<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Deep Learning on Łukasz Prokulski, Dane i Analizy</title><link>https://blog.prokulski.science/tags/deep-learning/</link><description>Recent content in Deep Learning on Łukasz Prokulski, Dane i Analizy</description><generator>Hugo</generator><language>pl-PL</language><lastBuildDate>Mon, 23 Jun 2025 15:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://blog.prokulski.science/tags/deep-learning/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2025-06-23</title><link>https://blog.prokulski.science/2025/06/23/newsletter-dane-i-analizy-2025-06-23/</link><pubDate>Mon, 23 Jun 2025 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2025/06/23/newsletter-dane-i-analizy-2025-06-23/</guid><description>&lt;p&gt;Witaj w kolejnym numerze, który jak zwykle został przygotowany z myślą o tym, żebyś nie musiał(a) przebijać się samodzielnie przez 500 artykułów tygodniowo w poszukiwaniu prawdziwych perełek. Tym razem szczególnie różnorodny zestaw - od trenowania modeli językowych, przez serwery MCP i praktyczne implementacje w Pythonie (w szczególności przepływów danych i wykresów), aż po narzędzia, które mogą realnie zmienić użycie konsoli.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;Ciekawostką tego numeru jest analiza protestu wyborczego z polskich wyborów 2025 - rzadko kiedy mamy okazję zobaczyć, jak statystyka spotyka się z rzeczywistością polityczną w tak bezpośredni sposób.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2025-02-17</title><link>https://blog.prokulski.science/2025/02/17/newsletter-dane-i-analizy-2025-02-17/</link><pubDate>Mon, 17 Feb 2025 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2025/02/17/newsletter-dane-i-analizy-2025-02-17/</guid><description>&lt;p&gt;Mam nadzieję, że Walentynki były udane? ;-) Może szukasz spóźnionego prezentu dla początkującego programisty (albo dla siebie) - mój nowy e-book o Pythonie (pobieranie danych z API, współpraca z bazą danych, aplikacja we Flasku), który zadebiutował właśnie 14 lutego, może być strzałem w dziesiątkę. Więcej informacji na &lt;a href="https://dane-i-analizy.salescrm.pl/e-book-budowa-aplikacji-walutowej/?utm_source=newsletter&amp;amp;utm_medium=link&amp;amp;utm_campaign=daneianalizy"&gt;&lt;strong&gt;stronie książki&lt;/strong&gt;&lt;/a&gt;.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;W tym tygodniu mam dla Ciebie solidną dawkę wiedzy z różnych obszarów analizy danych i programowania - jak zwykle zresztą. Szczególnie warto zwrócić uwagę na materiały dotyczące uczenia maszynowego - od budowy własnej biblioteki deep learning po praktyczną optymalizację modelu wykrywania oszustw. Dla osób zainteresowanych LLM, a w szczególności Transformerami - jest przystępne wyjaśnienie ich działania.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2025-02-10</title><link>https://blog.prokulski.science/2025/02/10/newsletter-dane-i-analizy-2025-02-10/</link><pubDate>Mon, 10 Feb 2025 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2025/02/10/newsletter-dane-i-analizy-2025-02-10/</guid><description>&lt;p&gt;Zanim przejdę do sedna, czyli bieżącego numeru, mam dla Ciebie informację. Otóż za moment będzie dostępny kompleksowy e-book typu &lt;strong&gt;&amp;ldquo;od juniora do mida&amp;rdquo;&lt;/strong&gt;. Książka to projekt, który kompleksowo przeprowadza przez budowę aplikacji - od komunikacji z API, przez bazę danych, aż po konteneryzację. Bez pierdół teoretycznych, za to z mocnym naciskiem na praktykę. Szczegóły już niedługo w oddzielnym mailu, więc trzymajcie się blisko skrzynki odbiorczej!&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;A co Cię czeka w tym numerze?&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2024-02-05</title><link>https://blog.prokulski.science/2024/02/05/newsletter-dane-i-analizy-2024-02-05/</link><pubDate>Mon, 05 Feb 2024 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2024/02/05/newsletter-dane-i-analizy-2024-02-05/</guid><description>&lt;p&gt;W dzisiejszym wydaniu znajdziecie potężny tekst wprowadzający w świat programowania obiektowego w Pythonie. Wszystko co trzeba wiedzieć o klasach, metodach, konstruktorach i dziedziczeniu. A do tego jeszcze dorzucamy materiały uzupełniające: skupiające się na bardziej precyzyjnych aspektach klas i metod (oraz dekoratorów do tychże).