Cotygodniowa dawka linków, czyli archiwum newslettera Dane i Analizy
W dzisiejszym wydaniu przyglądamy się transformacji współczesnych architektur IT – od rosnącej konkurencji dla RESTa i mikroserwisów, przez natywną obsługę wektorów w Postgresie, aż po praktyczne wzorce partycjonowania Parquet. W sekcji AI i ML znajdziecie przewodnik po PyTorch dla chcących zacząć z sieciami neuronowymi i budowaniem własnych modeli AI. Znajdziecie też tekst o metodach interpretacji predykcji XGBoost z wykorzystaniem SHAP.
Dla programistów Pythona przygotowaliśmy materiały o walidacji outputów LLM z Pydantic, monitoringu FastAPI, zaawansowanych technikach pandas oraz nowym narzędziu „ty” do automatyzacji przepływów w chmurze. DevOpsi mogą sprawdzić tutorial wdrażania Spring Boot na Kubernetes, rozwiązanie problemu rozbieżności między środowiskami lokalnym a produkcyjnym oraz master class z tcpdump i Wireshark.
W części data engineering analizujemy DuckDB jako alternatywę dla Sparka w pipeline’ach Airflow+dbt, antywzorce w Apache Iceberg oraz praktyczne wzorce projektowania partycji.
Nie zabrakło także tematów z zarządzania: kryzys rekrutacji juniorów w erze AI, przyczyny odejść najlepszych inżynierów oraz mechanizmy powstawania złego kodu w dużych firmach.
Na deser – matematyka trudności z koncentracją w pracy oraz analiza najpopularniejszych powtórek muzycznych w serwisach streamingowych.
Wyjazd na konferencję to pieniądze i czas, szczególnie jak jest to konferencja w Nowym Jorku, jak AI Dev 25… Za to są nagrania – oto cała playlista. To taki nieco spóźniony prezent mikołajkowy.
ai_agent
Writing a good CLAUDE.md
Praktyczny przewodnik po tworzeniu efektywnej dokumentacji dla modeli językowych Claude. Artykuł koncentruje się na precyzyjnym formułowaniu promptów, właściwej strukturze instrukcji oraz dostarczaniu kontekstu, który pozwala modelowi generować lepsze odpowiedzi. Omawia techniki unikania niejednoznaczności, definiowania oczekiwanego formatu outputu oraz optymalizacji komunikacji z API Claude. Wartościowy materiał dla programistów i zespołów IT, które chcą maksymalnie wykorzystać możliwości nowoczesnych narzędzi NLP.
Gemini CLI Tips and Tricks
Zbiór praktycznych wskazówek dotyczących pracy z narzędziem Gemini CLI do tworzenia i optymalizacji statycznych stron internetowych. Materiał obejmuje efektywne zarządzanie strukturą projektu, wykorzystanie dostępnych pluginów oraz automatyzację zadań budowania. Pokazuje sposoby na skrócenie czasu developingu poprzez integrację z popularnymi narzędziami i workflow. Dzięki tym poradom programiści mogą zwiększyć wydajność pracy i poprawić jakość tworzonych witryn.
ai_ml
Mastering PyTorch: From Linear Regression to Computer Vision
Kompleksowy przewodnik po nauce PyTorch – od podstaw regresji liniowej, przez budowę i trening sieci neuronowych, aż po zaawansowane techniki computer vision. Materiał skupia się na praktycznych aspektach pracy z frameworkiem: optymalizacji modeli, zarządzaniu danymi i wykorzystaniu GPU. Wartościowa lektura dla osób chcących przejść od teorii do praktyki w deep learningu, oferująca konkretne przykłady i wyjaśnienia umożliwiające tworzenie skalowalnych aplikacji machine learningowych.
