Cotygodniowa dawka linków, czyli archiwum newslettera Dane i Analizy
Ten tydzień – ostatni pełny przed świętami – to raczej czas porządków, niż wielkich premier. Choć niektórzy testują, jak naprawdę radzi sobie GTP-5.2 – najnowsze dziecko OpenAI.
Na dziś wystarczy tej dolinokratycznej magii. Przejdźmy do rzeczy, które mają większy sens: praktyka, konkret, zero ściemy (bo po to tu jesteś, nie?).
W tym numerze skupiamy się na tym, co daje realny efekt. Optymalizacja. Wydajność. Sprytne podejścia do codziennej roboty z danymi. Mamy PostgreSQL i DuckDB w akcji, Parquet na sterydach oraz garść sztuczek w Apache Spark i SQLAlchemy. Dorzucamy integrację DuckDB z Amazon S3 i pomysł na streamingowy ETL bez klasycznych hurtowni – lekko, elastycznie i bez ton konfiguracji.
Sporo też rzeczy dla devów. Co dzieje się w React i CSS? Jak ogarnąć refaktor starej logiki w Pythonie, żeby nie bolało? Jak pożenić Spring Boota z Amazon S3 albo MLflow z CI/CD, żeby to faktycznie działało? I wreszcie – agentowe ciekawostki: Claude Code, roadmapa do agentic AI i kilka pomysłów na to, jak się w tym nie pogubić w 2026.
Na deser raporty i analizy. Chmura kontra taśmy: co się faktycznie opłaca? Jak AI realnie wpływa na codzienną pracę? I co ma wspólnego Kafka z jakością danych w czasie rzeczywistym? Dorzucamy też kilka przemyśleń o observability z OpenTelemetry oraz o samej komunikacji wokół danych. Bo kto nie potrafi dobrze opowiedzieć o wynikach, ten często przegrywa, nawet mając rację.
Dla ludzi od MLa też coś jest. Feature engineering dla tekstów, KL divergence w LLMach, trochę filozofii w duchu „mniej modeli, więcej myślenia”. Do tego spojrzenie na przyszłość zespołów inżynierskich w erze AI agentów i krótkie, treściwe case study o web scrapingu – razem z jego twardymi ograniczeniami.
Wspomniany w tytule maila raport „How People Use AI at Work” pokazuje kilka perspektyw:
pracownicy traktują AI jak nadgorliwego stażystę. Umie zrobić pierwszą wersję, ale samemu lepiej nie zostawiać. kreatywni nie tworzą „sztuki z AI”, raczej używają jej jako tarczy biurokratycznej: faktury, maile, kod – żeby mieć czas na prawdziwą robotę. naukowcy walczą z „podatkiem weryfikacyjnym”. AI przyspiesza, ale sprawdzanie wyników często zabija cały zysk z tej szybkości.
Wniosek? Halucynacje dalej są głównym hamulcem adopcji. AI nie zastąpi ludzi – po prostu sporo ludzi stanie się redaktorami AI. I może to wcale nie jest zła zmiana.
ai_agent
How I Use Every Claude Code Feature
Tekst przedstawia praktyczne sposoby wykorzystania zaawansowanych funkcji Claude Code do wsparcia codziennych zadań programistycznych i analitycznych. Autor opisuje, jak narzędzie ułatwia pisanie, optymalizację oraz debugowanie kodu, a także automatyzuje generowanie testów i dokumentacji. Dzięki integracji z workflow możliwe jest zwiększenie efektywności pracy zespołów IT i data science przy jednoczesnej redukcji błędów i poprawie jakości finalnych produktów.
The Roadmap for Mastering Agentic AI in 2026
Artykuł przedstawia klarowną ścieżkę nauki agentic AI – od podstaw matematyki, programowania i ML, przez architektury autonomicznych agentów, po deployment i budowanie portfolio. Agentic AI to systemy samodzielnie planujące działania i adaptujące się do celów, kluczowe dla robotyki, biznesu i automatyzacji workflow. Materiał prowadzi przez kolejne etapy: od Pythona i scikit-learn, przez LangChain, aż po wdrożenia w chmurze (AWS, Docker), pozwalając szybko opanować kompetencje istotne w kontekście trendów 2026.