&lt;br&gt;&#10;To dla praktyków programowania.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;Dla osób z okolic zarządzania - coś o miernikach. Jak monitorować czy zespół wytwórczy pracuje na stabilnym poziomie i czy ten poziom jest wysoki? Teksty o definicjach i przykładach wykorzystania mierników. Jeśli zarządzasz zespołem i chciałbyś mierniki przełożyć na cele to może metoda OKR znajdzie zastosowanie? Dobrze zacząć od zestawienia &lt;a href="https://okry.pl/wskazniki-wyprzedzajace-opoznione-kpi/"&gt;OKR vs KPI&lt;/a&gt; o którym pisze Tomek Bienias.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2024-01-02</title><link>https://blog.prokulski.science/2024/01/02/newsletter-dane-i-analizy-2024-01-02/</link><pubDate>Tue, 02 Jan 2024 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2024/01/02/newsletter-dane-i-analizy-2024-01-02/</guid><description>&lt;p&gt;Nowy Rok to dramatyczny okres&amp;hellip;&lt;br&gt;&#10;Dla siłowni i klubów fitness - bo kolejki, bo tłumy, bo góry pieniędzy od klientów.&lt;br&gt;&#10;Dla wystawców kart abonamentowych do tychże siłowni (typu multisport) - bo najniższe zyski w ciągu roku.&lt;br&gt;&#10;A dla większej części społeczeństwa (tej andrzejowej większej połowy Adamczychy) to czas postanowień noworocznych. I jeśli macie jakieś postanowienia, to być może tekst &lt;a href="https://kozyrkov.medium.com/how-to-design-resolutions-that-work-according-to-a-decision-scientist-extended-version-47c38bbb7198"&gt;The Advanced Manual of Self-Improvement&lt;/a&gt; Wam się przyda w ich dotrzymaniu?&lt;br&gt;&#10;Medium.com twierdzi, że to &lt;em&gt;48 min read&lt;/em&gt;, więc wersja nieco krótsza &lt;a href="https://bit.ly/quaesita_badreso"&gt;tutaj&lt;/a&gt;. Tak, to Medium.com, więc 5 dolarów za miesiąc, majątek cały. Ale w tym roku jeszcze nie było że &amp;ldquo;eldorado w IT się skończyło&amp;rdquo;, więc się (zapewne) nie skończyło ;-)&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2023-11-13</title><link>https://blog.prokulski.science/2023/11/13/newsletter-dane-i-analizy-2023-11-13/</link><pubDate>Mon, 13 Nov 2023 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2023/11/13/newsletter-dane-i-analizy-2023-11-13/</guid><description>&lt;p&gt;Za chwilę w świat pójdą pierwsze odcinki nowego podcastu przygotowanego przez zespół Big Data &amp;amp; AI PZU: &lt;strong&gt;#SilniwIT o technologiach&lt;/strong&gt;. To seria, w ramach której rozmawiam (wspólnie z Tomkiem z zespołu Fabryki Sztucznej Inteligencji) z gośćmi o szeroko pojętej sztucznej inteligencji. Wypatrujcie postów na &lt;a href="https://www.facebook.com/DaneAnalizy/"&gt;FB&lt;/a&gt;, &lt;a href="https://www.linkedin.com/company/daneianalizy/"&gt;LinkedIn&lt;/a&gt; i pewnie w przyszłym newsletterze - mam nadzieję, że jak na amatorów - daliśmy radę. Staraliśmy się ucinać korpo-gadkę, powinno być interesująco ;-)&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;Wcześniej możecie posłuchać podsumowania z pierwszej konferencji OpenAI (firmy, która stworzyła ChatGPT) dla developerów w podcaście &lt;a href="https://podcasters.spotify.com/pod/show/artur-kurasinski/episodes/Podsumowanie-OpenAI-DevDay-2023-e2bles4"&gt;Technofobia&lt;/a&gt; Artura Kurasińskiego.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2023-06-26</title><link>https://blog.prokulski.science/2023/06/26/newsletter-dane-i-analizy-2023-06-26/</link><pubDate>Mon, 26 Jun 2023 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2023/06/26/newsletter-dane-i-analizy-2023-06-26/</guid><description>&lt;p&gt;Rozpoczynamy pierwszy tydzień wakacji, ale to wcale nie oznacza, że newsletter ma urlop. Wręcz przeciwnie.