Cotygodniowa dawka linków, czyli archiwum newslettera Dane i Analizy
To wydanie to mocny pakiet o tym, jak przestać bawić się w „demka” i zacząć budować produkcyjne systemy danych, AI i automatyzacji – od architektury agentów, przez hurtownie, po niskopoziomowe optymalizacje.
Znajdziesz tu blok tekstów o agentach AI (platformy, orkiestracja, pamięć, narzędzia, realne case’y typu monitoring w Slacku), który pokazuje, co trzeba dostarczyć, żeby agenci nie wybuchli przy pierwszym większym ruchu. Do tego zestaw materiałów o analityce i data engineeringu: dobre EDA, przetwarzanie danych geograficznych z DuckDB + GeoPandas, kontrakty danych, wzorce ETL/ELT (Snowflake + dbt + Airflow, migracja z Airflow do Databricks), patterny pod AI‑ready pipelines i benchmark DuckDB vs Spark.
Jeśli siedzisz w bazach i wydajności, dostaniesz mocny postgresowy kombos (skalowanie pod setki milionów użytkowników, praktyczne wzorce DDL/DML) plus DuckDB jako szwajcarski scyzoryk do codziennych zadań (ale to wierny czytelnik już wie). Pythonowo‑backendowa część to FastAPI (API pogodowe z lokalnym modelem, bezpieczeństwo auth), automatyzacja releasów na GitHubie, czytelne pipeline’y w Pandas i przyspieszanie Arrowem.
Na dokładkę DevOps (migracja Jenkins → GitHub Actions), konkretne mięso o low/no code na przykładzie n8n (skalowanie w K8s, anty‑patterny, automatyzacje chroniące przed wypaleniem) oraz solidny pakiet „performance & streaming”: unikanie self‑joinów w PySparku i zaawansowane triki SQL do watermarków i sesji czasowych. Jeśli na co dzień gasisz pożary w danych, kodzie albo automatyzacjach, to w tym numerze praktycznie każdy dział ma coś, co realnie zmniejsza ilość gówna bałaganu do ogarnięcia w pracy.
ai_agent
Architecting the AI Agent Platform: A Definitive Guide
Budowanie platformy dla agentów AI to nie jest „parę wywołań API do LLM-a”, tylko zaprojektowanie skalowalnego, bezpiecznego i obserwowalnego ekosystemu, w którym orkiestracja, pamięć, routing zadań i integracje biznesowe działają jak jeden system. Tekst krok po kroku pokazuje, jak przejść od proof‑of‑conceptu do produkcji: jakie warstwy architektury są potrzebne, jak myśleć o monitoringu, limitach i kosztach oraz jak uniknąć klasycznego „demo hell”, w którym agent działa tylko na slajdach.
AI Agents at work: real-time platform insights in Slack – monday engineering
Case z monday.com pokazuje, jak zbudować agentów AI udzielających w czasie rzeczywistym odpowiedzi o stanie platformy w Slacku: od architektury przetwarzania zdarzeń, przez orkiestrację agentów i warstwę retrieval/pamięci, po metryki i obserwowalność produkcyjną. Autor porusza też wątki redukcji latencji i kosztów, zarządzania limitami, błędami oraz bezpieczeństwem – dokładnie to, co boli przy próbie wyjścia z agentami poza demo.
Writing Tools for Your Agents: A Complete Guide
Przewodnik systematyzuje typy narzędzi, jakie warto budować dla agentów LLM: wywoływanie zewnętrznych API, wykonywanie kodu, wyszukiwanie w danych, zarządzanie pamięcią i orkiestracja zadań. Omawia kluczowe decyzje projektowe – formaty protokołów, walidację wejść/wyjść, obsługę błędów, ograniczenia kosztowe i bezpieczeństwo – oraz pokazuje, jak sensownie testować i wdrażać takie integracje w produkcji z użyciem dostępnych frameworków.
ai_ml
Weather + Machine Learning Prediction API
Projekt pokazuje krok po kroku, jak zbudować API w FastAPI, które łączy lokalny model ML z zewnętrznym serwisem pogodowym: pobierasz aktualną temperaturę, przepuszczasz przez model i zwracasz prognozę lub rekomendację w JSON-ie. W pakiecie: uwierzytelnianie tokenem, obsługa błędów, logowanie oraz struktura gotowa do spięcia z frontendem, IoT albo jako solidny projekt portfolio.
