Docker on Łukasz Prokulski, Dane i Analizy

Czy AI naprawi Twoje błędy na produkcji? Plus 25 materiałów o Data & AI

Mon, 27 Apr 2026 15:00:00 +0000

Dzisiejsze wydanie zdominowała dojrzałość systemów AI i ich przejście od prostego generowania kodu do pełnej orkiestracji procesów.

Mamy fascynujące studium przypadku AI, która samodzielnie diagnozuje i naprawia błędy na produkcji, sprawdzamy, jak autonomiczne agenty przejmują kontrolę nad cyklem życia eksperymentów ML, a także analizujemy model sub-agentów wspierających rolę Senior Staff Engineera w zarządzaniu złożonymi projektami.

W obszarze Data Engineeringu i analityki widać wyraźny trend w stronę profesjonalizacji i utwardzania pipeline’ów (na przykład korzystając z Data Build Tool).

Agenci AI, skalowanie pipeline'ów i ewolucja Pythona

Mon, 19 Jan 2026 15:00:00 +0000

W dzisiejszym wydaniu głęboko zanurzamy się w świat agentów AI i agentic AI: od fundamentalnych rozróżnień między generatywną AI, agentami i podejściem agentycznym, przez praktyczne wyzwania bezpieczeństwa w postaci mapowania API, aż po optymalizację zarządzania kontekstem w Model Context Protocol. Nie zabraknie również solidnych podstaw machine learningu: kodowanie danych kategorycznych, Support Vector Machines oraz kompleksowy przegląd metod detekcji anomalii w Pythonie.

Na froncie inżynierii danych pokazujemy, jak ewoluować od prostych crontabów do systemów obsługujących miliardy zdarzeń, jak wykorzystać DuckDB do szybkich analiz bez ciężkiej infrastruktury oraz dlaczego dokumentacja jako kod w dbt-checkpoint staje się silnikiem jakości danych. Praktyczny przewodnik end-to-end z darmowymi narzędziami oraz refleksje nad zawodem data engineera dopełniają obrazu codziennych wyzwań w tej dziedzinie.

Język polski najlepszy do promptowania?

Mon, 27 Oct 2025 15:00:00 +0000

W dzisiejszym wydaniu dominują tematy związane z infrastrukturą danych i narzędziami AI. Szczególnie polecam artykuł o benchmarku ONERULER – okazuje się, że język polski najlepiej radzi sobie z analizą długich kontekstów w modelach językowych!

Jeśli budujesz pipeline’y danych, znajdziesz praktyczne przewodniki po open table formats (Iceberg, Delta Lake), kompletnej konfiguracji Docker+Airflow+dbt+Postgres oraz wzorcach SQL w DuckDB. Dla zainteresowanych Kafką – materiały o wysokiej dostępności na GKE Autopilot i alternatywie w postaci BufStream z silniejszymi gwarancjami spójności.

Newsletter Dane i Analizy, 2025-06-23

Mon, 23 Jun 2025 15:00:00 +0000

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.

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.

Newsletter Dane i Analizy, 2025-02-03

Mon, 03 Feb 2025 15:00:00 +0000

Dzisiaj różnorodne tematy: od pracy z bazami danych, przez harmonogramowanie zadań w Dockerze, aż po integrację nowoczesnych modeli LLM w aplikacjach Python. Nie zabraknie także praktycznych wskazówek dotyczących testowania kodu oraz efektywnego zarządzania danymi w projektach ML.

Warte zwrócenia uwagi w tym wydaniu:

Getting Started with ChromaDB - Odkryj możliwości bazy danych ChromaDB i naucz się, jak efektywnie jej używać. Docker + Cron - Dowiedz się, jak zintegrować harmonogramowanie zadań w Dockerze. Getting Started with fzf - Poznaj fzf i jego zastosowania w codziennej pracy. Integrating DeepSeek into your Python Applications - Przewodnik po integracji DeepSeek w aplikacjach Python. Unit Testing for Data Science with Python - Wprowadzenie do testów jednostkowych w kontekście nauki o danych. Dynamic Forms with Flask - Jak tworzyć dynamiczne formularze w aplikacjach webowych przy użyciu Flask.