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;W dzisiejszym wydaniu kilka tekstów opisujących dobre praktyki i całe cykle tutorialowe: CRUD-woe API dla MongoDB czy też asynchroniczne mikroserwisy spięte Rabbitem. To dla tych średniozaawansowanych programistów (i tych, którzy chcą swoją wiedzę przenieść z poziomu juniorskiego na wyższy). Dla tych bardziej juniorów - korepetycje z Window Functions w SQLu i &amp;ldquo;rozpakowywujących&amp;rdquo; gwiazdek w Pythonie (mimo że to nie Gwiazdka, he he, zacny suchar).&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2023-05-08</title><link>https://blog.prokulski.science/2023/05/08/newsletter-dane-i-analizy-2023-05-08/</link><pubDate>Mon, 08 May 2023 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2023/05/08/newsletter-dane-i-analizy-2023-05-08/</guid><description>&lt;p&gt;Majówka, majówka i po majówce. Wypoczęci? Ja zwiedziłem z rodziną Trójmiasto, jestem zadowolony i o to właściwie w wypoczynku chodzi. Tylko dlaczego tak wieje nad morzem?&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;W dzisiejszym odcinku zaś szczególnie polecam książkę Françoisa Fleureta &lt;a href="https://fleuret.org/francois/"&gt;&lt;strong&gt;The Little Book of Deep Learning&lt;/strong&gt;&lt;/a&gt; - sporo teorii o tym jak działa głębokie uczenie, różne typy warstw i w ogóle na czym ta cała sztuczna inteligencja polega. Książka wygląda na przyciętą formatem do ekranu telefonu - przyznam, że to interesujący pomysł (ale już go znamy z chociażby [reklama] &lt;a href="https://kartydatascience.pl/?utm_source=newsletter&amp;amp;utm_medium=link&amp;amp;utm_campaign=daneianalizy"&gt;&lt;strong&gt;Kart Data Science&lt;/strong&gt;&lt;/a&gt;).&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2023-04-17</title><link>https://blog.prokulski.science/2023/04/10/newsletter-dane-i-analizy-2023-04-17/</link><pubDate>Mon, 10 Apr 2023 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2023/04/10/newsletter-dane-i-analizy-2023-04-17/</guid><description>&lt;p&gt;&lt;a href="https://www.facebook.com/michal.jaskolski/posts/10159695720393003"&gt;&lt;strong&gt;Mój stary to fanatyk sztucznej inteligencji.&lt;/strong&gt;&lt;/a&gt;. Kto zna to zna, Michał przygotował (z użyciem AI) przeróbkę znanej copy-pasty Malcolma XD.&lt;br&gt;&#10;Ponieważ ChatGPT tak mocno rządzi w mediach ostatnio, dzisiaj specjalna sekcja na ten temat.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;W tej dedykowanej sekcji przedstawiam więc kilka inspirujących tekstów, które pokazują drogę od tego w czym i jak ChatGPT może pomóc, do konkretnych rozwiązań zastępujących na przykład StackOverflow, aby na koniec pokazać jak wykorzystać API przygotowane przez OpenAI z poziomu kodu.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2023-03-13</title><link>https://blog.prokulski.science/2023/03/13/newsletter-dane-i-analizy-2023-03-13/</link><pubDate>Mon, 13 Mar 2023 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2023/03/13/newsletter-dane-i-analizy-2023-03-13/</guid><description>&lt;p&gt;Wielokrotnie na łamach niniejszego newslettera poruszane były tematy związane z Apache Kafka. A to podejście architektoniczne z grubsza mówiące dlaczego Kafka jest fajna i przydatna, a to podejście developerskie - o tym jak wysyłać i konsumować wiadomości z Kafki. Często też trafiają się bardziej zaawansowane przykłady - traktujące Kafkę jako bazę danych (z ktable czy ksql), czasem uzupełnione o Spark Streaming czy inne dodatkowe narzędzia typu Trino.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;Ale najczęściej chyba Kafka wykorzystywana jest do przesyłania komunikatów w podejściu &lt;em&gt;publish &amp;amp; subscribe&lt;/em&gt;. Są jednak przecież inne rozwiązania kolejkowe - Rabbit, czy na przykład MQTT popularne w rozwiązaniach Internet of Things. &lt;a href="https://emqx.medium.com/mqtt-and-kafka-f20d79d9dea4"&gt;Przeczytajcie o podobieństwach i różnicach Kafki z MQTT&lt;/a&gt; (tekst &lt;a href="https://medium.com/techieahead/kafka-vs-rabbitmq-comparison-61d7a7b425d7"&gt;Kafka vs Rabbit&lt;/a&gt; też oczywiście jest).