Netflix on Łukasz Prokulski, Dane i Analizy

Agenty piszą CV, Atlassian zmienia Jirę, a Polars i DuckDB łączą siły

Mon, 20 Jul 2026 15:00:00 +0000

Cześć! Za nami finał piłkarskich mistrzostw świata, gdzie Argentyna mierzyła się z Hiszpanią. Niezależnie od wyniku i wczorajszych emocji, poniedziałkowy poranek w IT przynosi powrót do naszej technologicznej rzeczywistości. Oby Twój tydzień zaczął się bez pożarów na produkcji!

W tym tygodniu styk AI oraz codziennych procesów deweloperskich.

Coraz więcej narzędzi, na czele z odświeżoną Jirą od Atlassiana, stawia na głęboką integrację z agentami AI, Pojawiają się innowacyjne frameworki, które potrafią napisać CV, analizować ogłoszenia o pracę i przejść przez rekrutacyjne sito, Obok rosnącej roli modeli LLM, dużo mówi się o sztuce sprawnego kierowania zapytaniami do odpowiednich silników językowych.

Więcej niż podstawy: dbt w startupach, HTAP i inteligentne oszczędzanie tokenów

Mon, 15 Jun 2026 15:00:00 +0000

Połowa czerwca to tradycyjnie czas stabilizacji przed wakacyjnym sezonem ogórkowym, ale patrząc na tempo publikacji technicznych – nikt nie planuje zwalniać obrotów.
Zanim jednak uciekniesz na zasłużony urlop, trzymaj solidną dawkę inżynierskiej wiedzy, która idealnie sprawdzi się do czytania przy poniedziałkowej porannej kawie (w końcu nic tak nie relaksuje jak lektura o optymalizacji partycji w Cassandrze przez inżynierów z Netfliksa!).

W tym wydaniu newslettera skupiam się na dynamicznie rozwijających się systemach agentowych oraz wyzwaniach architektury danych w czasie rzeczywistym.

Czy AI Slop zaleje sieć? Plus Spark, Kafka i SQL

Mon, 25 May 2026 15:00:00 +0000

W tym wydaniu obserwujemy wyraźny trend profesjonalizacji narzędzi AI oraz ich głębokiej integracji z codziennym workflow inżynierskim.

Analizujemy, jak agenty Playwright i protokół MCP automatyzują cykl życia błędu, od wykrycia po zgłoszenie w Jirze, pokazujemy, jak Claude Code i lokalne modele Qwen2.5 zmieniają zasady gry w analizie danych i budowaniu dashboardów, i sprawdzamy, ile “śmieciowego” AI (slop) faktycznie krąży w sieci i jak to wpływa na jakość informacji.

W obszarze inżynierii danych skupiamy się na wydajności, optymalizacji kosztów i mądrym wyborze silników bazodanowych.

Agenty, jajka i 10 TB dziennie

Mon, 30 Mar 2026 15:00:00 +0000

W dzisiejszym wydaniu znajdziesz ponad dwadzieścia pozycji z obszarów, które w tym tygodniu dominowały w branżowym obiegu: agenty AI w środowiskach produkcyjnych, ewolucja narzędzi data engineeringu (dbt + Flink, Databricks Agent Bricks), alternatywy dla UUID w bazach danych, budowanie baz bezpośrednio na S3 oraz kilka solidnych tekstów o Pythonie i MLOps.

Jutro Prima Aprilis – jeśli Twój model językowy powie Ci coś nieprawdopodobnego, najpierw sprawdź datę, potem halucynacje. A w niedzielę Wielkanoc, więc czas na życzenia: niech Twoje pipeline’y nie pękają częściej niż pisanki, a dane wejściowe zawsze przychodzą świeże – jak jajka z wolnego wybiegu. 🐣

Kiedy AI zaczyna tworzyć własną kulturę... i jak ją wdrażać w produkcji

Mon, 02 Feb 2026 15:00:00 +0000

Hit minionego tygodnia - Moltbook. Jest to eksperymentalna sieć społecznościowa w stylu Reddita, zbudowana dla agentów AI, gdzie ludzie mogą tylko podglądać, a nie brać udziału.