Newsletter Dane i Analizy, 2024-07-29

Mon, 29 Jul 2024 15:00:00 +0000

Po zakończonym turnieju piłkarskim czas na igrzyska olimpijskie. Tu przynajmniej Polacy mają większe szanse. Ale w dzisiejszym numerze newslettera znajdziecie coś o analizie (głównie jako przestawieniu wyników w graficznej formie) spotkań piłkarskich - rozkładzie gorących miejsc czy siatce podań.

W sekcji związanej z wizualizacją danych jest też tekst, który ma na celu inspirację. Jak pokazać dane biznesowe? A może coś widać po ich pokazaniu (trendy, kierunki w których należy działać?)? Zobacz koniecznie!

Newsletter Dane i Analizy, 2024-07-22

Mon, 22 Jul 2024 15:00:00 +0000

Tomek zwrócił się do mnie z prośbą o przekazanie informacji o jego książce (e-booku). Otóż napisał ogromną ilość tekstu (ze 100 stron) na temat tego jak budować projekty data science w Pythonie. Jak układać pliki w folderach, jak zarządzać wymaganiami, jak zarządzać prerekwizytami typu dane czy też wynikowe wykresy, predykcje, modele. Jest też o automatycznym formatowaniu i sprawdzaniu kodu przy użyciu Ruff oraz dość sporo o notatnikach Jupytera. Normalnie książka coś kosztuje (30 zł), ale dla Was - do 5 sierpnia - jest za darmo, o tutaj.

Newsletter Dane i Analizy, 2024-07-01

Mon, 01 Jul 2024 15:00:00 +0000

Razem z początkiem lipca zwykle w mediach rozpoczyna się sezon ogórkowy. Upały dają się we znaki, żar leje się z nieba (pozdrawiamy fanów “Hydrozagadki” oraz Asa!), jedyne o czym chce się myśleć to schłodzone napoje i leżenie w basenie.

Ale mimo tych przeciwności losu przed Wami kolejna porcja wiedzy w postaci ręcznie wybranych najlepszych tekstów o AI i ML plus okolicach związanych z przetwarzaniem danych jakie przewinęły się przez cały tydzień w różnych mediach czy też innych newsletterach.

Newsletter Dane i Analizy, 2024-05-27

Mon, 27 May 2024 15:00:00 +0000

Dzisiaj krótko, bo tydzień krótszy i “nie ma czasu załadować taczek”. Może tak lepiej?

#analiza_danych_projekty

Customer Segmentation
Analiza RFM (Recency, Frequency and Monetary) wykorzystana do segmentacji klientów. Bardziej opis niż zajęcia praktyczne, a praktyka podana w excelu

#architektura

How Twitter processes 4 billion events in real-time daily
Od architektury Lambda do Kappa

3 Reasons Why You Might Want to Use Monolith Instead of Microservice
Czyżby odwrót od podejścia mikroserwisowego? A może tylko kilka szczególnych przypadków?

Newsletter Dane i Analizy, 2024-05-13

Mon, 13 May 2024 15:00:00 +0000

Które narzędzie do generowania grafik - Dall-E czy Midjourney - poradzi sobie lepiej? Zobacz porównanie, a jak już wiesz co wygrało - u Artura Kurasińskiego znajdziesz potężny poradnik jak promptować zwycięzcę.

1 Billion Row Challenge - to jest big data, nie jakieś arkusze Excela i kilkanaście tysięcy wierszy. Jak sobie poradzą różne implementacje oparte na Pythonie i ewentualnych dodatkowych narzędziach? Skroluj do odpowiedniej sekcji, bardzo ciekawe porównanie i kilka fajnych sposobów na optymalizację!

Newsletter Dane i Analizy, 2024-04-15

Mon, 15 Apr 2024 15:00:00 +0000

#analiza_danych_projekty

Mastering Exploratory Data Analysis (EDA)
Usystematyzowane podejście do analizy danych, której celem jest odkrycie istotnych dla przyszłych modeli cech. Za każdym razem robi się to podobnie, więc - warto znać zasady.