🔓 Interpreting XGBoost predictions
Praktyczne metody wyjaśniania predykcji modeli XGBoost z wykorzystaniem technik interpretowalności. Artykuł koncentruje się na SHAP (SHapley Additive exPlanations), który pozwala na szczegółową analizę wpływu poszczególnych cech na decyzje modelu. Omawia sposoby wizualizacji i interpretacji wyników, co pomaga zrozumieć mechanizmy działania modeli drzewiastych. Ułatwia podejmowanie świadomych decyzji biznesowych i technicznych opartych na modelach predykcyjnych.
architektura
🔓 The Only 3 Architecture Patterns That Truly Scale Today
Analiza trzech wzorców architektonicznych, które skuteczniej skalują się niż tradycyjne mikroserwisy: Modular Monolith, Event-Driven Architecture oraz Serverless. Artykuł pokazuje, jak te podejścia minimalizują problematyczne zależności, ułatwiają wdrożenia i optymalizują wykorzystanie zasobów. Omawia kluczowe cechy każdego wzorca i sytuacje, w których sprawdzają się lepiej od klasycznych rozwiązań mikroserwisowych w kontekście dynamicznych potrzeb współczesnych projektów IT.
🔓 The Death of REST?
REST sprawdza się na starcie projektów, ale przy dużej skali staje się problemem. Klienci żądają różnych danych, co rodzi masę endpointów, nadmiarowe pobieranie informacji i kruche powiązania. Artykuł przedstawia trzy alternatywy: warstwę zapytań dla klientów (GraphQL – skraca latency o 33%, payload o 45%), binarny RPC (gRPC – 60% szybsze wywołania usług) oraz asynchroniczne eventy dla operacji zapisu. Praktyczne przykłady i benchmarki pokazują konkretne korzyści: mniej kodu, szybsze serwisy, łatwiejsza ewolucja architektury.
Architectural debt is not just technical debt
Dług architektoniczny to znacznie szersze zjawisko niż typowy dług techniczny – obejmuje decyzje biznesowe, organizacyjne i procesowe wpływające na rozwój systemów. Niewłaściwie zarządzana architektura prowadzi do narastających kosztów utrzymania, utrudnia wprowadzanie zmian i zwiększa ryzyko operacyjne. Artykuł podkreśla potrzebę całościowego podejścia do identyfikacji i redukcji długu, uwzględniającego współpracę między zespołami technicznymi a interesariuszami biznesowymi oraz systematyczne monitorowanie architektury jako elementu strategii rozwoju.
bazy_danych
The New Postgres Feature That Just Killed the Vector Database Hype Cycle
Postgres wprowadził natywną obsługę danych wektorowych, która eliminuje potrzebę korzystania z dedykowanych baz wektorowych. Integracja tych możliwości w powszechnie używanym systemie zarządzania bazami danych upraszcza architekturę rozwiązań opartych na AI i machine learning. Rozwiązanie oferuje efektywną obsługę zapytań podobieństwa, co otwiera nowe możliwości dla aplikacji wykorzystujących embeddingi i semantic search. Znacząco przyspiesza wdrażanie i skalowanie aplikacji AI bez konieczności zarządzania oddzielnymi, wyspecjalizowanymi bazami.
ciekawostki
Which Songs Do We Replay the Most?
Analiza danych streamingowych ujawniająca wzorce w wielokrotnym odtwarzaniu muzyki. Artykuł przedstawia metodykę zbierania i interpretacji danych z platform streamingowych, pokazując, jakie czynniki – gatunek, struktura utworu, emocjonalne zaangażowanie – wpływają na powtórki tego samego materiału. Wprowadzenie do analizy danych muzycznych pozwala zrozumieć mechanizmy zachowań użytkowników oraz możliwości wykorzystania takich wniosków w projektowaniu systemów rekomendacji czy marketingu muzycznym.