&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2023-03-06</title><link>https://blog.prokulski.science/2023/03/06/newsletter-dane-i-analizy-2023-03-06/</link><pubDate>Mon, 06 Mar 2023 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2023/03/06/newsletter-dane-i-analizy-2023-03-06/</guid><description>&lt;p&gt;Prosty zestaw danych - tylko 6 liczb, po dwie dla 6 kategorii, każda z kategorii dodatkowo podzielona na 2 lata. Na ile sposobów można takie dane pokazać? Kilka, prawda? Bo ileż można wymyślać? I faktycznie - czasem jest &lt;em&gt;nawymyślane&lt;/em&gt; nieco do przesady. Ale &lt;a href="https://100.datavizproject.com/"&gt;&lt;strong&gt;ta strona&lt;/strong&gt;&lt;/a&gt; pokazuje aż 100 (słownie: sto!) przykładów wizualizacji tych 6 liczb. Fascynujące, inspirujące i&amp;hellip; zdumiewające?&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;Dzisiaj też sporo w sekcji o analizie danych. Dwa ciekawe pakiety (&lt;a href="https://greatexpectations.io/"&gt;Great Expectations&lt;/a&gt; oraz &lt;a href="https://www.nannyml.com/"&gt;NannyML&lt;/a&gt;) plus wręcz zbiór ułatwiaczy EDA. Dodatkowo bardzo fajny projekt rozpoznawania szachów (i możliwych ruchów) oraz wieloręki bandyta - sposób na optymalizację testów typu A/B przy ograniczonym budżecie.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2023-01-30</title><link>https://blog.prokulski.science/2023/01/30/newsletter-dane-i-analizy-2023-01-30/</link><pubDate>Mon, 30 Jan 2023 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2023/01/30/newsletter-dane-i-analizy-2023-01-30/</guid><description>&lt;p&gt;Dzisiaj na początek trochę o orkiestracji za pomocą Apache Airflow. Zobaczymy co potrafi to narzędzie w zakresie sterowania pobieraniem danych i jak sprawuje się na produkcji.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;A jak już mamy pobrane dane to możemy z nimi coś zrobić korzystając z jednej z bibliotek pythonowych. Albo policzyć jakieś modele i z ich pomocą przeanalizować na przykład klientów i ich drogę przez koszyk zakupowy.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;W sumie - u laików - synonimem słowa &amp;ldquo;model&amp;rdquo; jest &amp;ldquo;sztuczna inteligencja&amp;rdquo;. A jak sztuczna inteligencja to może od razu ChatGPT (z którego już dzieciaki korzystają żeby pisać prace domowe)?&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2023-01-09</title><link>https://blog.prokulski.science/2023/01/09/newsletter-dane-i-analizy-2023-01-09/</link><pubDate>Mon, 09 Jan 2023 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2023/01/09/newsletter-dane-i-analizy-2023-01-09/</guid><description>&lt;p&gt;W pierwszym pełnym tygodniu nowego roku wracamy ze standardowym zestawem materiałów.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;Jest więc coś o machine learningu (dobry jest tekst o YOLOv5, przede wszystkim pokazujący że nie tylko TensorFlow obowiązuje w domenie deep learning), sporo ciekawostek ocierających się o NLP i analizę tekstu. Jest gotowy przepis na pobieranie danych z Kafki i zapisywanie w Mongo.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;Na koniec zapraszam na &lt;a href="https://cuvalley.com/?utm_source=dia_newsletter&amp;amp;utm_medium=email&amp;amp;utm_campaign=dane_i_analizy"&gt;&lt;strong&gt;CuValley Hack&lt;/strong&gt;&lt;/a&gt;! To trzecia edycja hackathonu organizowanego przez KGHM w ramach programu &lt;em&gt;Dolina Miedziowa&lt;/em&gt;. To przyznam szczerze spełnienie mojej idei hackathonu: dane wprost z przemysłu i konkretne problemy (zobacz na stronie jakie są zadania) do rozwiązania.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2022-07-11</title><link>https://blog.prokulski.science/2022/07/11/newsletter-dane-i-analizy-2022-07-11/</link><pubDate>Mon, 11 Jul 2022 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2022/07/11/newsletter-dane-i-analizy-2022-07-11/</guid><description>&lt;p&gt;Machine learning czy też sztuczna inteligencja to nie są &lt;em&gt;czarne skrzynki&lt;/em&gt; które dają odpowiedź na każde pytania. Owszem - ML/AI daje odpowiedzi (lub nie) na &lt;strong&gt;konkretne&lt;/strong&gt; pytania (trzeba umieć je postawić, ale też zaakceptować niepewność odpowiedzi) i - po setkach spotkań &lt;em&gt;z biznesem&lt;/em&gt; - to wydaje się najtrudniejsze do zrozumienia. AI da odpowiedź na konkretne pytanie - czy na obrazku jest pies czy kot albo jaka zapewne będzie wartość takiego czy innego wskaźnika za dwa tygodnie (skoro ostatnie pół roku było tak). A oprócz tego wszystkiego - AI/ML wymaga sporo pracy, o czym możecie przeczytać w opracowaniu &lt;a href="https://arxiv.org/abs/2205.02302"&gt;Machine Learning Operations (MLOps): Overview, Definition, and Architecture&lt;/a&gt;.