechanizmy DuckDB. Na blogu znajduje się analiza kodu DuckDB pod kątem formatu plików, formatu przechowywania tabel oraz warstwy wykonawczej. Część pierwsza, druga i trzecia.
Nie zabrakło dzisiaj również spojrzenia na samouczące się systemy RAG, pipeline MLOps w 10 krokach oraz wzorców projektowych w Pythonie, które warto znać przed dużymi projektami.
Sławomir Sobótka prostuje mity o mikroserwisach (polecamy też inne nagrania z tego kanału – na przykład to o stragnie z majtkami), a Yelp pokazuje, jak zmodernizował infrastrukturę danych na AWS.
Dodatkowo – bonusowa lista promocji na Black Friday i materiały o nauce z AI oraz storytellingu danymi.
Sprawdź, co Cię interesuje – jest z czego wybierać.
ai_agent
How to write a great agents.md?
Analiza ponad 2500 repozytoriów wykorzystujących GitHub Copilot Agents pokazuje, które praktyki projektowe i implementacyjne rzeczywiście wpływają na efektywność inteligentnych agentów w automatyzacji zadań programistycznych. Materiał zawiera praktyczne wskazówki, jak unikać typowych pułapek i poprawić pracę z agentami opartymi na AI – cenne źródło wiedzy dla programistów i zespołów wdrażających automatyzację z Copilotem.
What if you don’t need MCP at all?
Internet wciąż dyskutuje o MCP, ale prawda jest prosta: te serwery bywają za ciężkie, mało elastyczne i w praktyce pochłaniają kontekst bez wyraźnych korzyści. Tymczasem agent potrafi uruchomić CLI i pisać kod – prościej, szybciej i bez zbędnych komplikacji. W wielu przypadkach naprawdę nie potrzebujesz MCP, tylko dobrze dobranego zestawu lekkich narzędzi.
analiza_danych_projekty
7 DuckDB Window Functions for Lightning-Fast Cohorts
Funkcje okienkowe w DuckDB pozwalają efektywnie tworzyć kohorty i wykonywać zaawansowane obliczenia analityczne bez zewnętrznych narzędzi czy skomplikowanych zapytań. Artykuł pokazuje, jak wykorzystać funkcje ROW_NUMBER(), RANK(), LAG(), LEAD() czy SUM() w kontekście segmentacji użytkowników i analizy sesji, co znacząco usprawnia pracę z dużymi zbiorami danych i ułatwia podejmowanie decyzji w oparciu o precyzyjne, dynamiczne agregacje.
architektura
Mikroserwisy – przepłacony buzzword…? [PL]
Sławomir Sobótka mówi wprost o tym, co naprawdę zabija projekty: źle wyznaczone granice, błędne decyzje, niewłaściwe procesy i złudzenie, że technologia naprawi chaos organizacyjny. Jeśli pracujesz z architekturą i chcesz przestać strzelać sobie w stopę, ten odcinek jest obowiązkowy.
Requeuing Roulette in Event-Driven Architecture and Messaging
W architekturze event-driven jednym z kluczowych wyzwań jest skuteczne zarządzanie powtórkami przetwarzania komunikatów, które mogą prowadzić do opóźnień i przeciążenia systemu. Artykuł analizuje mechanizmy requeuingu, pokazując, jak niewłaściwe podejście do ponownego umieszczania wiadomości w kolejce prowadzi do kaskadowych problemów: natłoku zdarzeń, utraty stabilności i degradacji jakości obsługi. Praktyczne przykłady i omówienie strategii takich jak backoff, jitter czy dead-letter queues pozwalają zrozumieć, jak zaprojektować systemy rozproszone zapewniające zarówno niezawodność, jak i skalowalność w obciążonych środowiskach.
ciekawostki
10 sekretów jak uczyć się z AI w 2025 roku [PL]
Nagranie przedstawia 10 prostych i skutecznych metod uczenia się z wykorzystaniem popularnych narzędzi AI, takich jak ChatGPT, Excalidraw czy AI Studio. Pokazuje, jak uczyć się szybciej i skuteczniej bez oszukiwania – tak, aby wiedza naprawdę została z Tobą.
