Cotygodniowa dawka linków, czyli archiwum newslettera Dane i Analizy
W dzisiejszym wydaniu łączymy praktyczne podejście do AI z fundamentami inżynierii danych. Zaczynamy od narzędzi agentowych – customizacji Claude Code dla Pythona (gdzie język jest przykładem – to samo można zrobić chociażby dla Javy) i OpenClaw jako lokalnego asystenta AI z pełną kontrolą nad danymi.
W sekcji ML znajdziecie automatyzację audytu katalogów z użyciem XGBoost, wprowadzenie do PyCaret (taka biblioteka auto-ml dla Pythona) oraz semantyczne wyszukiwanie obrazów łączące Gemini z Elasticsearch.
Inżynieria danych to jak zawsze mocny akcent: Pinterest pokazuje swoją nową architekturę ingestii, Uber wprowadza uFowarder dla Kafki, a Wy poznajecie siedem anty-wzorców dbt niszczących budżety hurtowni danych.
Nie zabrakło też analiz przestrzennych (optymalizacja geo-joins z H3), wizualizacji (PCA vs t-SNE), deweloperskich praktyk (CQRS w Pythonie, Spring Boot). Świetna jest też platforma „Open Visualization Academy” z kursami za darmoszkę.
Na koniec ciekawostka: analiza 50 tysięcy profili randkowych ujawniająca mity algorytmów miłosnych. W końcu było święto zakochanych.
Ja uczciłem je obejrzeniem dwóch horrorów („Exit 8” oraz „Szympans” gdyby ktoś pytał), a Ty?
ai_agent
Customizing Claude Code for (Python) Development
Claude Code to narzędzie AI do generowania i wspomagania pracy z kodem, które można dostosować do specyficznych potrzeb programistów – w tym artykule na warsztat wzięto Pythona. Artykuł prezentuje praktyczne podejście do konfiguracji Claude Code, pokazując, jak zoptymalizować jego działanie pod kątem projektów pythonowych, integrując go z istniejącymi workflow, definiując własne szablony promptów i automatyzując zadania kodowania. Dzięki temu programiści i zespoły mogą znacząco zwiększyć efektywność tworzenia kodu, utrzymania jakości i przyspieszyć rozwój aplikacji.
🔓 OpenClaw + Ollama + Security Guide
OpenClaw to lokalny asystent AI oparty na modelu Ollama, który łączy moc sztucznej inteligencji z pełną kontrolą nad danymi użytkownika bez konieczności korzystania z chmury. Artykuł przedstawia szczegółowy przewodnik po funkcjach narzędzia, jego architekturze oraz najlepszych praktykach zabezpieczeń, które gwarantują prywatność i bezpieczeństwo podczas integracji modeli językowych z lokalnymi systemami.
ai_ml
Catalog Audit Pipeline Using XGBoost
Praktyczne zastosowanie XGBoost do audytu katalogów produktowych. Projekt pokazuje, jak machine learning może automatyzować wykrywanie błędów i niespójności w dużych zbiorach danych katalogowych, z konkretnymi przykładami implementacji.
PyCaret Tutorial: Beginner’s Guide to Automating ML Workflows
PyCaret to open-source’owa biblioteka Pythona, która znacznie upraszcza proces tworzenia modeli uczenia maszynowego, integrując wiele etapów workflow od przygotowania danych, przez trenowanie modeli, aż po ich ocenę i wdrożenie. Przewodnik pokazuje, jak za pomocą PyCaret automatyzować typowe zadania ML, co może znacznie skrócić czas pracy zespołów analitycznych i programistycznych, jednocześnie utrzymując wysoką jakość modelowania.
Building a Smarter Image Search with Gemini and Elasticsearch
Połączenie możliwości Google Gemini z Elasticsearch pozwala na stworzenie zaawansowanego systemu wyszukiwania obrazów, który integruje semantyczne zrozumienie treści wizualnych z efektywnym przeszukiwaniem dużych zbiorów danych. Wykorzystując embeddingi generowane przez model Gemini do reprezentacji obrazów, można znacznie poprawić trafność wyników wyszukiwania w oparciu o zapytania tekstowe i wizualne. Artykuł pokazuje, jak zintegrować semantyczne rozumienie treści wizualnych z efektywnym przeszukiwaniem dużych zbiorów danych – od przygotowania danych, przez integrację modeli AI, aż po optymalizację wydajności.
analiza_danych_koncepcje
How we made geo joins 400× faster with H3 indexes
Optymalizacja łączenia danych geograficznych za pomocą indeksów H3 pozwoliła na znaczące przyspieszenie operacji geo-joins, które są kluczowe dla analiz przestrzennych. Zastosowanie heksagonalnej siatki indeksów H3 umożliwiło efektywne grupowanie i wyszukiwanie rekordów według lokalizacji, znacznie redukując koszty obliczeniowe i czas przetwarzania w porównaniu do tradycyjnych metod.