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2022-03-21</title><link>https://blog.prokulski.science/2022/03/21/newsletter-dane-i-analizy-2022-03-21/</link><pubDate>Mon, 21 Mar 2022 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2022/03/21/newsletter-dane-i-analizy-2022-03-21/</guid><description>&lt;p&gt;Podoba nie rozpieszcza, nie ma czasu na pisanie. Mam nadzieję, że znajdziecie czas na czytanie :)&lt;/p&gt;&#10;&lt;hr&gt;&#10;&lt;h3 id="analiza_danych_projekty"&gt;#analiza_danych_projekty&lt;/h3&gt;&#10;&lt;p&gt;&lt;a href="https://www.analyticsvidhya.com/blog/2022/03/end-to-end-hotel-booking-cancellation-machine-learning-model/"&gt;&lt;strong&gt;End-to-End Hotel Booking Cancellation Machine Learning Model&lt;/strong&gt;&lt;/a&gt;&lt;br&gt;&#10;Czy gość przyjedzie do naszego pokoju hotelowego czy nie przyjedzie? Jak buduje się modele, które potrafią odpowiedzieć na takie pytania? Znajomity tutorial&lt;/p&gt;&#10;&lt;h3 id="big_data"&gt;#big_data&lt;/h3&gt;&#10;&lt;p&gt;&lt;a href="https://mherzog01.medium.com/a-spark-streaming-pipeline-with-microservices-c2cfc42dda9f"&gt;&lt;strong&gt;A Spark Streaming pipeline with microservices&lt;/strong&gt;&lt;/a&gt;&lt;br&gt;&#10;Spark, Kafka i uczenie maszynowe w tle - takie projekty lubimy!&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;&lt;a href="https://selectfrom.dev/querying-kafka-topics-using-presto-5f1bb915a918"&gt;&lt;strong&gt;Querying Kafka Topics Using Presto&lt;/strong&gt;&lt;/a&gt;&lt;br&gt;&#10;A gdyby tak pytać topików kafkowych tak jak bazę danych?&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2022-02-28</title><link>https://blog.prokulski.science/2022/02/28/newsletter-dane-i-analizy-2022-02-28/</link><pubDate>Mon, 28 Feb 2022 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2022/02/28/newsletter-dane-i-analizy-2022-02-28/</guid><description>&lt;p&gt;Po raz drugi Dane i Analizy są patronem medialnym &lt;strong&gt;CuValley Hack&lt;/strong&gt;. To też druga edycja tego hackathonu, który organizowany jest przez #KGHM w ramach programu #DolinaMiedziowa.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;Impreza startuje &lt;strong&gt;11 marca&lt;/strong&gt;.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;&lt;a href="https://cuvalley.com"&gt;&lt;img src="https://prokulski.science/temp/static/nlt/cuvalley_900x500.jpg" alt=""&gt;&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;Hackathon zrzesza otwarte umysły i pomysłowych specjalistów, którzy chcą tworzyć innowacyjne projekty dla polskiej miedzi. Uczestnicy skupią się na analizie danych oraz wykorzystaniu #AI, #MachineLearning czy #BigData w układach automatyki przemysłowej. Co Was czeka?&lt;br&gt;&#10;3 zadania, w których do wygrania wysokie nagrody pieniężne 40 godzin kodowania i networking na kanale Slack tysiące dostępnych danych webinary, Keynote Speakerzy, porządna dawka wiedzy i inspiracji!&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2021-12-20</title><link>https://blog.prokulski.science/2021/12/20/newsletter-dane-i-analizy-2021-12-20/</link><pubDate>Mon, 20 Dec 2021 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2021/12/20/newsletter-dane-i-analizy-2021-12-20/</guid><description>&lt;p&gt;To ostatni numer newslettera&amp;hellip; przed Bożym Narodzeniem.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;W związku z tym przede wszystkim życzę Ci spokoju, spędzenia mile czasu z najbliższymi, odpoczynku (też od komputerów) i jeszcze raz pieniędzy.