Improving Generalization in Survival Models
Analiza przeżycia jako sposób na predykcję odejść pracowników.

#architektura

So You Want to Build An Event Driven System?
Jak zbudować system sterowany zdarzeniami? Jakie są korzyści z przyjęcia tego stylu architektury, jakie są wyzwania i niektóre kompromisy? Nagranie z konferencji [YouTube, 52 minuty, po angielsku]

Newsletter Dane i Analizy, 2024-03-04

Mon, 04 Mar 2024 15:00:00 +0000

W tym tygodniu cała masa materiału związanego z prezentacją danych - jak je pokazać efektywnie, czytelnie i przy okazji jak to się robi w kodzie? Czytaj po kolei, a to mięsko w ostatniej sekcji.

Ponieważ głównym założeniem tego newslettera jest dzielenie się wiedzą - dzisiaj również coś o rozwoju kariery. Jak z juniora zostać seniorem? I co to oznacza być seniorem (w oczach juniora, ale też w rzeczywistości).

Na koniec dzisiejszych polecajek: kilka tekstów o milionach. Milionach szybko generowanych PDFów, milionach requestów do API i milionach wierszy w plikach CSV. Jak to optymalizować, żeby się szybko działo?

Newsletter Dane i Analizy, 2023-11-13

Mon, 13 Nov 2023 15:00:00 +0000

Za chwilę w świat pójdą pierwsze odcinki nowego podcastu przygotowanego przez zespół Big Data & AI PZU: #SilniwIT o technologiach. To seria, w ramach której rozmawiam (wspólnie z Tomkiem z zespołu Fabryki Sztucznej Inteligencji) z gośćmi o szeroko pojętej sztucznej inteligencji. Wypatrujcie postów na FB, LinkedIn i pewnie w przyszłym newsletterze - mam nadzieję, że jak na amatorów - daliśmy radę. Staraliśmy się ucinać korpo-gadkę, powinno być interesująco ;-)

Wcześniej możecie posłuchać podsumowania z pierwszej konferencji OpenAI (firmy, która stworzyła ChatGPT) dla developerów w podcaście Technofobia Artura Kurasińskiego.

Newsletter Dane i Analizy, 2023-11-06

Mon, 06 Nov 2023 15:00:00 +0000

Odcinek przeprowadzkowy, gdyż miniony tydzień (a nawet dwa) to jedno wielkie urwanie głowy. Cały tydzień minął mi pod hasłem “przeprowadzka”, a to jak pewnie możecie się domyślać czas spędzony na pakowaniu, na rozpakowywaniu i (co najgorsze dla pracownika umysłowego ;-) noszeniu paczek. Szczerze mówiąc jakieś 20, może 30 procent rzeczy trafiło do utylizacji. A niby człowiek sprząta i pozbywa się na bieżąco.

Ale nie poddajemy się i życie trwa, newsletter wychodzi, a żona dała radę też nagrać odcinek swojego programu o książkach (już z pustego mieszkania). Jeśli interesuje Was literatura to serdecznie polecam Znalezione przeczytane.

Newsletter Dane i Analizy, 2023-10-16

Mon, 16 Oct 2023 15:00:00 +0000

Dzisiaj dwa raporty o AI. Pierwszy to bardziej zbiór krótkich esejów… gdzie prawie każdy prowadzi do rozbudowanego notebooka z szerszym komentarzem, wykresami i - jak to w Kaggle bywa - kodem. W Kaggle, bo to AI Report 2023 od Kaggle właśnie.