4 Senior Data Engineers Answer 10 Top Reddit Questions
Zestawienie najczęściej zadawanych pytań na Reddicie rzuca światło na praktyczne wyzwania w inżynierii danych. Omówione tematy to m.in. wybór narzędzi i technologii, zarządzanie pipeline’ami, optymalizacja ETL, organizacja pracy zespołu oraz budowa środowisk danych w chmurze. Dzięki konkretnym wskazówkom i przykładom łatwiej zrozumieć, jak efektywnie projektować systemy data engineeringowe, radzić sobie z ich skalowalnością i integrować różne źródła danych.
From JSON to TOON
Artykuł omawia przekształcenie tradycyjnego JSON w bardziej zaawansowane formaty, takie jak TOON, które lepiej odpowiadają wyzwaniom związanym z reprezentacją złożonych struktur danych w komunikacji z LLM. Czy TOON to składnia, do której warto się przyzwyczaić?
Apps, software, and SaaS deals on Black Friday
Jedno miejsce z zebranymi promocjami na Black Friday? Proszę bardzo.
cloud
How Yelp modernized its data infrastructure with a streaming lakehouse on AWS
Yelp zmodernizował swoją infrastrukturę danych, wdrażając architekturę streaming lakehouse opartą na usługach AWS, co umożliwiło integrację strumieni danych w czasie rzeczywistym z masywnym magazynem danych w jednym, skalowalnym środowisku. Dzięki Amazon Kinesis, AWS Glue, Amazon S3 oraz podejściu lakehouse łączącemu zalety data lake i data warehouse firma zyskała bardziej elastyczne, wydajne i łatwiejsze w zarządzaniu rozwiązanie, które przyspiesza analizy i lepiej wspiera decyzje biznesowe.
data_engineering
650GB of Data: Polars vs DuckDB vs Daft vs Spark
Artykuł przedstawia praktyczne porównanie pracy z dużymi zestawami danych na przykładzie 650 GB w formacie Delta Lake na Amazon S3. DuckDB, Polars, Daft czy PySpark – kto wygrywa pod względem szybkości i wygody?
Top 10 DuckDB Cleaning Workflows That Fly on a Single Box
Artykuł przedstawia 10 workflow, które pokazują, jak efektywnie wykorzystać DuckDB do kompleksowego przetwarzania i czyszczenia danych na pojedynczej maszynie, eliminując potrzebę rozbudowanej infrastruktury big data. Sprytna trójka i zaskakująca szóstka to prawdziwe perełki.
Metadata-Driven Pipelines: The Future of Data Engineering
Wykorzystanie metadanych jako centralnego punktu sterowania umożliwia dynamiczne generowanie i modyfikację pipeline’ów bez ręcznego kodowania każdej zmiany, co zwiększa elastyczność, skalowalność i skraca czas wdrożeń. Artykuł omawia kluczowe elementy takiego systemu, pokazując, jak metadane służą do definiowania schematów, transformacji i reguł walidacji oraz integracji z narzędziami orkiestracyjnymi. Przedstawione rozwiązania wspierają zespoły data engineering w utrzymaniu spójności i jakości danych, jednocześnie minimalizując błędy i redukując koszty operacyjne.
devops
Mastering Conditional Logic in Bash
Artykuł oferuje kompleksowy przegląd składni i zastosowań warunków logicznych w Bash: od podstawowych instrukcji if-else przez zaawansowane konstrukcje jak elif, case czy warunki zagnieżdżone. Omawia różnice między testami nawiasów, operatorami porównania oraz skuteczne łączenie warunków za pomocą operatorów logicznych. Praktyczne przykłady pokazują kluczowe niuanse pozwalające pisać wydajne i czytelne skrypty – istotne dla programistów automatyzujących zadania i inżynierów zarządzających środowiskami linuksowymi.
Building a Full-Stack EKS Environment with Terraform, Helm & Kustomize
Artykuł przedstawia kompleksowy proces budowy środowiska produkcyjnego Kubernetes na Amazon EKS: od podstawowej konfiguracji infrastruktury za pomocą Terraform, przez zarządzanie aplikacjami z Helm i Kustomize, aż po integrację tych narzędzi dla zapewnienia powtarzalności i kontroli wersji. Opisane rozwiązanie uwzględnia automatyzację wdrożeń oraz konfigurację bezpieczeństwa i skalowalności, co pozwala efektywnie zarządzać klastrem Kubernetes w chmurze AWS.