[PL] Roadmapa dla pracujących z danymi [autopromocja]
Podobny materiał znajdziesz w moim ebooku. Oto 160-stronicowy przewodnik opisujący niezbędne umiejętności i narzędzia (Excel, SQL, Power BI, podstawy Pythona, komunikacja z biznesem). Dodatkowo cała masa pytań np. ze spotkań rekrutacyjnych plus sporo pomysłów na własne projekty do portfolio – nawet takie bardzo zaawansowane. Za 20 zł.
analiza_danych_koncepcje
Data Scientists Don’t Need More Models
W dobie rosnącej dostępności narzędzi i modeli AI kluczowym wyzwaniem dla data scientistów staje się nie poszukiwanie kolejnych algorytmów, lecz rozwijanie umiejętności krytycznego myślenia. Skuteczna praca z danymi wymaga lepszego rozumienia kontekstu biznesowego, precyzyjnego formułowania problemów oraz świadomego podejścia do ograniczeń i ryzyk związanych z modelowaniem. Takie podejście prowadzi do bardziej wartościowych i użytecznych rezultatów niż bezkrytyczne korzystanie z kolejnych technik.
3 Feature Engineering Techniques for Unstructured Text Data
Analiza nieustrukturyzowanych danych tekstowych wymaga odpowiednich technik feature engineering, które znacząco wpływają na efektywność modeli machine learning. Kluczowe metody obejmują ekstrakcję cech na poziomie słów i fraz (tokenizacja, lematyzacja, usuwanie stopwords), przekształcanie tekstu w reprezentacje wektorowe (TF-IDF, embeddingi) oraz agregację statystyk opisujących strukturę tekstu. Wybór i kombinacja tych podejść umożliwia zbudowanie bogatszych reprezentacji, co przekłada się na lepsze wyniki klasyfikacji, klasteryzacji czy analizy sentymentu.
🔓 Kullback-Leibler (KL) Divergence for LLMs
Kullback-Leibler divergence to wskaźnik mierzący różnicę między dwoma rozkładami prawdopodobieństwa, który znajduje zastosowanie w trenowaniu oraz ocenie modeli językowych. Pozwala on lepiej zrozumieć, jak bardzo model odchyla się od wzorcowego rozkładu danych, co jest kluczowe przy optymalizacji generowanych odpowiedzi i dopasowywaniu modeli do specyficznych zbiorów danych. Artykuł omawia zarówno teoretyczne podstawy KL divergence, jak i praktyczne aspekty jej wykorzystania – m.in. regularyzację i kalibrację modeli – dostarczając solidne narzędzie do efektywniejszego kształtowania LLM w projektach NLP.
Predictive Compilation and Adaptive Runtime in dbt Core with Python Models
Nowe funkcje w dbt Core – predictive compilation i adaptive runtime – znacząco rozszerzają możliwości przetwarzania danych, umożliwiając bardziej inteligentne i elastyczne zarządzanie modelami opartymi na Pythonie. Predictive compilation pozwala przewidywać i optymalizować kolejność wykonania zadań przed ich uruchomieniem, poprawiając wydajność i stabilność pipeline’ów, natomiast adaptive runtime dostosowuje działanie modeli w czasie rzeczywistym. Integracja tych mechanizmów wskazuje na rozwój narzędzi łączących tradycyjne podejścia SQL z nowoczesnymi modelami Pythonowymi, podnosząc efektywność i skalowalność procesów analitycznych.
bazy_danych
🔓 Make Postgres Fly: 1.2B Rows on 2 Cores & 4GB RAM
Optymalizacja działania PostgreSQL na ograniczonych zasobach sprzętowych pokazuje, jak za pomocą odpowiedniej konfiguracji, indeksowania i przemyślanego modelowania danych można przetworzyć ponad miliard rekordów w czasie poniżej sekundy. Artykuł analizuje kluczowe elementy: wybór właściwych indeksów, tuning parametrów serwera i redukcję kosztów operacji we/wy, które pozwalają osiągnąć niezwykłą efektywność nawet na dwurdzeniowej maszynie z 4 GB RAM. Przedstawione podejście stanowi cenną lekcję z zakresu skalowania baz danych i zarządzania zasobami w środowiskach o ograniczonych możliwościach sprzętowych.