analiza_danych_koncepcje
10 Exploratory Analysis Techniques Data Analysts Skip (And Get Blamed For Production Blunders)
Artykuł opisuje techniki eksploracyjnej analizy danych, które zapobiegają błędom trafiającym później do produkcji. Pokazuje m.in. dlaczego rozkłady należy analizować przed czyszczeniem danych, jak identyfikować wartości techniczne i bimodalność, jak zadawać „naiwne pytania”, które obnażają błędne założenia, jak wykrywać brakujące zdarzenia (negative space), fałszywe korelacje oraz przesunięcia czasowe ukryte w średnich. Zawiera konkretne wzorce EDA, checklisty decyzyjne i przykłady w Pythonie, które pomagają wykryć problemy z jakością danych, logiką pipeline’ów i interpretacją metryk, zanim trafią do dashboardów i modeli.
analiza_danych_projekty
🔓 Geospatial exploratory data analysis with Geopandas and DuckDB
Przewodnik pokazuje, jak połączyć GeoPandas z DuckDB, żeby wygodnie eksplorować dane przestrzenne: wczytywanie i konwersja geometrii, zapytania SQL z funkcjami spatial, spatial joins, filtry po bounding box oraz agregacje. Do tego dochodzą przykłady zapisu do Parquet/Arrow, wskazówki wydajnościowe na większych zbiorach i wzorce, jak takie analizy wpiąć w realne pipeline’y danych zamiast zostawiać je w jednorazowym notebooku.
bazy_danych
Scaling PostgreSQL to power 800 million ChatGPT users
PostgreSQL stoi pod spodem ChatGPT i API OpenAI, a obciążenie baz urosło ponad dziesięciokrotnie w rok – pojedyncza instancja primarna w Azure Postgres obsługuje miliony zapytań na sekundę, opierając się na kilkudziesięciu replikach odczytowych. Artykuł pokazuje, jakie optymalizacje wykonano w zapytaniach i architekturze, jak zarządzano MVCC, odciążaniem primarnej instancji i replikami oraz jakie lekcje można z tego wynieść przy projektowaniu własnych usług na Postgresie.
Life Altering Postgresql Patterns
Autor zbiera praktyczne wzorce pracy z PostgreSQL z perspektywy developera: używanie UUID jako kluczy głównych, automatyczne znaczniki czasu, „soft delete”, rozsądne relacje i wykorzystanie JSON w miejscach, gdzie ma to sens. Każdy trik z osobna wydaje się drobiazgiem, ale razem znacząco poprawiają ergonomię pracy z bazą, bezpieczeństwo danych i łatwość utrzymania większych aplikacji.
🔓 DuckDB Extensions You’ll Actually Use in 2026
DuckDB w 2026 to bardziej szwajcarski scyzoryk do danych niż „jeszcze jedna baza”. Tekst filtruje rozszerzenia, które realnie mają sens w codziennej robocie (S3, Iceberg, Postgres, JSON, Excel i spółka), pokazuje, jak zbudować z nich mały, ostry „power‑pack” i przestać taszczyć CSV-ki jak w 2015.
data_engineering
Data Contracts: A Missed Opportunity
Od lat gadamy o „data contracts”, ale rzadko dochodzimy do tego, jak je realnie egzekwować w systemach danych. Tekst pokazuje podejście, w którym kontrakt staje się egzekwowalną specyfikacją – opisuje strukturę, semantykę i gwarancje kompatybilności i może być maszynowo weryfikowany, co jest kluczowe, jeśli chcesz automatyzować rozwój, testy i AI nad danymi, a nie żyć w wiecznym chaosie schematów „na Slacku”.
A Practical Guide to Modern ETL with Snowflake, dbt, and Airflow
Przewodnik rozkłada na czynniki pierwsze pipeline oparty o Snowflake + dbt + Airflow: od warstw raw → staging → marts, przez ładowanie ze S3 (Snowpipe, COPY) i funkcje Snowflake (streams, tasks, time travel, zero‑copy cloning), po dobre praktyki w dbt (materializacje, modele inkrementalne, testy, dokumentacja). Do tego integracja z Airflow i CI/CD, zarządzanie kosztami oraz bezpieczeństwem – idealne dla zespołów przechodzących z klasycznego ETL na nowoczesne ELT.
Migrating from Airflow to Databricks: A Practical Guide to Modernizing Data Platforms
Artykuł opisuje praktyczne podejście do migracji z Airflow do Databricks: jak zmapować istniejące DAG-i, podzielić je na to, co przenosisz 1:1, a co refaktoryzujesz do natywnych Jobs i notebooków Databricks. Autor pokazuje, jak wykorzystać Delta Lake, MLflow i Unity Catalog, żeby zyskać lepsze wersjonowanie danych, zarządzanie schematami, governance oraz bardziej zespołową pracę nad pipeline’ami.