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;Do życzeń dołączam pythonową choinkę:&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;def holidaybush(n):&lt;br&gt;&#10;    for i in range(n):&lt;br&gt;&#10;        print((&amp;quot;+&amp;quot; * (i * 2 + 1)).center(n * 2 - 1))&lt;br&gt;&#10;    print(&amp;quot;+++&amp;quot;.center(n * 2 - 1))&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;holidaybush(15)&lt;/p&gt;&#10;&lt;hr&gt;&#10;&lt;h3 id="analiza_danych_koncepcje"&gt;#analiza_danych_koncepcje&lt;/h3&gt;&#10;&lt;p&gt;&lt;a href="https://glassboxmedicine.com/2019/09/15/best-use-of-train-val-test-splits-with-tips-for-medical-data/"&gt;&lt;strong&gt;Best Use of Train/Val/Test Splits, with Tips for Medical Data&lt;/strong&gt;&lt;/a&gt;&lt;br&gt;&#10;Modele, uczenie, dane treningowe, testowe, walidacyjne&amp;hellip; ale właściwie dlaczego tak?&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2021-12-06</title><link>https://blog.prokulski.science/2021/12/06/newsletter-dane-i-analizy-2021-12-06/</link><pubDate>Mon, 06 Dec 2021 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2021/12/06/newsletter-dane-i-analizy-2021-12-06/</guid><description>&lt;p&gt;Na Mikołajki przegląd internetu pod kątem danych, ich analiz i sposobów programowania oraz wdrażania zaprogramowanych rozwiązań.&lt;br&gt;&#10;Najciekawszym dla początkujących będzie pewnie zbiór ponad 200 tekstów zgromadzonych w jednym miejscu na różne tematy związane z machine learingiem (to prawdę mówiąc trochę jak &lt;a href="https://thecleverprogrammer.com/machine-learning/"&gt;spis treści jednego bloga&lt;/a&gt;), a bardziej doświadczeni dowiedzą się jak połączyć C++ z Pythonem. Są też ciekawe teksty o R (i Shiny), co się ostatnio dość rzadko zdarzało.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;Skoro jesteśmy przy R - w piątek (10 grudnia) zaś konferencja &lt;strong&gt;WhyR?&lt;/strong&gt; - rezerwujcie sobie czas, bo materiału sporo (co widać po zaplanowanych streamingach na YouTube). Więcej szczegółów na stronie imprezy &lt;a href="https://2021.whyr.pl/"&gt;2021.whyr.pl&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2021-11-29</title><link>https://blog.prokulski.science/2021/11/29/newsletter-dane-i-analizy-2021-11-29/</link><pubDate>Mon, 29 Nov 2021 15:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2021/11/29/newsletter-dane-i-analizy-2021-11-29/</guid><description>&lt;p&gt;Po &lt;em&gt;testach na produkcji&lt;/em&gt; z poprzedniego tygodnia przybyło Was równo pięćdziesiąt! Dzięki za zaufanie, mam nadzieję że niniejsze wydanie &lt;a href="../../category/newsletter/?utm_source=dia_nlt&amp;amp;utm_medium=archive_link"&gt;newslettera Dane i Analizy&lt;/a&gt; (jest archiwum!) Was nie rozczaruje i pozostaniecie wiernymi czytelnikami.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;A dzisiaj sporo materiału, na nowo pokuładanego - liczę, że taki układ ułatwi Wam poruszanie się po newsletterze i docieranie do tych najbardziej interesujących treści. Po migracji na serwis &lt;a href="https://raindrop.io"&gt;Raindrop.io&lt;/a&gt; (polecam, nie mam w tym żadnego interesu) łatwiejsze dla mnie stało się przygotowanie newslettera, w tym - co chyba najważniejsze - ręczne wybieranie materiałów i ich opisywanie.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2021-07-26</title><link>https://blog.prokulski.science/2021/07/26/newsletter-dane-i-analizy-2021-07-26/</link><pubDate>Mon, 26 Jul 2021 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2021/07/26/newsletter-dane-i-analizy-2021-07-26/</guid><description>&lt;p&gt;&lt;a href="http://datasciencein.pl/ocena-modeli-klasyfikacyjnych-od-tablicy-pomylek-do-f1/"&gt;&lt;strong&gt;Ocena modeli klasyfikacyjnych - od tablicy pomyłek do F1 - Data science in pl&lt;/strong&gt;&lt;/a&gt;&lt;br&gt;&#10;Zrozumieć modele klasyfikacyjne. Tablica pomyłek, czułość, swoistość precyzja i F1 - opis i intuicyjne przykłady.