The Math of Why You Can’t Focus at Work
Matematyczne modele procesów uwagi wyjaśniające trudności z koncentracją w pracy. Artykuł analizuje, jak wewnętrzne dystraktory i przeciążenie informacyjne wpływają na zdolność skupienia, a także jak pamięć robocza i mechanizmy nagrody modulują poziom uwagi. Pokazuje, dlaczego tradycyjne metody poprawy produktywności często zawodzą i jakie podejścia – oparte na precyzyjnym zarządzaniu zasobami psychicznymi – mogą realnie wspierać efektywność pracy.
data_engineering
🔓 DuckDB in Airflow + dbt: Reproducible Analytics Without Spark
Integracja DuckDB z Airflow i dbt pozwala budować wydajne, odtwarzalne pipeline’y analityczne bez konieczności stosowania złożonych klastrów Spark. Artykuł pokazuje, jak dzięki lekkiej, wbudowanej bazie OLAP można upraszczać procesy przetwarzania danych, eliminując problemy z konfiguracją i zarządzaniem infrastrukturą. Rozwiązanie zachowuje pełną kontrolę nad wersjonowaniem i automatyzacją transformacji w dbt oraz orkiestracją w Airflow, pozwalając zespołom szybciej dostarczać wiarygodne wyniki analityczne przy minimalnym nakładzie operacyjnym.
Apache Iceberg: Anti-Patterns and Architecture for Data Platforms
Apache Iceberg jako otwarty format tabel wymaga starannego projektowania architektury, aby uniknąć typowych antywzorców. Artykuł omawia kluczowe zagadnienia: prawidłowe partycjonowanie, zarządzanie schematami oraz kontrolę wersji danych, które bezpośrednio wpływają na wydajność i skalowalność systemów analitycznych. Zwraca uwagę na problemy wynikające z błędnej integracji Iceberga z ekosystemem Big Data i podpowiada, jak budować platformy optymalizujące przechowywanie, aktualizacje i zapytania w nowoczesnych hurtowniach danych.
🔓 7 Parquet Partition Designs That Actually Work
Siedem praktycznych wzorców partycjonowania danych w formacie Parquet, uwzględniających kompromis między liczbą plików, rozmiarem partycji i charakterystyką zapytań analitycznych. Artykuł pomaga uniknąć typowych pułapek: nadmiernego rozdrobnienia danych czy problemów z wydajnością przy standardowym partycjonowaniu po polach daty lub geograficznych. Wskazówki bazują na doświadczeniach z realnych projektów i pokazują, jak dostosować model partycjonowania do konkretnych przypadków użycia, optymalizując zasoby obliczeniowe i skracając czas odpowiedzi systemów.
devops
Step-by-Step Java DevOps Tutorial: Build a Spring Boot API, Dockerize It, and Deploy to Kubernetes with CI/CD
Kompleksowy proces tworzenia i wdrażania aplikacji Spring Boot w środowisku Kubernetes. Przewodnik obejmuje budowę API, konteneryzację przy użyciu Dockera oraz automatyzację wdrożenia z CI/CD. Czytelnik krok po kroku poznaje praktyczne aspekty definiowania aplikacji, tworzenia obrazów kontenerowych, zarządzania konfiguracją oraz podstawy pracy z manifestami Kubernetes. Cenny materiał dla osób chcących opanować nowoczesne praktyki DevOps w ekosystemie Javy, chociaż ona tu jest najmniej istotna.
Your Local Environment Is Lying: Build a 20-Min Docker Setup You Can Trust
Większość bugów „tylko na produkcji” to efekt tego, że developer odpala aplikację na zupełnie innym stacku niż produkcja – inny DB, brak cache, brak migracji, inne timingi startu. Artykuł proponuje prosty docker-compose.yml, który odpala aplikację + Postgres + Redis tak, żeby każdy programista jednym poleceniem miał tę samą, przewidywalną konfigurację. Eliminuje rozbieżności między środowiskami i redukuje frustrujące sytuacje „u mnie działa”.
🔓 Networking: Zero to Hero
Analiza ruchu sieciowego to podstawa zrozumienia działania TCP/IP i diagnozowania problemów sieciowych. Artykuł wyjaśnia, jak używać tcpdump i Wireshark do przechwytywania oraz szczegółowej inspekcji pakietów – krok po kroku przeprowadzając przez capture ruchu, interpretację nagłówków i filtrowanie danych. Pokazuje, jak identyfikować różne typy komunikacji i anomalii w sieci oraz jak debugować aplikacje na poziomie protokołów, co jest nieocenione zarówno dla programistów, jak i administratorów.