ciekawostki
Report: How People Use AI at Work
Raport analizuje wykorzystanie AI w miejscu pracy, przedstawiając aktualne trendy, wyzwania i praktyki integracji narzędzi sztucznej inteligencji w codziennej pracy różnych sektorów. Szczególną uwagę poświęcono efektywności automatyzacji zadań, wpływowi AI na role specjalistów IT i data scientists oraz perspektywom rozwoju kompetencji niezbędnych do współpracy z inteligentnymi systemami. Omówiono również adaptację technologii w zespołach i zarządzanie zmianą, co czyni z tego materiału cenne źródło wiedzy dla menedżerów i liderów odpowiedzialnych za wdrażanie AI w firmach.
🔓 The WebScraping Project That Got Me Banned From 50 Sites
Opisany przypadek web scrapingu ilustruje wyzwania i pułapki związane z automatycznym pozyskiwaniem danych z internetu, prezentując konkretne techniki stosowane do omijania zabezpieczeń oraz reakcje serwisów w postaci blokad i banów. Artykuł analizuje, jak różnorodne mechanizmy detekcji i ochrony przed botami wpływają na skuteczność i legalność projektów scrapingowych, co jest istotne dla profesjonalistów planujących zbieranie dużych zbiorów danych w środowisku ograniczonym polityką bezpieczeństwa. Materiał dostarcza praktycznych wniosków dotyczących doboru strategii i narzędzi minimalizujących ryzyko zablokowania podczas automatyzacji ekstrakcji danych.
What 10 PB of Cold Data Really Costs in AWS, GCP, Azure vs Tape Over 20 Years
Analiza porównuje koszty przechowywania 10 petabajtów zimnych danych przez 20 lat w chmurach AWS, GCP i Azure oraz na taśmach magnetycznych, biorąc pod uwagę nie tylko cenę przestrzeni dyskowej, ale również wydatki na transfery, zarządzanie i utrzymanie infrastruktury. Wynika z niej, że choć przechowywanie w chmurze oferuje wygodę i elastyczność, to długoterminowo rozwiązania z taśmami mogą być znacznie bardziej ekonomiczne przy bardzo dużych wolumenach danych, jeśli organizacja jest w stanie efektywnie nimi zarządzać. Artykuł dostarcza szczegółowych wyliczeń i scenariuszy pozwalających na świadome podejmowanie decyzji infrastrukturalnych związanych z archiwizacją danych.
data_engineering
🔓 5 DuckDB Time-Series Tricks That Punch Above Their Weight
DuckDB, choć lekka i wbudowana, oferuje szereg zaawansowanych technik optymalizacji analiz szeregów czasowych, które znacząco poprawiają wydajność i efektywność zapytań. Artykuł przedstawia pięć praktycznych trików – wykorzystanie funkcji okienkowych, efektywne filtrowanie danych czy zaawansowane agregacje – które pozwalają maksymalnie wykorzystać możliwości DuckDB w analizie dużych zbiorów czasowych bez potrzeby wdrażania ciężkich systemów analitycznych. Dzięki temu można osiągnąć szybkie i skalowalne przetwarzanie danych, co jest szczególnie istotne dla ekspertów optymalizujących swoje pipeline’y.
🔓 7 DuckDB + S3 Upload Tricks for Blazing Loads
DuckDB oferuje zaawansowane możliwości integracji z Amazon S3, które znacząco przyspieszają ładowanie i przetwarzanie dużych zbiorów danych. Artykuł przedstawia siedem praktycznych trików optymalizacyjnych: konfigurację multipart upload, efektywne buforowanie, równoległe przesyłanie plików oraz zarządzanie metadanymi, co pozwala maksymalnie wykorzystać potencjał DuckDB w środowisku chmurowym. Dzięki tym rozwiązaniom można znacząco zwiększyć wydajność procesów ETL i analitycznych, minimalizując opóźnienia i koszty transferu – co jest istotne dla inżynierów danych pracujących na dużych zbiorach w S3.