12 Nginx/OpenResty Tweaks for Modern APIs
Zestaw sprawdzonych konfiguracji i optymalizacji Nginx oraz OpenResty usprawniających wydajność i skalowalność nowoczesnych API. Artykuł omawia m.in. poprawę obsługi HTTP/2, zarządzanie cache’em, zabezpieczenia przed atakami DDoS oraz konfigurację limitów przepustowości i czasu odpowiedzi. Praktyczne wskazówki pozwalają zoptymalizować serwer pod kątem szybkości i stabilności w środowiskach o dynamicznym obciążeniu. Tekst zawiera konkretne parametry i przykłady ułatwiające wdrożenie zmian w realnych projektach.
llm_&_chatgpt
Building a Self-Improving Agentic RAG System
Systemy RAG oparte na agentach to jak chodzenie po wielowymiarowym labiryncie, gdzie każdy wymiar to kolejna decyzja projektowa – łatwo się pogubić. Ręczne strojenie zwykle zawodzi przy pierwszym kontakcie z produkcją. Dużo sensowniej pozwolić systemowi uczyć się i optymalizować samodzielnie.
Guide to Running LLMs in Production
Przeniesienie prototypu LLM z Jupytera do produkcji potrafi się rozjechać przy pierwszym większym ruchu – wtedy szybko okazuje się, że brakuje nie modeli, tylko LLMOps. Ten materiał to szybka ścieżka od zera do ogarnięcia pełnego pipeline’u: chatbot RAG, LangChain, FastAPI, Docker, trochę myślenia AWS i cały proces związany ze skalowaniem, monitorowaniem i utrzymaniem modeli w realnym świecie. Idealne, jeśli chcesz wreszcie robić coś więcej niż uruchamiać notatniki lokalnie.
mlops
From Data to Deployment
Wdrożenie projektów machine learning wymaga zintegrowanego podejścia łączącego pozyskanie danych, budowę modelu, testowanie i implementację w środowisku produkcyjnym. Kluczowe jest uporządkowanie kroków: od gromadzenia danych, przez eksplorację i inżynierię cech, aż po wersjonowanie modeli i zarządzanie infrastrukturą. Praktyczne wskazówki dotyczą automatyzacji procesów, monitorowania wydajności i CI/CD, co pozwala zbudować skalowalny pipeline MLOps z zachowaniem kontroli jakości i powtarzalności.
python
10 Python Patterns Every Developer Should Learn Before Building Big Projects
Znajomość wzorców projektowych w Pythonie jest kluczowa dla tworzenia przejrzystego, skalowalnego i łatwego w utrzymaniu kodu w dużych projektach. Artykuł prezentuje 10 istotnych wzorców, które pomagają rozwiązywać typowe problemy programistyczne i zwiększają elastyczność aplikacji. Przedstawione przykłady kodu ułatwiają zrozumienie ich zastosowania w praktyce, pozwalając programistom lepiej organizować architekturę i unikać błędów już na etapie implementacji.
wizualizacja_danych
Better Data Storytelling On World Hunger
Artykuł prezentuje praktyczne podejście do tworzenia interaktywnych wizualizacji danych na przykładzie problemu głodu na świecie z wykorzystaniem biblioteki Streamlit. Pokazuje, jak w prosty sposób zbudować aplikację ułatwiającą zrozumienie i komunikację złożonych danych, jednocześnie angażując odbiorców poprzez intuicyjne elementy interakcji. Przedstawione rozwiązania są przydatne dla specjalistów pracujących z danymi, którzy chcą efektywniej opowiadać historie stojące za liczbami.
środowisko_pracy
Building the Integrated VS Code Environment
Artykuł przedstawia koncepcję zintegrowanego środowiska VS Code, które łączy edytor z dedykowanymi rozszerzeniami i predefiniowanym zestawem narzędzi oraz konfiguracji dostosowanych do potrzeb zespołu lub projektu. Szczegółowo omawia budowę takiego środowiska z wykorzystaniem kontenerów i konfiguracji devcontainer.json, co pozwala na automatyzację setupu, eliminację problemów z kompatybilnością i zachowanie spójności w pracy. Dzięki temu możliwe jest zarządzanie środowiskiem deweloperskim na poziomie kodu źródłowego, co ułatwia onboarding nowych pracowników.