🔓 Copy-Paste Bash Snippets For DevOps Productivity
Zbiór 14 praktycznych skryptów Bash usprawniających codzienną pracę w nowym środowisku developerskim. Obejmuje automatyzację konfiguracji, zarządzanie aliasami, efektywne operacje na plikach i monitoring systemu. Prezentowane snippety ułatwiają szybkie dostosowanie powłoki do indywidualnych potrzeb, poprawiając produktywność i komfort pracy w terminalu – szczególnie istotne dla programistów i inżynierów pracujących w różnych środowiskach.
management
The Junior Hiring Crisis
Badania Stanford Digital Economy Lab (sierpień 2025) pokazują, że w zawodach silnie eksponowanych na AI firmy zatrudniają o 13% mniej osób w wieku 22-25 lat, mimo stabilnego lub rosnącego popytu na seniorów. Harvard potwierdza wzrost bezrobocia wśród młodych w tych branżach. Przyczyna: AI automatyzuje proste zadania, likwidując tradycyjny okres nauki i onboardingu. Uczelnie obserwują to anegdotycznie – studenci czują beznadzieję, networking staje się kluczem do przeżycia na rynku pracy. Rozwiązanie leży w budowaniu relacji i umiejętności ludzkich, których AI nie zastąpi.
Why Your Best Engineers Are Interviewing Elsewhere
Analiza przyczyn, dla których najlepsi inżynierowie aktywnie szukają nowych możliwości zawodowych i angażują się w rozmowy z konkurencją. Kluczowe czynniki to ograniczenia rozwoju kariery, brak odpowiedniego wsparcia ze strony zespołu, suboptymalne procesy zarządzania talentami oraz niewystarczające docenienie pracy. Artykuł podkreśla znaczenie tworzenia środowiska sprzyjającego rozwojowi, oferowania ambitnych projektów i jasnej ścieżki awansu, co może znacząco wpłynąć na zatrzymanie kluczowych specjalistów.
How good engineers write bad code at big companies
Duże firmy często borykają się z rozrastającym się, trudnym do utrzymania kodem – wynikiem wielu warstw architektury, licznych zespołów oraz presji biznesowej na szybkie wdrożenia. Tradycyjne praktyki code review i testowanie nie zawsze wystarczają, gdy rośnie skala kodu i zespołów. Artykuł analizuje przyczyny powstawania „złego kodu” w korporacyjnym środowisku: brak standardów, trudności w komunikacji między zespołami, presję na szybkie dostarczanie funkcjonalności. Podkreśla znaczenie inwestowania w kulturę jakości, odpowiednie narzędzia i refaktoryzację.
mlops
Dropping ML model on k8s with KServe
Implementacja modeli machine learning w Kubernetes jest znacznie uproszczona dzięki KServe – platformie umożliwiającej skuteczne wdrażanie, skalowanie i zarządzanie modelami ML. Artykuł prezentuje krok po kroku proces umieszczania modelu na klastrze: konfigurację serwisu, przygotowanie modelu oraz automatyczną obsługę skalowania i wersjonowania. Omówienie komponentów i praktycznych aspektów integracji przybliża solidne rozwiązanie do produkcyjnego eksploatowania modeli ML w środowiskach chmurowych.
programowanie_ogólnie
Understanding GraphQL: The “Why” Behind the Query Language
GraphQL to nowoczesny język zapytań do API, który redefiniuje wymianę danych między klientem a serwerem poprzez umożliwienie precyzyjnego określenia, jakie informacje są potrzebne w odpowiedzi. Pozwala uniknąć nadmiarowych danych i minimalizuje liczbę zapytań, a typowanie na poziomie schematu ułatwia wykrywanie błędów i dokumentowanie API. Artykuł wyjaśnia fundamenty działania GraphQL, różnice w stosunku do RESTowych podejść oraz praktyczne korzyści przekładające się na efektywność i elastyczność w projektowaniu interfejsów.