Choosing Between PCA and t-SNE for Visualization
PCA i t-SNE to dwie popularne metody redukcji wymiarowości stosowane do wizualizacji danych, ale różnią się zasadniczo podejściem i zastosowaniem. PCA to technika liniowa, która dobrze sprawdza się przy danych o strukturze globalnej, umożliwiając szybkie wyodrębnienie głównych komponentów, natomiast t-SNE jest metodą nieliniową, lepiej odwzorowującą lokalne relacje pomiędzy punktami, co czyni ją wartościową przy eksploracji złożonych, nieliniowych struktur w danych. Wybór między tymi dwoma technikami powinien uwzględniać cel analizy, charakter danych oraz wymagania dotyczące interpretowalności i szybkości przetwarzania.
analiza_danych_projekty
Building a Google Trends Alternative with DuckDB
Artykuł opisuje proces stworzenia własnej, lokalnej alternatywy dla Google Trends bazującej na DuckDB oraz publicznie dostępnych danych Google Search, pozwalającej na analizę popularności fraz w czasie i geograficznie. Autor omawia wyzwania związane z pozyskiwaniem, przetwarzaniem i agregacją danych, wykorzystanie SQL do efektywnej analizy oraz budowę interfejsu umożliwiającego wizualizację trendów. Rozwiązanie jest przedstawione jako lekka i elastyczna platforma do samodzielnego monitorowania i eksploracji danych wyszukiwań bez ograniczeń narzucanych przez komercyjne serwisy.
architektura
🔓 The Infrastructure Architect’s Dilemma: Solving Module Chaos at Enterprise Scale
W artykule omawiane są wyzwania związane z zarządzaniem rosnącą liczbą modułów i zależności w dużych, rozproszonych systemach IT na poziomie enterprise. Przedstawiono problem chaosu architektonicznego wynikającego z braku spójnej strategii modularności oraz trudności w utrzymaniu przejrzystości i skalowalności infrastruktury. Autor proponuje podejście oparte na jasno zdefiniowanych standardach, automatyzacji procesów wdrożeniowych i monitoringu, które pozwalają na kontrolę złożoności kodu i ułatwiają jego rozwój.
ciekawostki
I analyzed 50,000 Dating Profiles to Decipher the Myths of Love in Algorithm
Analiza 50 tysięcy profili randkowych ujawnia konkretne wzorce i różnice w preferencjach oraz komunikacji między użytkownikami, obalając powszechne mity dotyczące algorytmów miłosnych i zachowań randkowych online. Badanie dostarcza danych na temat skuteczności różnych strategii prezentacji siebie, wykorzystania języka i wzorców interakcji, co pozwala lepiej zrozumieć dynamikę algorytmicznego dobierania par oraz realne czynniki wpływające na sukces w aplikacjach randkowych.
data_engineering
dbt – jak zacząć?
Proste repozytorium, mówiące jak zacząć z dbt.
Why We Replaced Debezium + Kafka in Our Large-Scale Real-Time Pipeline
W dużych systemach przetwarzania danych w czasie rzeczywistym, wykorzystanie Debezium i Apache Kafka może napotkać na ograniczenia związane z opóźnieniami, skalowalnością i złożonością operacyjną przy obsłudze ogromnej liczby zdarzeń. Zamiast tego, wdrożenie autorskiego rozwiązania opartego na bardziej elastycznym i zoptymalizowanym mechanizmie strumieniowania danych pozwoliło na lepsze zarządzanie przepływem informacji, redukcję opóźnień oraz ułatwiło skalowanie całej architektury. Tekst omawia techniczne wyzwania oraz konkretne przyczyny migracji od standardowego stosu Debezium-Kafka na dedykowane narzędzia dostosowane do specyfiki dużych, rozproszonych środowisk danych.
🔓 The 7 dbt Anti-Patterns Quietly Destroying Your Warehouse Budget
Siedem anty-wzorców w dbt, które potrafią zrujnować budżet data warehouse. Praktyczne wskazówki identyfikacji i unikania najczęstszych błędów prowadzących do niepotrzebnych kosztów i problemów z wydajnością w projektach transformacji danych.
Next Generation DB Ingestion at Pinterest
Pinterest opisuje w artykule wdrożenie nowej generacji systemu ingestii danych do baz danych, który ma na celu poprawę skalowalności, niezawodności i elastyczności przetwarzania dużych wolumenów danych. Nowa architektura opiera się na strumieniowym przetwarzaniu i automatycznym monitoringu jakości danych oraz wykorzystaniu technologii takich jak Kafka i Apache Flink.
devops
OpenTelemetry Tracing – Prawdziwe wyzwania w złożonych systemach
Prezentacja Sebastiana Kozaka z Confituty’25 o rzeczywistych wyzwaniach związanych z tracingiem w złożonych systemach rozproszonych. Praktyczne spojrzenie na OpenTelemetry w produkcji – nie tylko teoria, ale konkretne problemy i ich rozwiązania. [YT, godzina, po polsku]
My .bashrc has 47 aliases. 10 matter
W artykule przedstawiono zestaw 10 najważniejszych aliasów bash, które znacznie usprawniają pracę w terminalu, zwłaszcza dla programistów i specjalistów IT. Autor dzieli się praktycznymi skrótami ułatwiającymi operacje na plikach, nawigację po systemie oraz zarządzanie procesami, podkreślając ich zastosowania w codziennej pracy. Warto poznać te aliasy, aby zwiększyć efektywność pracy w shellu i skrócić czas wykonywania powtarzalnych zadań.