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;&lt;a href="https://towardsdatascience.com/word-embedding-techniques-word2vec-and-tf-idf-explained-c5d02e34d08?source=rss----7f60cf5620c9---4"&gt;&lt;strong&gt;Word Embedding Techniques: Word2Vec and TF-IDF Explained&lt;/strong&gt;&lt;/a&gt;&lt;br&gt;&#10;The words need to be made meaningful for machine learning or deep learning algorithms. Therefore, they must be expressed numerically. Algorithms such as One Hot Encoding, TF-IDF, Word2Vec, FastText enable words to be expressed mathematically as word embedding techniques used to solve such problems. (&amp;hellip;)&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2021-07-05</title><link>https://blog.prokulski.science/2021/07/05/newsletter-dane-i-analizy-2021-07-05/</link><pubDate>Mon, 05 Jul 2021 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2021/07/05/newsletter-dane-i-analizy-2021-07-05/</guid><description>&lt;p&gt;&lt;a href="https://towardsdatascience.com/create-a-dashboard-to-track-anything-with-plotly-and-dash-f9a5234d548b"&gt;&lt;strong&gt;How to Create a Dashboard to Track Anything With Plotly And Dash&lt;/strong&gt;&lt;/a&gt;&lt;br&gt;&#10;Or “How I stopped using third-party apps to track my investments”! It’s really easy to get started with your own template. Spoiler alert: this is not my actual portfolio! Ever since I started investing my hard-earned money, I was obsessed with having some sort of dashboard or tool that would allow (&amp;hellip;)&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;&lt;a href="https://towardsdatascience.com/state-of-the-art-of-speech-synthesis-at-the-end-of-may-2021-6ace4fd512f2"&gt;&lt;strong&gt;State Of The Art of Speech Synthesis at the End of May 2021 | by Patrick Meyer | Jun, 2021&lt;/strong&gt;&lt;/a&gt;&lt;br&gt;&#10;Thoughts and Theory Presentation of the state of the art in speech synthesis research at the end of May 2021 with a focus on deep learning technologies. I present a synthesis of 71 publications and give you the keys to understand the underlying concepts. Voice is the most natural way we have to (&amp;hellip;)&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2021-06-21</title><link>https://blog.prokulski.science/2021/06/21/newsletter-dane-i-analizy-2021-06-21/</link><pubDate>Mon, 21 Jun 2021 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2021/06/21/newsletter-dane-i-analizy-2021-06-21/</guid><description>&lt;p&gt;&lt;a href="https://jellyfish.tech/implementation-of-common-design-patterns-in-python/"&gt;&lt;strong&gt;Implementation of Top Design Patterns in Python&lt;/strong&gt;&lt;/a&gt;&lt;br&gt;&#10;*according to developer &amp;amp; software architect with 9+ years of experience&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;&lt;a href="https://towardsdatascience.com/a-hands-on-demo-of-analyzing-big-data-with-spark-68cb6600a295?source=rss----7f60cf5620c9---4"&gt;&lt;strong&gt;A hands-on demo of analyzing big data with Spark&lt;/strong&gt;&lt;/a&gt;&lt;br&gt;&#10;Scan a novel, calculate pi, and run regression on 50 million rows Conclusions This post was a deep dive on using Spark to process big data. We started with an overview of distributed computing before counting the frequency of each letter in Dostoyevsky’s War and Peace , estimating π with randomly (&amp;hellip;)&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Newsletter Dane i Analizy, 2021-05-10</title><link>https://blog.prokulski.science/2021/05/10/newsletter-dane-i-analizy-2021-05-10/</link><pubDate>Mon, 10 May 2021 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2021/05/10/newsletter-dane-i-analizy-2021-05-10/</guid><description>&lt;p&gt;&lt;a href="https://blog.dataiku.com/how-to-perform-basic-ml-serving-with-python-docker-kubernetes"&gt;&lt;strong&gt;How to Perform Basic ML Serving With Python, Docker, and Kubernetes&lt;/strong&gt;&lt;/a&gt;&lt;br&gt;&#10;This tutorial provides a basic, step-by-step example of real-time serving a machine learning (ML) model as a REST API with Python, Docker, and Kubernetes. We’ll build a basic REST API with Python, test it locally with Docker, and deploy our API with Kubernetes. By the way, if you want to go faster, (&amp;hellip;)&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;&lt;a href="https://www.r-bloggers.com/2021/05/dockerizing-shiny-applications/"&gt;&lt;strong&gt;Dockerizing Shiny Applications&lt;/strong&gt;&lt;/a&gt;&lt;br&gt;&#10;Docker provides isolation to applications. Images are immutable. Running multiple instances of the same image can serve many users at the same time. All