Tekst Best Of Moltbook traktuje Moltbook jako dziwny, ale fascynujący eksperyment: obserwatorium tego, jak zachowują się LLM‑owe agenty, gdy zostawi się je samym sobie z własną przestrzenią społecznościową. Autor waha się między interpretacją to tylko sprytna konfabulacja i echo ludzkich promptów a podejrzeniem, że dzieje się tu coś ciekawszego - rodzaj zalążkowej kultury agentów, z własnymi memami, lękami, duchowością i polityką.

Raport State of AI + Encyklopedia Seaborn

Mon, 13 Oct 2025 15:00:00 +0000

Dzisiaj wstęp w punktach i tylko dwa zagadnienia (omówione szerzej w pełnych tekstach, które znajdziesz niżej). Oczywiście to nie wszystko co ciekawe w tym numerze!

Kluczowe wnioski z raportu State of AI Report 2025:
OpenAI wciąż na czele, ale chińskie DeepSeek, Qwen i Kimi doganiają w rozumowaniu i kodowaniu
44% firm w USA płaci za AI (vs 5% w 2023), średnia wartość kontraktu $530k
startupy AI-first rosną 1,5× szybciej
95% profesjonalistów używa AI w pracy lub domu, 76% płaci z własnej kieszeni, widoczne trwałe wzrosty produktywności
Debata o ryzyku ustępuje konkretnym pytaniom o niezawodność, cyberbezpieczeństwo i governance systemów autonomicznych

Więcej w pełnym raporcie, szukaj w #Ciekawostki. O skutecznym zarządzaniu celami w zespołach inżynieryjnych - spostrzeżenia na podstawie ponad dekady doświadczeń w Google, Facebooku i Netflixie: sukces skalowania zespołów inżynieryjnych zależy przede wszystkim od strukturalnego wyznaczania celów. A najważniejsze lekcje dotyczące celów zależą od organizacji, przykładowo:

Newsletter Dane i Analizy, 2025-06-16

Mon, 16 Jun 2025 15:00:00 +0000

Mamy poniedziałek rano, więc zaparzaj kawę i przygotuj się na rozpoczęcie tygodnia z porcją wiedzy z świata danych i sztucznej inteligencji.

Witam przede wszystkich nowych subskrybentów! Zgodnie z obietnicą (warto śledzić moje social media): oto moja najnowsza książka mówiącej o tym, co trzeba umieć, aby pracować z danymi - od zupełnych podstaw w Excelu do dużych projektów data-inżynieryjnych, modeli AI czy dashboardów dla zarządów największych spółek.

Książka na razie dostępna jest za darmo, więc należy się śpieszyć. To wersja 1.0.beta, więc wszystkie uwagi mile widziane!

Newsletter Dane i Analizy, 2024-10-21

Mon, 21 Oct 2024 15:00:00 +0000

OpenAI ze swoim modelem w wersji o1 wróciło na szczyt listy przebojów w kategorii LLM. Garść firm zajmujących się GenAI zaczyna generować poważne przychody. Co jeszcze dzieje się na rynku AI w 2024 roku? Jaki jest “Stan AI w 2024”? O tym dowiecie się z raportu, do którego link poniżej, w sekcji AI/ML.

Sporo w tym wydaniu o bazach danych (co najmniej dwa razy pojawia się Postgres i Redis, ale są też inne rozwiązania: wektorowa Milvus, InfluxDB do szeregów czasowych, grafowa Neo4j, dobrze znany stałym czytelnikom DuckDBoraz Tile38 do zadań geo).

Newsletter Dane i Analizy, 2024-08-05

Mon, 05 Aug 2024 15:00:00 +0000

W maju bieżącego roku ponad 65 tysięcy programistów odpowiedziało na coroczną ankietę StackOverflow dotyczącą kodowania, technologii i narzędzi, których używają i chcą się nauczyć, sztucznej inteligencji i doświadczenia programistów w pracy. Tutaj znajdziesz wyniki.