java
Top 10 Spring Boot Annotations You Must Know
Spring Boot, będący popularnym frameworkiem do tworzenia aplikacji Java, znacznie upraszcza konfigurację i rozwój projektów dzięki wykorzystaniu dedykowanych adnotacji. Kluczowe spośród nich to między innymi @SpringBootApplication, która integruje konfigurację i uruchomienie aplikacji; @RestController ułatwiająca tworzenie REST API; @Autowired pozwalająca na automatyczne wstrzykiwanie zależności; oraz @Value do łatwego dostępu do wartości konfiguracyjnych. Pozostałe adnotacje, takie jak @Component, @Configuration, @EnableAutoConfiguration, @RequestMapping czy @Entity, wspierają modularność, zarządzanie komponentami, konfigurację i mapowanie danych, co znacząco przyspiesza proces developmentu i redukuje złożoność kodu. Znajomość i umiejętne stosowanie tych adnotacji jest niezbędne dla efektywnego korzystania z Spring Boot w nowoczesnych projektach IT.
kafka
Introducing uFowarder: The Consumer Proxy for Kafka Async Queuing
Uber wprowadził uFowarder, nową bibliotekę open source służącą do efektywnego przesyłania danych eventowych na dużą skalę. Projekt został zaprojektowany z myślą o wysokiej wydajności, niskim opóźnieniu i niezawodności w środowiskach kładących duży nacisk na przesyłanie strumieni danych, takich jak systemy monitoringu i analizy w czasie rzeczywistym.
llm_&_chatgpt
Baza Wiedzy AI Developera
Serwis prezentuje przegląd narzędzi AI, które wspierają różne etapy pracy z obszaru technologii, danych i zarządzania, obejmując między innymi automatyzację zadań, generowanie treści, analizę danych czy wsparcie w procesach decyzyjnych.
mlops
Designing a production-ready MLOps workflow: from MLflow to CI/CD
Artykuł prezentuje kompleksowe podejście do budowy produkcyjnego workflow MLOps, integrującego narzędzia takie jak MLflow do zarządzania eksperymentami i modelami oraz procesy Continuous Integration i Continuous Deployment (CI/CD). Opisane zostały poszczególne etapy od trenowania modeli, ich wersjonowania, testowania, aż po automatyzację wdrożeń za pomocą pipeline’ów, co pozwala zminimalizować ryzyko błędów i zwiększyć skalowalność rozwiązań machine learning w środowiskach produkcyjnych. Ten holistyczny sposób organizacji pracy umożliwia efektywną współpracę zespołów data science i inżynierii danych w kontekście biznesowym.
powerbi
How to Connect Microsoft Forms to Power BI: A Step-by-Step Guide
Tutorial przeprowadza czytelnika przez proces integracji Microsoft Forms z Power BI, umożliwiając automatyczne importowanie i wizualizację danych zbieranych z formularzy. Przedstawione są krok po kroku metody pozyskiwania danych z Forms poprzez Power Automate, a także konfiguracja odświeżania danych w Power BI, co pozwala na efektywną analizę odpowiedzi w czasie rzeczywistym. Praktyczne wskazówki usprawniają monitorowanie i raportowanie wyników bez konieczności ręcznego eksportu danych.
python
CQRS in Python: Clean Reads, Clean Writes
Implementacja wzorca CQRS (Command Query Responsibility Segregation) w Pythonie. Praktyczny przewodnik po separacji operacji odczytu i zapisu, pokazujący jak ten pattern poprawia skalowalność i czytelność kodu w aplikacjach biznesowych. [YT, 23 minuty]
sql
How to Write SQL Queries That Decompose Seasonality Before Questioned by Executives
Analiza sezonowości w danych jest kluczowa dla rzetelnego raportowania i podejmowania decyzji biznesowych. Artykuł prezentuje metody pisania zapytań SQL, które pozwalają rozłożyć sezonowe wzorce przed prezentacją wyników decydentom. Pokazuje, jak efektywnie wyodrębnić komponenty sezonowe i trendowe za pomocą agregacji i funkcji okienkowych, co ułatwia zrozumienie podstawowych przyczyn fluktuacji danych bez konieczności korzystania z zaawansowanych narzędzi analitycznych.
wizualizacja_danych
Open Visualization Academy
Strona Open Visualization Academy prezentuje kompleksowy program szkoleń i warsztatów skoncentrowanych na nowoczesnych narzędziach do wizualizacji danych, takich jak Tableau, Power BI oraz technologie webowe. Platforma oferuje praktyczne i darmowe (!) kursy pozwalające na efektywne tworzenie interaktywnych dashboardów i analiz wizualnych, które wspierają podejmowanie decyzji biznesowych.