Drugi raport to State of AI Report 2023 od Air Street Capital. To opublikowany już szósty raz roczny raport o stanie sztucznej inteligencji. Ponad 160 stron, obejmujących:

Badania: Przełomy technologiczne i ich możliwości Przemysł: Obszary komercyjnego zastosowania sztucznej inteligencji i jej wpływ na biznes Polityka: regulacje dotyczące sztucznej inteligencji, jej implikacje gospodarcze i ewoluująca geopolityka sztucznej inteligencji Bezpieczeństwo: identyfikacja i łagodzenie katastrofalnych zagrożeń, jakie mogą dla nas stanowić przyszłe wysoce wydajne systemy sztucznej inteligencji Prognozy: to, w co wierzymy, że się wydarzy, oraz przegląd wyników, aby zachować uczciwość

Newsletter Dane i Analizy, 2023-09-25

Mon, 25 Sep 2023 15:00:00 +0000

W tym tygodniu stawiam na potoki przetwarzające dane i pokazujące je finalnie w jakimś dashboardzie. To najczęstsza robota w korporacjach, szczególnie w zespołach “raportowych”. Dlatego gorąco polecam dzisiejszy dział “Analiza danych - projekty”.

Przy przetwarzaniu danych częstym krokiem jest analiza tego co przychodzi. Można użyć narzędzi BI, można ręcznie rzeźbić kod, a można skorzystać z Data Wranglera - dodatku do VSCode, w którym poszczególne kroki pochodzą z takiego niby wizarda, a w efekcie dostajemy gotowy kod. No trzeba to zobaczyć (10 minut filmu z dość specyficznym akcentem, ale nie takim jak myślicie), a potem można zainstalować.

Newsletter Dane i Analizy, 2023-08-14

Tue, 08 Aug 2023 00:00:00 +0000

Na początek tutorial (YT, 30 minut, po polsku), tym razem z LLMami w roli głównej - o tym jak zbudować chatbota odpowiadającego na pytania z własnej bazy wiedzy. Bardzo fajny materiał, takich trochę brakuje - chłopaki opowiadają o tych najbardziej kluczowych kawałkach kodu a nie o podstawach. Rozumiesz o czym jest mowa, nie ma straty czasu na opowiadanie co do jest model albo funkcja w Pythonie ;-)

Dzisiaj też pelny proces MLOps - wprowadzenie zawierające wszystkie elementy. Super tekst na początek dla każdego DevOpsa który chce się zająć tematami ML oraz każdego data scientisty, który chce umieć nowocześnie wdrażać swoje modele.

Newsletter Dane i Analizy, 2023-06-26

Mon, 26 Jun 2023 15:00:00 +0000

Rozpoczynamy pierwszy tydzień wakacji, ale to wcale nie oznacza, że newsletter ma urlop. Wręcz przeciwnie.

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 “rozpakowywujących” gwiazdek w Pythonie (mimo że to nie Gwiazdka, he he, zacny suchar).

Newsletter Dane i Analizy, 2023-05-08

Mon, 08 May 2023 15:00:00 +0000

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?

W dzisiejszym odcinku zaś szczególnie polecam książkę Françoisa Fleureta The Little Book of Deep Learning - 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] Kart Data Science).

Newsletter Dane i Analizy, 2023-03-13

Mon, 13 Mar 2023 15:00:00 +0000

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.

Ale najczęściej chyba Kafka wykorzystywana jest do przesyłania komunikatów w podejściu publish & subscribe. Są jednak przecież inne rozwiązania kolejkowe - Rabbit, czy na przykład MQTT popularne w rozwiązaniach Internet of Things. Przeczytajcie o podobieństwach i różnicach Kafki z MQTT (tekst Kafka vs Rabbit też oczywiście jest).

Newsletter Dane i Analizy, 2023-02-20

Mon, 20 Feb 2023 15:00:00 +0000

Jak wyglądać będzie świat kiedy GPT-3 będzie pisać teksty? Mniej więcej tak jak wygląda Medium.com. Clickbaitowe tytuły, mało merytorycznej treści. Jeśli brać pod uwagę teksty mówiące ogólnie rzecz biorąc o IT to dodatkowo długie wprowadzenia (zawsze mniej więcej o tym samym: czym jest Kafka, czym jest AirFlow, czym jest Docker), potem dwa akapity o banalnym do rozwiązania problemie i to wszystko.

