Cotygodniowa dawka linków, czyli archiwum newslettera Dane i Analizy
W dzisiejszym wydaniu skupiamy się na praktycznych rozwiązaniach dla każdego etapu pracy z danymi – od modelowania i inżynierii cech przez optymalizację baz danych, aż po wdrażanie w produkcji.
Czeka Cię porównanie modeli predykcyjnych (typowe zadanie dla juniorów – wytłumaczone krok po kroku) i nowe możliwości DuckDB, które zastępują całe pipeline’y w Pandas. Znajdziesz też wyzwania związane z architekturą: jak budować skalowalne systemy danych od podstaw oraz gdzie naprawdę powinny znaleźć się kontrakty danych. Dla miłośników LLMów jest przewodnik po LangChain oraz LangGraph, praktyczną instrukcję budowy lokalnego systemu RAG oraz analizę gotowości foundation models do pracy z danymi tabelarycznymi.
Dla początkujących (a może nie tylko? to przykład typowego projektu z analizy danych!) interesujące powinna być także praktyczna analiza rezerwacji hotelowych w Power BI.
W sekcji DevOps porady na temat optymalizacji aplikacji Java w Dockerze, pipeline’y CI/CD w GitHub Actions (kontra te z Jenkinsa).
Zapraszam do przeglądnięcia pełnego numeru, a jeśli znajdziesz coś wartościowego to koniecznie prześlij maila dalej znajomym zainteresowanym danymi, sztuczną inteligencją czy ogólnie programowaniem!
analiza_danych_projekty
Predicting Daily Temperature: A Comparison of Linear and Decision Tree Regression Models
Praktyczne porównanie dwóch popularnych podejść do regresji – modelu liniowego i drzew decyzyjnych – w kontekście prognozowania temperatury dziennej. Artykuł obejmuje metodyki przygotowania danych, inżynierię cech oraz szczegółową ocenę modeli, co pozwala zrozumieć zalety i ograniczenia każdej metody. Świetny punkt wyjścia dla osób dopiero zaczynających przygodę z modelowaniem predykcyjnym.
architektura
Your Data Contracts Are in the Wrong Spot
W artykule omówiono problem niewłaściwego podejścia do zarządzania kontraktami danych w organizacjach, które często skupiają się na technologicznych aspektach implementacji zamiast na biznesowej wartości i użyteczności danych.
Solution Architects will use LLM to design and simulate solutions
W dynamicznie rozwijającym się ekosystemie IT rola architektów rozwiązań ulega transformacji pod wpływem Large Language Models, które stają się nieodzownym narzędziem wspierającym projektowanie rozwiązań. Integracja LLM pozwala na automatyzację analizy wymagań, generowanie kodu wspomagającego prototypowanie oraz szybsze tworzenie dokumentacji technicznej, co znacząco przyspiesza procesy decyzyjne i wdrożeniowe. Ten trend wskazuje, że architekci rozwiązań muszą nie tylko rozumieć klasyczne wzorce projektowe, ale także efektywnie wykorzystywać możliwości AI, by sprostać rosnącym oczekiwaniom na rynku oraz zwiększyć konkurencyjność tworzonych systemów.
bazy_danych
DuckDB UDFs That Replace Whole Pandas Steps
DuckDB zyskuje nowe możliwości poprzez zaawansowane funkcje UDF, które pozwalają zastąpić całe kroki przetwarzania danych typowe dla na przykład Pandas, co znacząco usprawnia wykonywanie złożonych analiz bez konieczności wychodzenia z bazy. Dzięki temu podejściu można efektywnie łączyć prostotę SQL z wydajnością DuckDB, implementując niestandardowe operacje na danych bezpośrednio w silniku zapytań.
ciekawostki
OctoSQL
OctoSQL to narzędzie służące do wykonywania zapytań SQL na różnorodnych źródłach danych, takich jak pliki CSV, bazy NoSQL czy API, integrując je w jedno, zunifikowane środowisko. Pozwala programistom oraz analitykom na wykorzystanie znajomej składni SQL do łączenia, filtrowania i analizowania danych pochodzących z różnych systemów bez konieczności ręcznego przetwarzania czy pisania złożonych skryptów.