Data Quality Design patterns
W procesie zarządzania jakością danych kluczową rolę odgrywają wzorce projektowe, które umożliwiają systematyczne podejście do identyfikacji i eliminacji problemów na różnych etapach pipeline’u. Wskazane jest rozróżnienie między WAP (Write-At-Process), czyli wczesnym wykrywaniem i korygowaniem błędów w trakcie przetwarzania, a AWAP (Audit-Write-At-Process), które kładzie nacisk na audyt i monitorowanie jakości przy jednoczesnym zachowaniu pełnej historii zmian. Wdrożenie tych modeli pozwala nie tylko na poprawę spójności danych, ale także ułatwia zarządzanie ich jakością na poziomie architektury, co jest kluczowe dla skutecznego działania systemów analitycznych.
🔓 Streaming ETL with DuckDB + Arrow (No Warehouse Required)
Przedstawione podejście do streamingowego ETL eliminuje potrzebę stosowania tradycyjnych hurtowni danych, wykorzystując DuckDB i Apache Arrow do efektywnej, niskolatencyjnej obróbki danych w pamięci. Kombinacja tych technologii umożliwia szybką transformację i analizę strumieni danych bez konieczności ich wcześniejszego składowania, co znacząco upraszcza architekturę systemów analitycznych i przyspiesza czas uzyskiwania wyników. Artykuł w praktyczny sposób demonstruje, jak połączyć DuckDB z Arrow i narzędziami streamingowymi, co może mieć istotne znaczenie dla inżynierów dążących do optymalizacji kosztów i wydajności procesów ETL.
🔓 10 Parquet Layout Decisions That Make Queries Fly
Efektywna praca z plikami Parquet wymaga świadomych decyzji dotyczących ich układu, które znacząco wpływają na wydajność zapytań. Kluczowe aspekty to dobór odpowiedniej kompresji, optymalizacja rozmiarów plików i row grup, a także właściwe ustawienie kolumn i ich porządków. Artykuł omawia, jak kształtowanie schematu, fragmentacja danych i strategie indeksowania mogą minimalizować koszty odczytu oraz przyspieszać agregacje i filtrowanie. Znajomość tych zasad pomaga inżynierom danych i programistom optymalizować pipeline’y i raportowanie, przekładając się na bardziej responsywne i skalowalne rozwiązania analityczne.
Read Excel files in Azure Databricks
Azure Databricks rozszerza możliwości przetwarzania danych o natywne wsparcie dla formatu Excel, co ułatwia analizę i integrację arkuszy kalkulacyjnych w pipeline’ach danych. Można bezpośrednio ładować pliki XLSX do Spark DataFrame, korzystając z wbudowanego connectora, który obsługuje różne tryby wczytywania – w tym wieloarkuszowe pliki – oraz umożliwia dopasowanie schematu i opcji parsowania. Ta integracja upraszcza pracę z danymi biznesowymi przechowywanymi w Excelu, pozwalając analitykom i inżynierom na szybkie przekształcenia i analizę bez konieczności uprzedniej konwersji formatów.
front_end
CSS Wrapped
Nadchodzące zmiany w CSS związane z nowymi możliwościami kontrolowania zawijania tekstu i elementów wewnątrz kontenerów otwierają nowe perspektywy dla precyzyjnego dostosowania layoutów pod kątem różnych urządzeń i kontekstów. Nowe właściwości i mechanizmy oferują większą elastyczność w zarządzaniu przepływem treści, poprawiając czytelność i estetykę interfejsów bez konieczności stosowania skomplikowanych hacków czy dodatkowego JavaScriptu. Dzięki temu CSS staje się jeszcze bardziej potężnym narzędziem do tworzenia responsywnych i zaawansowanych wizualnie aplikacji webowych.