Może to przeziębienie trwające już za długo, może kryzys wieku średniego ;-) albo za dużo zajęć i rzeczy do zrobienia tu i teraz, ale szczerze mówiąc jestem zmęczony, głównie internetem - wszędzie to samo, wszystko miałkie, wszystko wtórne. Dlatego, żeby tego wszystkiego Wam oszczędzić do dzisiejszego newslettera wstępnie wybrałem około 50 artykułów. Ile przeszło selekcję? Widzicie poniżej. Ile z nich jest godnych uwagi i na prawdę coś ciekawego wnosi? To musicie ocenić sami.

Newsletter Dane i Analizy, 2022-07-11

Mon, 11 Jul 2022 15:00:00 +0000

Machine learning czy też sztuczna inteligencja to nie są czarne skrzynki które dają odpowiedź na każde pytania. Owszem - ML/AI daje odpowiedzi (lub nie) na konkretne pytania (trzeba umieć je postawić, ale też zaakceptować niepewność odpowiedzi) i - po setkach spotkań z biznesem - 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 Machine Learning Operations (MLOps): Overview, Definition, and Architecture.

Sklep rozproszony

Tue, 26 Apr 2022 12:52:17 +0000

Od kilku lat zajmuję się przede wszystkim wymyślaniem jak coś ma działać, opisywaniem tego i oddawaniem do zespołu developerskiego. Głównie są to rzeczy związane z real-time’owym działaniem systemów wszelakich. I dzisiaj przykład takiego działania. Dodatkowo - próbowałem napisać kod tak, żeby był łatwy do rozbudowy.

O co chodzi?

Zbudujemy coś na kształt prostego sklepu internetowego. Całość będzie zbudowana w nowoczesny (a przynajmniej tak się mówi na konferencjach, a jest to właściwie jedyny słuszny) sposób, komponenty będą od siebie niezależne, a kod w zamyśle ma wspierać taką niezależność.

Newsletter Dane i Analizy, 2022-03-07

Mon, 07 Mar 2022 15:00:00 +0000

Dzisiaj świetne teksty o feature selection czy projektowaniu i rozwijaniu API. O API to nawet komiks mamy :)

Przypominam też, że za chwilę (11 marca) startuje CuValley Hack - hackathon, który organizowany jest przez #KGHM w ramach programu #DolinaMiedziowa.

Uczestnicy skupią się na analizie danych oraz wykorzystaniu AI/ML w układach automatyki przemysłowej. Co Was czeka?
3 zadania i 120 000 PLN do wygrania! 40h kodowania tysiące dostępnych danych webinary, Keynote Speakerzy i duża dawka wiedzy

Newsletter Dane i Analizy, 2022-02-07

Mon, 07 Feb 2022 15:00:00 +0000

Dzisiaj lajtowo, ale najbardziej polecam coś co mogliście przegapić wczoraj na fanpage’u - wideo o tym jak pomóc sobie grając w Wordle albo raczej jaka matematyka stoi za wyborem kolejnych słów. Jest też kod w repo.

#analiza_danych_projekty

Topic Modeling and Latent Dirichlet Allocation (LDA)
O czym są poszczególne tekstów w zbiorze tekstów? “Topic modeling” oparty o LDA pozwala to określić, a ten tekst wprowadza w zagadnienie na przykładzie kodu w Pythonie

#big_data

DARWIN: Data Science and Artificial Intelligence Workbench at LinkedIn
Jak LinkedIn buduje swoją platformę danych i ich analiz?

Newsletter Dane i Analizy, 2021-11-15

Mon, 15 Nov 2021 12:01:56 +0000

Rozpoczynam nowy cykl - materiały, które zostały wysłane w newsletterze Dane i Analizy, które będą dla potomnych publikowane też na blogu.