data_engineering
Apache Iceberg vs Delta Lake vs Apache Hudi – Feature Comparison Deep Dive
Apache Hudi, Delta Lake oraz Apache Iceberg to wiodące technologie zarządzania danymi w architekturze lakehouse, które umożliwiają efektywne przechowywanie, wersjonowanie i zarządzanie dużymi zbiorami danych w formatach kolumnowych. Porównanie obejmuje istotne aspekty, takie jak wsparcie dla operacji ACID, mechanizmy inkrementalnego ładowania danych, zarządzanie metadanymi, integrację z popularnymi silnikami zapytań oraz strategie kompaktacji i optymalizacji wydajności. Różnice w implementacji i funkcjonalnościach przekładają się na wybór rozwiązania optymalnego w kontekście określonych potrzeb projektów związanych z big data, data engineeringiem i analizą. Tekst przedstawia szczegółową analizę, która pozwala lepiej zrozumieć zalety i ograniczenia każdego z tych frameworków, co ułatwia świadome podejmowanie decyzji technologicznych.
Streaming Patterns with DuckDB
DuckDB rozszerza swoje możliwości o efektywne wzorce pracy ze strumieniami danych, integrując przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym z wygodą lokalnej bazy kolumnowej. Artykuł prezentuje praktyczne przykłady i najlepsze praktyki wykorzystania DuckDB w scenariuszach streamingowych, pokazując, jak łączyć batch processing z analizą strumieniową, co znacząco ułatwia zaawansowane analizy w środowiskach wymagających szybkiego dostępu do danych oraz elastycznego przetwarzania w czasie rzeczywistym.
Top 5 DuckDB CSV→Parquet Conversions for 70% Storage Savings
Tekst prezentuje konkretne metody wykorzystania DuckDB w efektywnej konwersji plików CSV do formatu Parquet, pozwalające na znaczną redukcję rozmiaru danych przy zachowaniu wydajności. Przedstawione techniki obejmują optymalizację schematów, odpowiedni dobór typów danych i konfigurację kompresji, co przekłada się na nawet 70% oszczędności miejsca w pamięci.
devops
GitHub Actions or Jenkins? How DevOps Pipelines Evolved by 2025
Rozwój pipeline’ów DevOps do 2025 roku wyraźnie pokazuje ewolucję od tradycyjnych narzędzi, takich jak Jenkins, ku nowoczesnym, skalowalnym rozwiązaniom typu GitHub Actions, które integrują się bezpośrednio z repozytoriami kodu. Artykuł analizuje kluczowe różnice w architekturze, elastyczności i doświadczeniu użytkownika, wskazując, jak automatyzacja zadań i łatwość konfiguracji wpływają na efektywność zespołów deweloperskich. Przedstawiono praktyczne aspekty migracji i przykłady zastosowań, co pomaga zrozumieć jak wybór narzędzia może optymalizować procesy CI/CD oraz dostosować się do dynamicznie zmieniających się wymagań projektów IT.
front_end
Styling Markdown
Markdown, choć ceniony za prostotę i czytelność, ma ograniczone możliwości stylizacyjne, co często wymusza stosowanie dodatkowych narzędzi lub rozszerzeń. Przedstawione podejścia do stylowania Markdown obejmują wykorzystanie CSS w połączeniu z HTML osadzonym bezpośrednio w dokumencie, co pozwala na precyzyjne dostosowanie wyglądu, a także integrację z frameworkami i generatorami statycznych stron umożliwiającymi bardziej zaawansowane kontrolowanie stylów.
java
Docker Made Our Java Apps 50x Slower
Migracja aplikacji Java do kontenerów Docker może prowadzić do istotnych spadków wydajności. Problem leży zwykle w błędnej konfiguracji JVM w kontenerze, szczególnie w aspekcie detekcji dostępnych zasobów CPU i pamięci. Artykuł pokazuje, jak temu zapobiec.
llm_&_chatgpt
[PL] Z kamerą wśród LLM-ów: Trenowanie, Modele i Wnioskowanie
Proces trenowania i wdrażania dużych modeli językowych (LLM) wymaga zrozumienia kluczowych etapów, takich jak przygotowanie danych, optymalizacja architektury sieci, a także efektywne zarządzanie zasobami obliczeniowymi przy trenowaniu na rozproszonej infrastrukturze. Omówione są metody skalowania modeli, techniki fine-tuningu oraz strategie wnioskowania, które pozwalają na redukcję kosztów i poprawę wydajności działania modeli w zastosowaniach produkcyjnych. Analiza obejmuje zarówno aspekty teoretyczne, jak i praktyczne wyzwania związane z implementacją LLM w realnych projektach AI.