The next era of React has arrived: Here’s what you need to know
Rozwój React koncentruje się na zwiększeniu wydajności i skalowalności aplikacji przez wprowadzenie nowych mechanizmów takich jak Concurrent Mode oraz Suspense, które umożliwiają bardziej efektywne zarządzanie renderowaniem i ładowaniem zasobów. Framework ewoluuje, aby sprostać rosnącym wymaganiom nowoczesnych aplikacji webowych, poprawiając doświadczenia użytkowników i ułatwiając developerom organizację kodu dzięki lepszej kontroli asynchroniczności i współbieżności. Warto zapoznać się z tymi koncepcjami, gdyż stanowią one fundament kolejnego etapu rozwoju Reacta i mogą znacząco wpłynąć na projektowanie interfejsów użytkownika.
java
Building Observable Systems from the Ground Up
OpenTelemetry to coraz istotniejszy standard w budowaniu systemów obserwowalnych, integrujący zbieranie metryk, logów i śledzeń rozproszonych w jednej, zunifikowanej platformie. Artykuł szczegółowo omawia sposoby implementacji OpenTelemetry od podstaw, prezentując architekturę, kluczowe komponenty oraz najlepsze praktyki konfiguracji i integracji z popularnymi technologiami i narzędziami monitorującymi. Poznanie tych zagadnień pozwala skutecznie projektować systemy o wysokiej widoczności, co jest fundamentem diagnostyki i optymalizacji wydajności współczesnych aplikacji rozproszonych.
Integrating Amazon S3 with Spring Boot: A Practical Guide For Beginners
Integracja Amazon S3 z aplikacją Spring Boot jest praktycznym rozwiązaniem umożliwiającym efektywne zarządzanie plikami w chmurze. Artykuł opisuje krok po kroku, jak skonfigurować połączenie z usługą AWS, uwzględniając niezbędne zależności i konfiguracje bezpieczeństwa, a także przedstawia sposób implementacji podstawowych operacji – wysyłania, pobierania i usuwania plików w S3. Taka wiedza jest szczególnie cenna dla deweloperów, którzy chcą w prosty, ale solidny sposób wzbogacić swoje aplikacje o funkcjonalność przetwarzania i przechowywania danych w chmurze, jednocześnie zachowując najlepsze praktyki w zakresie konfiguracji i zarządzania dostępem.
kafka
Real-time data quality monitoring: Kafka stream contracts with syntactic and semantic test
Opisano system monitorowania jakości danych w czasie rzeczywistym, który automatycznie wykrywa anomalie i niezgodności w strumieniach danych wykorzystywanych w aplikacjach Grab. Przedstawiono podejście oparte na definiowaniu kontraktów strumieni Kafka z testami syntaktycznymi i semantycznymi, zautomatyzowanym alertowaniu oraz wizualizacji statusu, co pozwala szybko reagować na problemy wpływające na działanie modeli ML i procesów analitycznych. W tekście omówiono wyzwania związane z dużą skalą i różnorodnością danych oraz integracją monitoringu z istniejącą infrastrukturą, co czyni to rozwiązanie praktycznym narzędziem dla inżynierów zajmujących się danymi i ML.
management
How AI Agents Will Reshape Engineering Teams by 2030
Do 2030 roku agenci AI zapowiadają się na kluczowe narzędzie transformujące pracę zespołów inżynierskich, automatyzując powtarzalne zadania i wspierając procesy decyzyjne na każdym etapie rozwoju oprogramowania. Dzięki zdolności do samodzielnego uczenia się i adaptacji, inteligentni agenci będą integrować się z istniejącymi narzędziami, zwiększając efektywność kodowania, testowania oraz monitorowania systemów. Ich zastosowanie przewiduje się nie tylko jako wsparcie techniczne, lecz również jako element redefiniujący role specjalistów IT, umożliwiając zespołom skupienie się na bardziej kreatywnych i strategicznych aspektach projektów.
mlops
🔓 Integrating MLflow into CI/CD for Full MLOps Lifecycle Automation
Integracja MLflow z procesami CI/CD umożliwia pełną automatyzację cyklu życia projektów machine learning – od trenowania modeli poprzez ich walidację aż do wdrożenia i monitoringu. Artykuł prezentuje praktyczne podejście do wykorzystania MLflow w połączeniu z narzędziami takimi jak GitHub Actions, dzięki czemu można efektywnie śledzić eksperymenty, rejestrować artefakty i zarządzać wersjami modeli w zautomatyzowanym pipeline’ie. Opisane rozwiązanie pomaga uprościć zarządzanie modelami oraz zwiększa powtarzalność i niezawodność procesów wdrożeniowych, co jest kluczowe dla budowania skalowalnych i produkcyjnych systemów ML.