Na newsletter możesz się zapisać tutaj. Jeśli zaś mi starczy zapału i czasu (oraz błędów nie będzie :) to w przyszłym tygodniu zapewne zmieni się szata graficzna newslettera, a także trochę jego zawartość (właściwie same ręczne opisy linkowanych materiałów). Ale nie zapeszajmy, chociaż jak widać niżej - szablon jest już gotowy. Tylko trzeba refactoring kodu zrobić…

Newsletter Dane i Analizy, 2021-10-04

Mon, 04 Oct 2021 09:00:00 +0000

MLOps with Docker and Jenkins: Automating Machine Learning Pipelines
How to containerize your ML models with Docker and automate a Pipeline with Jenkins

Performing Deduplication with Record Linkage and Supervised Learning
Identifying duplicate records with a machine-learning approach Introduction Most data are recorded manually by humans and most often is not reviewed, not synchronized, and simply because there were mistakes made such as typos. Think for a second, have you ever filled out the same form twice before but with a slight difference in your address? For example, you submitted a form like this (…)

Newsletter Dane i Analizy, 2021-09-27

Mon, 27 Sep 2021 09:00:00 +0000

t-SNE Machine Learning Algorithm — A Great Tool for Dimensionality Reduction in Python
Machine Learning t-SNE Machine Learning Algorithm — A Great Tool for Dimensionality Reduction in Python How to use t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) to visualize high-dimensionality data? t-SNE visualization with different perplexities. Gif image by author . Intro A successful data scientist understands a wide range of Machine Learning algorithms and can explain the results to (…)

Newsletter Dane i Analizy, 2021-06-07

Mon, 07 Jun 2021 09:00:00 +0000

3 Examples That Show The Unlimited Flexibility of PySpark
A combination of Python and SQL but easier than both Spark is an analytics engine used for large-scale data processing. It lets you spread both data and computations over clusters to achieve a substantial performance increase. It is easier than ever to collect, transfer, and store data. Hence, we (…)

Row-wise operations in R: compute row means in tidyverse
This tutorial shows how to perform row-wise operations in R using tidyverse. We will use three key functions, rowwise(), c_across() and rowMeans() to perform to perform row-wise operations on a dataframe. rowwise() and c_across() functions are from dplyr. rowwise() function is available in dplyr (…)

Newsletter Dane i Analizy, 2021-05-31

Mon, 31 May 2021 09:00:00 +0000

Containers: The actual mechanism behind the technology and why Kubernetes depreciated Docker
In this article, we will be covering all the details about containers i.e. how they actually work behind the scene and all the parts it… Continue reading on Medium »

Fully Explained Hierarchical Clustering with Python
Programming Agglomerative clustering in unsupervised machine learning Hierarchical clustering. A photo by Author In this article, we will discuss hierarchical clustering algorithms in unsupervised machine learning. This algorithm is based on the splitting and merging of nested clusters. The linkage (…)

Newsletter Dane i Analizy, 2021-05-10

Mon, 10 May 2021 09:00:00 +0000

How to Perform Basic ML Serving With Python, Docker, and Kubernetes
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, (…)

Dockerizing Shiny Applications
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 (…)

Promocja na książki

Sat, 11 Jul 2020 10:03:15 +0000

Jeszcze tylko do poniedziałku 13.07 promka wakacyjna w Helionie, łapcie póki są porządne rabaty!

Deep learning z Kerasem w Pythonie, a konkretnie pozycja Deep Learning. Praca z językiem Python i biblioteką Keras i wersja dla R: Deep Learning. Praca z językiem R i biblioteką Keras
Ponoć najlepsza książka do nauki Pythona Automatyzacja nudnych zadań z Pythonem. Nauka programowania
Oraz dla równowagi - najlepsza książka do nauki R: Język R. Kompletny zestaw narzędzi dla analityków danych
Analiza danych to też SQL, zatem Praktyczny kurs SQL
Najlepszym środowiskiem do pracy jest mimo wszystko Linux - podstawy złapiesz dzięki Linux. Komendy i polecenia
Ale nie wszystko musisz mieć zainstalowane na jakimś serwerze - są rozwiązania kontenerowe, więc Docker. Praktyczne zastosowania może okazać się dobrym pomysłem.
Chyba, że wolisz pozostać w świecie Excela, wówczas przyda Ci się Biblia Excela. Sposobem na przejście do bardziej zaawansowanych technik jest Power Query, w korporacjach przyda się więc Power Query w Excelu i Power BI. Zbieranie i przekształcanie danych.

Więcej książek w ramach promocji znajdziecie na stronie.