🔓 7 dbt Macros That Actually Made Our Platform Maintainable
Przy 500+ modelach dbt problemem przestaje być SQL, a zaczyna być powtarzalność i chaos. Artykuł pokazuje 7 makr, które realnie upraszczają duże projekty: od filtrów inkrementalnych z obsługą opóźnionych danych, przez generowanie kluczy zastępczych i logikę dat niezależną od hurtowni, po automatyczne testy, nadawanie uprawnień i logowanie uruchomień – z gotowym kodem do wklejenia.
🔓 The Definitive Guide to Data Engineering Patterns in 2026
Każdy, kto próbował zbudować własny potok danych, zna moment, w którym z przyjemnego POC robi się niezarządzalne spaghetti. Ten tekst jest dla początkujących data engineerów i pokazuje, jak dzięki sprawdzonym wzorcom projektowym budować potoki odporne, skalowalne i zrozumiałe – od architektury, przez ETL/ELT i orkiestrację, po przygotowanie systemów na AI‑ready pipelines, tak żeby więcej kodzić, a mniej gasić pożary.
DuckDB vs Spark at Mid-Scale: The Honest Numbers
Benchmark porównuje DuckDB i Apache Spark przy obciążeniach średniej skali, na konkretnych konfiguracjach, typach zapytań i formatach danych. Wnioski są trzeźwe: DuckDB często wygrywa w ad‑hoc analizach i pracy na plikach Parquet dzięki niskim narzutom i wektoryzacji, Spark ma sens przy naprawdę dużych zbiorach, streamingu, wysokiej współbieżności i wymaganiach dostępności – autor sugeruje podejście hybrydowe zamiast jednej „świętej” odpowiedzi.
Building Faster Data Pipelines with Apache Arrow
Artykuł pokazuje, jak przestać płacić „JSON tax” w pipeline’ach danych, zastępując go kolumnowym formatem Apache Arrow. Omawia zero‑copy, konwersje Pandas ↔ Arrow, strumieniowe wczytywanie JSON do Arrow, zapis przez Arrow IPC/Feather oraz użycie memory‑mapped files i Arrow Flight, ilustrując realne przyspieszenia i mniejsze zużycie pamięci oraz sposób na stopniową adopcję bez rozwalania całego stacku.
devops
🔓 Jenkins is Dead (Sort Of): Migrating to GitHub Actions in 5 Steps
Tekst rozbija migrację z Jenkins do GitHub Actions na pięć kroków: spisanie obecnych pipeline’ów i zależności, przełożenie etapów Jenkinsfile na workflowy i joby Actions, przeniesienie sekretów i modelu runnerów, równoległe testowanie oraz finalny cutover z wygaszaniem Jenkinsa. Dostajesz checklistę, która pozwala przejść przez migrację bez zgadywania i bez tygodniowego downtime’u.
llm_&_chatgpt
How Etsy Uses LLMs to Improve Search Relevance
Etsy wykorzystuje LLMy jako dodatkową warstwę sygnałów do poprawy trafności wyszukiwania: od lepszego zrozumienia zapytań, przez embeddingi i semantyczne dopasowanie, po automatyczne wydobywanie atrybutów i reranking kandydatów razem z klasycznymi sygnałami. Architektura łączy tanie, szybkie komponenty online z offline’ową enrichacją katalogu, ograniczając koszty, opóźnienia i ryzyko halucynacji, a efekty weryfikowane są przez metryki offline i testy A/B.
low_code
🔓 10 n8n Anti-Patterns That Quietly Kill Reliability
No‑code/low‑code potrafi udawać prostotę, dopóki ruch nie urośnie – wtedy wychodzą na jaw ciche błędy, duplikacje akcji i dziwne retry, które kosztują czas i pieniądze. Tekst opisuje 10 anty‑wzorców w (przykładowym) n8n, które po cichu zabijają niezawodność (brak idempotencji, złe retry, brak timeouts, brak monitoringów, złożone potworki zamiast prostych modułów) i pokazuje, jak je zamienić na bezpieczniejsze praktyki.