python
How to Refactor Insanely Complicated Business Logic (Step by Step)
Film prezentuje praktyczne podejście do refaktoryzacji skomplikowanej logiki biznesowej w Pythonie, pokazując krok po kroku, jak rozplątać zawiły kod i przekształcić go w czytelną, łatwą w utrzymaniu strukturę. Autor demonstruje techniki identyfikacji problemów w kodzie, wydzielania odpowiedzialności oraz wykorzystania wzorców projektowych, które umożliwiają stopniowe uporządkowanie nawet najbardziej złożonych implementacji. [YT, 23 minuty, po angielsku]
🔓 Why I’ll Never Use Streamlit for Production Again: A Cautionary Tale
Przyglądając się użyciu Streamlit w środowisku produkcyjnym, tekst wskazuje na konkretne ograniczenia i problemy tej biblioteki, które mogą utrudniać rozwój i skalowanie aplikacji webowych opartych na Pythonie. Autor omawia kwestie związane z wydajnością, zarządzaniem stanem aplikacji oraz integracją z większymi systemami, które w realiach produkcyjnych wymagają elastyczności i stabilności. Dowiesz się, dlaczego popularność Streamlita wśród prototypów i projektów eksperymentalnych nie przekłada się na sprawdzone, długoterminowe rozwiązania produkcyjne, oraz jakie alternatywy mogą lepiej sprostać wymaganiom profesjonalnych wdrożeń.
12 SQLAlchemy Moves That Make Queries Auto-Optimize
Artykuł przedstawia dwanaście praktyk optymalizacji zapytań w SQLAlchemy, które pozwalają automatycznie poprawić ich wydajność i czytelność. Omówione zostały techniki takie jak właściwy dobór strategii ładowania danych (lazy, joined, subquery), eliminacja niepotrzebnych joinów, wykorzystywanie aliasów i podzapytań, a także optymalne użycie agregacji i filtrowania już na poziomie ORM. Dodatkowo autor zwraca uwagę na narzędzia profilowania i debugowania zapytań, które pomagają identyfikować problemy z wydajnością. Dzięki wprowadzeniu tych wskazówek można znacząco zmniejszyć liczbę generowanych zapytań i obciążenie bazy, co jest kluczowe w skalowalnych aplikacjach.
spark
Spark optimisations. Context
Optymalizacja Apache Spark wymaga holistycznego podejścia do zarządzania zasobami, konfiguracji środowiska oraz projektowania zapytań, aby maksymalizować wydajność i efektywność obliczeń. Artykuł omawia kluczowe techniki takie jak efektywne partycjonowanie i zarządzanie pamięcią, wykorzystanie broadcast joins dla małych zbiorów danych, skracanie czasów szeregowania zadań oraz unikanie kosztownych operacji shuffle. Przytoczone są praktyczne wskazówki dotyczące monitorowania i debugowania zadań, które pozwalają trafnie identyfikować wąskie gardła i poprawiać skalowalność klastrów. Ten materiał dostarcza szczegółowej wiedzy niezbędnej do świadomego optymalizowania środowisk Spark w produkcyjnych zastosowaniach.
wizualizacja_danych
True Stories from the (Data) Battlefield – Communicating About Data
Artykuł analizuje praktyczne wyzwania związane z komunikacją na temat danych, pokazując na rzeczywistych przykładach, jak nieporozumienia i błędy w przekazywaniu informacji mogą wpływać na decyzje biznesowe i zaufanie do analiz. Autor dzieli się doświadczeniami z projektów, w których kluczowe okazało się nie tylko techniczne przygotowanie danych, ale przede wszystkim umiejętność jasnego przedstawienia wyników, kontekstu i ograniczeń różnym grupom odbiorców. Tekst dostarcza cennych wskazówek, jak budować efektywną komunikację wokół danych, unikać typowych pułapek i skuteczniej wspierać procesy decyzyjne poprzez klarowne i zrozumiałe prezentacje analiz.