LangChain vs LangGraph: The Beginner’s Guide
W artykule porównano dwa popularne frameworki do budowy systemów opartych na LLM: LangChain i LangGraph. Omówiono ich architekturę, podejścia do integracji komponentów oraz sposoby zarządzania przepływami danych i logiką aplikacji. Analiza obejmuje zarówno aspekty techniczne – takie jak modułowość, wsparcie dla różnych źródeł danych i łatwość budowania pipeline’ów – jak i kwestie związane z efektywnością rozwoju oraz potencjalnym zastosowaniem obu narzędzi w projektach od prototypów po produkcyjne wdrożenia.
I Built a Local ChatGPT-Style RAG System with Ollama and Gradio
Artykuł przedstawia praktyczną ścieżkę budowy lokalnego systemu RAG (retrieval-augmented generation) w stylu ChatGPT, wykorzystując narzędzia Ollama do modelowania języka oraz Gradio jako interfejs użytkownika. Opisuje proces integracji samodzielnie zarządzanego modelu z mechanizmem wyszukiwania treści, co pozwala na tworzenie generatywnych odpowiedzi opartych na lokalnych źródłach danych, zamiast korzystać wyłącznie z ogólnych modeli w chmurze.
Are Foundation Models Ready for Your Production Tabular Data?
Foundation models, które przedefiniowały przetwarzanie języka naturalnego i obrazów, zaczynają znaleźć zastosowanie także w analizie danych tabelarycznych. Ich wdrożenie w tym obszarze wymaga adaptacji pod kątem struktury i specyfiki danych, lecz oferuje potencjał do znacznej poprawy automatyzacji, transferu wiedzy między zadaniami oraz radzenia sobie z brakami i heterogenicznością danych.
mlops
Designing an Enterprise MLflow Workflow
Opisany workflow MLflow dla przedsiębiorstw pozwala na efektywne zarządzanie całym cyklem życia modeli uczenia maszynowego, od eksperymentów po wdrożenia produkcyjne. Artykuł przedstawia architekturę integrującą rejestr eksperymentów, tracking, wersjonowanie modeli i zarządzanie środowiskami, co ułatwia kontrolę nad procesem rozwoju modeli w skalowalnych środowiskach. Szczególny nacisk położono na automatyzację kroków takich jak walidacja modeli, deployment oraz monitorowanie, co pomaga minimalizować ryzyko błędów i przyspiesza iteracje.
powerbi
Hotel Booking Data Analysis: Building a Complete Power BI Project from Scratch
Analiza danych rezerwacji hotelowych z wykorzystaniem Power BI pokazuje, jak kompleksowo przeprowadzić projekt od podstaw, integrując czyszczenie danych, eksplorację oraz wizualizację kluczowych metryk biznesowych. Praktyczne podejście do tworzenia modelu danych i dashboardów umożliwia wyciągnięcie wniosków na temat sezonowości, zachowań klientów i efektywności sprzedaży, co stanowi cenną wskazówkę dla analityków i menedżerów pragnących optymalizować decyzje operacyjne na podstawie danych. Świetny, szczegółowy przewodnik dla początkujących analityków danych!
programowanie_ogólnie
Making Documentation Simpler and Practical
Wdrożenie podejścia Docs as Code w Squarespace pokazuje, jak można skutecznie integrować proces tworzenia dokumentacji z cyklem rozwoju oprogramowania, łącząc narzędzia deweloperskie i praktyki CI/CD. Artykuł omawia kluczowe wyzwania związane z utrzymaniem spójnej, aktualnej i dostępnej dokumentacji technicznej, a także przedstawia konkretne rozwiązania pozwalające na automatyzację publikacji, ułatwienie współpracy zespołowej i szybsze wprowadzanie zmian. To wartościowa lektura dla wszystkich, którzy chcą podnieść jakość i efektywność dokumentacji w projektach IT, jednocześnie minimalizując manualne obciążenia zespołów.
python
7 Hidden Pydantic Features That Boost Python Data Validation Performance by 300%
Pydantic to szeroko wykorzystywana biblioteka do walidacji danych w Pythonie. Artykuł prezentuje siedem zaawansowanych funkcji, które mogą znacznie ułatwić pisanie aplikacji i zwiększyć wydajność walidacji.