W sekcji poświęconej AirFlow znajdziecie porównanie tego narzędzia do orkiestracji zadań z Maestro od Netflixa. Tutaj znajdziesz repo z kodem do instalacji. Z kolei mocna dzisiaj sekcja DevOps zawiera kilka przydatnych narzędzi, nie tylko związanych z jako takim DevOpsem, ale też przydanych dla innych.

Newsletter Dane i Analizy, 2023-11-27

Mon, 27 Nov 2023 15:00:00 +0000

W minionym tygodniu miałem okazję być uczestnikiem konferencji Data Science Summit. Moje obserwacje są dość proste (ale przyznam, że interesowały mnie ścieżki bliższe data engineering niż data science czy wręcz precyzyjnie LLM):
budowanie modeli przestało być zagadnieniem zagadnieniem jest ich wdrażanie, utrzymywanie, sprawianie by szybko działały i były łatwe do podmiany na swoje lepsze wersje a więc znaczenie ma MLOps hasło data mesh straciło impakt - nadal mówi się o tym, że dane to powinien być produkt, że ważny jest “demokratyczny dostęp do danych”, ale nie ma takiego hype jak rok temu dużo mówi się o Streamlit jako narzędziu do szybkiego budowania dedykowanych rozwiązań do prezentacji danych (i interakcji z nimi), właściwie obok dedykowanych narzędzi BI (PowerBI, MS Fabric, Tableau) Streamlit był jedynym rozwiązaniem open source

Newsletter Dane i Analizy, 2023-03-20

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

Wiecie kto generuje najwięcej ruchu w internecie? Kiedyś to było porno i torrenty (albo inne sposoby wymiany plików peer-to-peer). Teraz układ wygląda jak na poniższym obrazku, przynajmniej według danych opublikowanych przez serwis Statista.

Dzisiaj bardzo dużo treści - oraz eksperyment - polskie tytuły (ale przeważnie angielskie teksty). Wśród tych tekstów sporo o Apache Spark i konkretnych wykorzystaniach albo rozwiązaniach konkretnych problemów.
Znajdziecie też kilka fajnych tekstów o różnego typu problemach rozwiązywanych przez analizę czy modele danych (rekomendacje w Netflixie, OHE i Pandas), gorąco polecam tekst o Apache Arrow.

Newsletter Dane i Analizy, 2022-01-17

Mon, 17 Jan 2022 15:00:00 +0000

Dzisiaj więcej o data engineering i nowym buzz wordzie z tej okolicy: data mesh a także seria polecanych kanałów. Trochę też o architekturze systemów - wywiad z architektem i coś o tym czy mikroserwisy są lepsze niż monolityczne byty.

Interesują Cię takie tematy? Czy jednak żywy kod i konkretne problemy analizy cyferek to lepsze mięso?

#analiza_danych_koncepcje

Auto-Detect Anything With Custom Named Entity Recognition (NER)
Rozpoznawanie nazw własnych z wykorzystaniem SpaCy

Newsletter Dane i Analizy, 2021-10-11

Mon, 11 Oct 2021 09:00:00 +0000

Top 5 Time Series Analytics
Learn about the top use-cases and techniques for time-series data Time is present in most of the data around us. From retail product sales data to financial stock price, to IoT sensor data, all have a notion of time in it. So mastering time-series analytics is going to make you master of the data science world The top 5 analytics which I will demonstrate here are Seasonality Detection to find (…)

Jaki film obejrzeć?

Fri, 27 Oct 2017 10:54:39 +0000

Kiedyś już pisałem o filmach i danych jakie dawno temu zgromadziłem z Filmwebu. Dzisiaj zajmiemy się polecaniem filmów do obejrzenia. Czyli - systemy rekomendacji.

Dlaczego rekomendacje są ważne

W najprostszym ujęciu chodzi o sprzedaż. Albo dosłowną sprzedaż towarów, albo odsłony (czy też odtworzenia) w serwisach internetowych (i tym samym odsłony reklam). Im więcej ludziom polecisz, tym bardziej będą klikać, z tym większym prawdopodobieństwem kupią coś, czego nie mieli zamiaru kupować. O nic innego nie chodzi. Znalazłem gdzieś informację, że tego typu systemy odpowiadają za