🔓 10 n8n automations every developer should run before they burn out
Autor proponuje zestaw automatyzacji w n8n, które odciążają developerów: tłumienie powiadomień poza godzinami pracy, automatyczny triage i tagowanie issue/PR, generowanie changelogów, obsługa ticketów i branchy oraz synchronizacja między GitHub, Jira i Slackiem. To proste przepływy, które redukują context switching, bałagan komunikacyjny i ryzyko wypalenia.
n8n + Kubernetes: Scale Workers, Not Stress
Jak skalować n8n w K8s bez zatykania kolejek i losowych workflowów w stanie Queued. Omówiony jest podział control-plane vs data-plane, rola Redisa, worker pools, HPA oraz typowe błędy przy webhookach i nadmiarowym skalowaniu maina.
powerbi
Power BI Documentation for the Enterprise: Confluence & SharePoint Integration
Wpis pokazuje, jak zautomatyzować dokumentowanie środowiska Power BI i spinać je z Confluence oraz SharePoint: użycie Power BI REST API i PowerShell do ekstrakcji metadanych, generowania stron per workspace/raport, osadzania widoków i harmonogramowania aktualizacji. Autor porusza również mapowanie źródeł danych, strukturę datasetów, wzorce nazewnictwa, szablony stron i integrację z CI/CD, co jest złotem dla zespołów, które toną w nieudokumentowanych raportach.
programowanie_ogólnie
Git Confused Me for Years Until I Found This Simple Guide
Git to fundament pracy w IT, a jednocześnie narzędzie, które wielu ludzi „jakoś używa”, nie bardzo rozumiejąc, co się dzieje pod spodem. Ten tekst w prosty sposób tłumaczy podstawowe workflowy, najważniejsze komendy, typowe fuck‑upy i sposoby ich odkręcenia – bez wchodzenia w teorię DAG‑ów – budując pewność w codziennej pracy zespołowej.
python
🔓 Pandas Method Chaining Explained: Build Fluent Data Pipelines
Artykuł pokazuje, jak wykorzystać method chaining w pandas, żeby budować czytelne, przewidywalne pipeline’y transformacji bez losowego mutowania DataFrame’ów. Wyjaśnia, które operacje naturalnie się łańcuchują, dlaczego unikać inplace=True, jak korzystać z .pipe() do logiki pomocniczej i gdzie warto świadomie przerwać łańcuch, żeby kod nadawał się nie tylko do notatnika, ale i do produkcji.
🔓 FastAPI: Authentication & Authorization Done Right
Poradnik pokazuje, jak poprawnie zaimplementować uwierzytelnianie i autoryzację w FastAPI: użycie OAuth2PasswordBearer/OAuth2PasswordRequestForm, JWT oraz bibliotek pomocniczych. Do tego zebrane są dobre praktyki – krótkie czasy życia tokenów, rotacja i blacklistowanie refresh tokenów, unikanie wrażliwych danych w payloadzie oraz bezwzględny wymóg HTTPS – tak, żeby backend nie był najsłabszym ogniwem systemu.
🔓 Stop Manual Versioning: Automate GitHub Releases with Commitizen and Python
Zamiast ręcznie pilnować numerków wersji, changelogów i klikać w UI GitHuba, można cały proces wydań zautomatyzować. Autor pokazuje, jak połączyć Commitizen, konwencję commitów i composite action w GitHub Actions, żeby automatycznie generować release’y w projektach Python – z powtarzalną wersją, changelogiem i minimalną liczbą rytuałów.
spark
Stop Using Self-Joins: How Using GroupBy and Filters Instead Can Save Massive Time and Cost in PySpark
Popularny wzorzec self‑join w PySparku wygląda niewinnie, ale na miliardach wierszy kończy się gigantycznymi shuffle’ami, długim czasem wykonania i wysokimi rachunkami za chmurę. Artykuł pokazuje, jak w wielu przypadkach zastąpić go wzorcem groupBy → agregacja → filtr, który przyspiesza obliczenia wielokrotnie, redukuje I/O i obciążenie klastrów – oraz jak rozpoznać sytuacje, w których naprawdę nie potrzebujesz dwóch kopii tej samej tabeli.
sql
10 SQL Window Join Tricks for Handling Watermarks and Session Windows
Artykuł zbiera zaawansowane techniki SQL do pracy z watermarkami, oknami czasowymi i sesjami w danych zdarzeniowych: kiedy używać RANGE zamiast ROWS, jak wymuszać granice sesji na podstawie zdarzeń biznesowych i jak świadomie kontrolować histerezę watermarków. Pokazuje też wzorce łączenia strumieni z wyrównaniem watermarków, propagację ostatnich niepustych wartości (IGNORE NULLS), unikanie podwójnych agregacji i eksplozji joinów oraz techniki debugowania okien czasowych – wszystko w formie gotowych zapytań SQL.