Read, Edit & Calculate Excel Formulas in Python
Artykuł prezentuje metody efektywnej pracy z formułami Excela bez potrzeby uruchamiania samego Excela, wykorzystując bibliotekę Spire.XLS. Pokazuje, jak wczytać arkusz, odczytać i edytować formuły oraz wykonywać obliczenia bezpośrednio w Pythonie, co pozwala automatyzować i integrować przetwarzanie danych z arkuszy kalkulacyjnych w środowiskach programistycznych i analitycznych.
10 Python Dockerfile Anti-Patterns to Stop Using
Dla data scientistów i inżynierów pracujących z PySparkiem na średnim poziomie zaawansowania kluczowe jest opanowanie operacji na DataFrame’ach, optymalizacji planów zapytań, funkcji okiennych oraz broadcast joinów. Artykuł porusza także zarządzanie pamięcią, konfigurację klastra i radzenie sobie z błędami w procesach przetwarzania. Te koncepcje są fundamentem budowania wydajnych i skalowalnych pipeline’ów analitycznych.
Essential Middlewares Every FastAPI Developer Should Know
FastAPI oferuje szerokie możliwości rozszerzania funkcjonalności aplikacji poprzez middleware, które pozwalają na przechwytywanie i modyfikację żądań oraz odpowiedzi. Kluczowe middleware obejmują obsługę CORS, zarządzanie sesjami, logowanie ruchu i monitorowanie wydajności, co ułatwia kontrolę nad przepływem danych oraz poprawia bezpieczeństwo i stabilność aplikacji.
Why Reactive Programming Hasn’t Taken Off in Python (And How Signals Can Change That)
Reactive programming pozostaje w środowisku Pythona stosunkowo marginalne, głównie z powodu architektury języka i popularności imperatywnego podejścia, które dominuje w ekosystemie. Artykuł analizuje te ograniczenia oraz wskazuje, jak podejście oparte na sygnałach – abstrahujące przesyłanie zmian stanu i automatyczne reaktywne aktualizacje – może odmienić sposób projektowania aplikacji w Pythonie. Przedstawione są techniczne wyzwania i potencjał sygnałowych bibliotek, które umożliwiają bardziej deklaratywne i efektywne zarządzanie stanem, co ma szansę zwiększyć atrakcyjność reactive programming w tej społeczności.
7 FastAPI Security Patterns That Actually Ship
Przedstawione wzorce zabezpieczeń w FastAPI obejmują praktyczne i sprawdzone metody ochrony aplikacji, od autentykacji opartej na OAuth2 i JWT, przez mechanizmy rate limiting, po zabezpieczenia przed CSRF i zarządzanie uprawnieniami na poziomie endpointów. Tekst wyjaśnia, jak implementować te rozwiązania w rzeczywistych projektach, zwracając uwagę na balans między bezpieczeństwem a wydajnością, co jest kluczowe przy budowie skalowalnych API. Zamieszczone przykłady i rekomendacje pomagają lepiej zrozumieć praktyczne aspekty bezpieczeństwa w FastAPI, co czyni artykuł wartościowym źródłem dla programistów i zespołów wdrażających nowoczesne API.
r
Clitable: R package to easily print pretty tables in the terminal
Nowe narzędzie dla języka R – CLItable – ułatwia generowanie i wyświetlanie czytelnych tabel tekstowych bez konieczności instalowania zewnętrznych bibliotek. Dzięki temu pozwala na szybkie formatowanie i prezentację danych w terminalu w sposób elastyczny i konfigurowalny, co szczególnie przydaje się w projektach wymagających prostych wizualizacji wyników lub debugowania bez dodatkowych zależności.
spark
10 PySpark Concepts Every Mid-Level Data Scientist Should Master
Dla programistów i analityków pracujących z dużymi zbiorami danych w PySparku kluczowe jest zrozumienie takich zagadnień jak operacje na DataFrame’ach, optymalizacja zapytań za pomocą katalogu planów oraz efektywne użycie funkcji okiennych (window functions). Omówienie obejmuje również metody broadcast joinów, radzenie sobie z błędami w procesie przetwarzania danych oraz zarządzanie pamięcią i konfiguracją klastra. Znajomość tych elementów pozwala na tworzenie wydajnych i skalowalnych pipeline’ów analitycznych, co jest fundamentem pracy data scientista na średnim poziomie zaawansowania w środowisku PySpark.