python
ty
Ty to narzędzie open source umożliwiające definiowanie i automatyzację przepływów pracy w chmurze za pomocą prostego, deklaratywnego języka YAML. Pozwala na integrację z popularnymi usługami i zasobami Kubernetes, wspiera tworzenie złożonych procesów z użyciem warunków, pętli i wywołań zewnętrznych. Dzięki elastyczności i możliwości rozbudowy Ty ułatwia zarządzanie infrastrukturą oraz implementację CI/CD, czyniąc je bardziej przewidywalnymi i łatwiejszymi do utrzymania.
The Complete Guide to Using Pydantic for Validating LLM Outputs
Pydantic jako narzędzie do walidacji i strukturyzowania wyjść generowanych przez duże modele językowe (LLM), zwiększające kontrolę nad formatem i spójnością wyników. Przewodnik pokazuje, jak definiować modele danych w Pydantic, łączyć je z promptami oraz automatycznie weryfikować odpowiedzi LLM pod kątem typów i reguł biznesowych. W praktyce przekłada się to na większą niezawodność i przejrzystość interakcji z modelami językowymi – szczególnie istotne przy tworzeniu aplikacji produkcyjnych opartych na AI.
FastAPI Observability Lab with Prometheus and Grafana: Complete Guide
Integracja FastAPI z Prometheusem i Grafaną pozwala skutecznie monitorować aplikacje webowe w czasie rzeczywistym, oferując szczegółowe metryki dotyczące ruchu, wydajności i błędów. Przewodnik krok po kroku pokazuje, jak wdrożyć obsługę metryk w FastAPI, skonfigurować Prometheus jako system zbierania danych oraz wykorzystać Grafanę do wizualizacji i analizy. Dzięki temu można szybko diagnozować problemy, optymalizować działanie API i zapewnić lepszą kontrolę nad środowiskiem produkcyjnym.
🔓 6 Advanced Pandas Every Data Scientist Should Know
Zaawansowane techniki w bibliotece pandas znacząco usprawniają analizę i przetwarzanie danych przy dużych zestawach i skomplikowanych transformacjach. Omówione metody obejmują wydajne stosowanie funkcji mapowania i transformacji z apply oraz vectorized operations, zaawansowane manipulacje indeksami i grupowaniem, a także optymalizację pamięci i czasu działania kodu. Wprowadzenie tych rozwiązań umożliwia tworzenie bardziej czytelnych, elastycznych i efektywnych pipeline’ów analitycznych.
🔓 The Dark Side of Python: Mistakes That Cost Me Hours
Najczęstsze błędy popełniane podczas pracy z Pythonem, które prowadzą do znaczących strat czasu. Autor zwraca uwagę na subtelności związane z zarządzaniem wyjątkami, nieefektywnym wykorzystaniem struktur danych, pułapkami w obsłudze typów zmiennych oraz problemami wynikającymi z dynamicznego typowania języka. Przykłady praktycznych rozwiązań i najlepszych praktyk pozwalają unikać typowych pułapek i pisać bardziej niezawodny, czytelny kod – kluczowe zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych programistów.
snowflake
Querying Snowflake-Managed Iceberg Tables with Spark via the Horizon REST API (Public Preview)
Snowflake wprowadza możliwość efektywnego przetwarzania tabel Iceberg zarządzanych przez ich platformę, integrując się z Apache Spark za pomocą protokołu REST Horizon. Ta funkcjonalność umożliwia uruchamianie zapytań Spark bezpośrednio na danych w Snowflake, łącząc zalety lakehouse – elastyczność i skalowalność jeziora danych z wydajnością magazynu danych. Zespoły analityczne i inżynieryjne mogą korzystać z ekosystemu Spark bez duplikowania danych czy skomplikowanych migracji, co usprawnia procesy ETL oraz zaawansowane analizy.