these general advantages of containerized applications apply to Shiny apps too. The post Dockerizing Shiny Applications first appeared on (&amp;hellip;)&lt;/p&gt;</description></item><item><title>AI &amp; NLP Day 2020</title><link>https://blog.prokulski.science/2020/08/21/ai-nlp-day-2020/</link><pubDate>Fri, 21 Aug 2020 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2020/08/21/ai-nlp-day-2020/</guid><description>&lt;p&gt;Do 2025 r. Polska będzie potrzebować ok. 200 tys. specjalistów zajmujących się sztuczną inteligencją - wynika z danych ostatniej, siódmej edycji raportu &lt;em&gt;Monitoring trendów w innowacyjności&lt;/em&gt; Polskiej Agencji Rozwoju Przedsiębiorczości.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;&lt;a href="http://nlpday.pl"&gt;&lt;img src="../../downloads/2020/08/NLPDAY_b.png" alt=""&gt;&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;&lt;em&gt;Post to informacja prasowa, a niniejszy blog oraz fanpage &lt;a href="https://www.facebook.com/DaneAnalizy/"&gt;Dane i Analizy&lt;/a&gt; to patroni medialni konferencji.&lt;/em&gt;&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;W obliczu rosnącego zapotrzebowania na ekspertów AI i dynamicznie postępującej cyfryzacji, edukacja nowych i obecnych kadr IT w obszarze Big Data będzie miała znaczący wpływ na rozwój gospodarczy w najbliższych latach.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Promocja na książki</title><link>https://blog.prokulski.science/2020/07/11/promocja-na-ksiazki/</link><pubDate>Sat, 11 Jul 2020 10:03:15 +0000</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2020/07/11/promocja-na-ksiazki/</guid><description>&lt;p&gt;Jeszcze tylko do poniedziałku 13.07 &lt;strong&gt;&lt;a href="https://helion.pl/page/14029A/promocja/8850"&gt;promka wakacyjna&lt;/a&gt;&lt;/strong&gt; w Helionie, łapcie póki są porządne rabaty!&lt;/p&gt;&#10;&lt;ul&gt;&#10;&lt;li&gt;Deep learning z Kerasem w Pythonie, a konkretnie pozycja &lt;strong&gt;&lt;a href="https://helion.pl/view/14029A/delepy.htm"&gt;Deep Learning. Praca z językiem Python i biblioteką Keras&lt;/a&gt;&lt;/strong&gt; i wersja dla R: &lt;strong&gt;&lt;a href="https://helion.pl/view/14029A/delerk.htm"&gt;Deep Learning. Praca z językiem R i biblioteką Keras&lt;/a&gt;&lt;/strong&gt;&lt;/li&gt;&#10;&lt;li&gt;Ponoć najlepsza książka do nauki Pythona &lt;strong&gt;&lt;a href="https://helion.pl/view/14029A/autopy.htm"&gt;Automatyzacja nudnych zadań z Pythonem. Nauka programowania&lt;/a&gt;&lt;/strong&gt;&lt;/li&gt;&#10;&lt;li&gt;Oraz dla równowagi - najlepsza książka do nauki R: &lt;strong&gt;&lt;a href="https://helion.pl/view/14029A/jezrkv.htm"&gt;Język R. Kompletny zestaw narzędzi dla analityków danych&lt;/a&gt;&lt;/strong&gt;&lt;/li&gt;&#10;&lt;li&gt;Analiza danych to też SQL, zatem &lt;strong&gt;&lt;a href="https://helion.pl/view/14029A/pksql3.htm"&gt;Praktyczny kurs SQL&lt;/a&gt;&lt;/strong&gt;&lt;/li&gt;&#10;&lt;li&gt;Najlepszym środowiskiem do pracy jest mimo wszystko Linux - podstawy złapiesz dzięki &lt;strong&gt;&lt;a href="https://helion.pl/view/14029A/linkp5.htm"&gt;Linux. Komendy i polecenia&lt;/a&gt;&lt;/strong&gt;&lt;/li&gt;&#10;&lt;li&gt;Ale nie wszystko musisz mieć zainstalowane na jakimś serwerze - są rozwiązania kontenerowe, więc &lt;strong&gt;&lt;a href="https://helion.pl/view/14029A/docke2.htm"&gt;Docker. Praktyczne zastosowania&lt;/a&gt;&lt;/strong&gt; może okazać się dobrym pomysłem.&lt;/li&gt;&#10;&lt;li&gt;Chyba, że wolisz pozostać w świecie Excela, wówczas przyda Ci się &lt;strong&gt;&lt;a href="https://helion.pl/view/14029A/e19bib.htm"&gt;Biblia Excela&lt;/a&gt;&lt;/strong&gt;. Sposobem na przejście do bardziej zaawansowanych technik jest Power Query, w korporacjach przyda się więc &lt;strong&gt;&lt;a href="https://helion.pl/view/14029A/poquex.htm"&gt;Power Query w Excelu i Power BI. Zbieranie i przekształcanie danych&lt;/a&gt;&lt;/strong&gt;.&lt;/li&gt;&#10;&lt;/ul&gt;&#10;&lt;p&gt;Więcej książek w ramach promocji znajdziecie &lt;a href="https://helion.pl/page/14029A/promocja/8850"&gt;na stronie&lt;/a&gt;.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>