Plotly on Łukasz Prokulski, Dane i Analizy

DE w baseballu, stress-test OpenClaw oraz event-driven agents

Mon, 16 Mar 2026 15:00:00 +0000

W tym wydaniu agenci AI w praktyce: równoległe workflow developerskie, agenty głosowe z niską latencją i szersze spojrzenie na rynek pracy.

Solidna porcja inżynierii danych — case study z BlaBlaCar i Zalando, pipeline’y na Kafce i Airflow, porównanie Databricks z Microsoft Fabric. Są też dwa teksty o dbt: jeśli wolisz polski i gotowiec do uruchomienia, przygotowałem szybki start jako repo na GitHubie — wrzuć, odpal, działa (przynajmniej u mnie ;-).

Dla lubiących konkrety: analiza modeli cenowych pięciu cloud data warehouse’ów, omówienie pułapki „iluzji prototypu" w wdrożeniach AI i kilka tekstów o semantic layer — w tym mój wpis z końca zeszłego roku, jeśli chcesz szerszy kontekst przed lekturą.

dbt i semantic layer? a może po raz kolejny agenci ai?

Mon, 09 Mar 2026 15:00:00 +0000

W tym wydaniu agenci AI w praktyce: równoległe workflow developerskie, agenty głosowe z niską latencją i szersze spojrzenie na rynek pracy.

Zero ETL i hackathon z Bielikiem

Mon, 09 Feb 2026 15:00:00 +0000

W dzisiejszym wydaniu: architektura Zero ETL jako nowy standard w inżynierii danych (albo kolejny buzz word - różnie to bywa z nowościami), praktyczne zastosowania AI w zespołach data science, oraz ewolucja DuckDB w kierunku pełnoprawnego lakehouse.
Znalazłem też przegląd antywzorców w architekturach mikroserwisowych, strategie cache’owania w REST API i przewodnik po zarządzaniu ewolucją schematów w pipeline’ach strumieniowych (to potrafi być ból!).
Znajdziesz dzisiaj również frameworki analityczne dla e-commerce, techniki feature engineering w SQL dla szeregów czasowych oraz narzędzia do observability systemów ML w produkcji.

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, 2025-03-17

Mon, 17 Mar 2025 15:00:00 +0000

Sztuczna inteligencja w praktyce: Zajrzyj do repozytorium z technikami Retrieval-Augmented Generation (RAG), gdzie krok po kroku poznasz ich implementację, lub dowiedz się, jak AI może usprawnić procesy rejestracji użytkowników i przegląd kodu. Nie zabrakło też przeglądu narzędzi AI, które mogą znacząco zwiększyć Twoją produktywność.

Praca z danymi: Od modelowania danych w SQL dla sektora detalicznego po przetwarzanie danych w Microsoft Fabric z wykorzystaniem bibliotek takich jak pandas czy duckdb – znajdziesz tu konkretne przykłady i wskazówki, jak efektywnie zarządzać danymi.

Newsletter Dane i Analizy, 2023-07-17

Mon, 17 Jul 2023 15:00:00 +0000

Gorąco polecam tekst Data Engineering Project: IMDB Movie Analysis - przykład świetnego projektu pozyskiwania i przetwarzania danych.

A kiedy dane są już przetworzone - można je pokazać. Wspomniany tekst analizujący dane z IMDB też zawiera ten element, ale dzisiejsze wydanie pokazuje więcej takich przykładów czy też tutoriali. Mamy coś o rysowaniu wykresów (super jest Plotly and Pandas: Combining Forces for Effective Data Visualization) ale też o kolorach i ich doborze do wykresów.

#ai_ml

The Complete Guide to Keras Loss Functions
Każdy model uczy się tak, aby dopasować się do metryki, która weryfikuje czy działa on dobrze czy źle. Trzeba więc wiedzieć jak te metryki działają, aby osiągnąć to, czego chcemy. Tutaj znajdziesz informacje o metrykach dostępnych w TF

Newsletter Dane i Analizy, 2021-12-27

Mon, 27 Dec 2021 15:00:00 +0000

To ostatni numer newslettera… w tym roku. Czy ten sam dowcip (o ostatnim numerze newslettera) działa dwa razy? Wątpię. Ale dobry suchar po całej masie pierogów, sałatek i ciast może okazać się zbawienny. Tak wiem - jest czerstwo, zatem zgodnie z planem ;-)

Przed Tobą ostatnia w tym roku dawka interesujących tekstów, nieco skromniejsza niż zwykle, ale liczę na to że również atrakcyjna.

#analiza_danych_koncepcje

How to Deal With Categorical Variable in Predictive Modeling
Jak radzić sobie ze zmiennymi kategorycznymi w danych? Kilka przydatnych metod

Newsletter Dane i Analizy, 2021-11-01

Mon, 01 Nov 2021 09:00:00 +0000

Beginner’s Guide to AutoML with an Easy AutoGluon Example
This article was published as a part of the Data Science Blogathon Machine Learning is popular and is being used everywhere for applications ranging from financial services to healthcare, marketing & advertising to manufacturing. Almost all industries seem to derive substantial benefit using some form of Machine Learning. Over the recent past, automation technology also […] The post (…)

Visualising Similarity Clusters with Interactive Graphs
Take advantage of Python, Plotly, and NetworkX to create interactive graphs to find similarity clusters Let us assume, as a running example, that my data is composed of word embeddings of the English language. I want to gain insights about the word distribution in the embedding space, specifically, if there are any clusters of very similar words, if there are words that are completely different (…)

Newsletter Dane i Analizy, 2021-08-09

Mon, 09 Aug 2021 09:00:00 +0000

Multi Page Document Classification using NLP and ML
An approach to classify documents with different variations shapes, text and page sizes. Source: https://unsplash.com/photos/5cFwQ-WMcJU This article describes a novel Multi Page Document Classification solution approach, which leverages advanced machine learning and textual analytics to solve one of the major challenges in the Mortgage industry. Abstract Even in today’s technological era most of (…)

Introduction to Concurrency in Python
PYTHON | PROGRAMMING | CONCURRENCY A guide to speeding up Python code Back in 1965, Gordon Moore predicted that the number of transistors on microchips will double every two years[1]. This prediction is referred to as Moore’s Law. Moore’s Law also states that the price of computing hardware will also half every two years. Source: (…)

Newsletter Dane i Analizy, 2021-08-08

Sun, 08 Aug 2021 09:00:00 +0000

Newsletter Dane i Analizy, 2021-07-05

Mon, 05 Jul 2021 09:00:00 +0000

How to Create a Dashboard to Track Anything With Plotly And Dash
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 (…)

State Of The Art of Speech Synthesis at the End of May 2021 | by Patrick Meyer | Jun, 2021
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 (…)

Kto pisze teksty przemówień prezydenta Dudy?

Thu, 20 Sep 2018 16:13:07 +0000

Pytanie tytułowe jest nieco przewrotne. Sprawdzimy czy wystąpienia są do siebie podobne, a przede wszystkim dowiemy się jak to zrobić. Nazwisk autorów wystąpień nie podam… Niniejszy tekst to fragment (ale rozbudowany i zmodyfikowany) mojej prezentacji z konferencji “Machine Learning @ Enterprise”. Całość prezentacji z odpowiednimi skryptami znajdziecie na GitHubie. Dzisiaj skorzystamy z bibliotek:

library(tidyverse) # wykresy i manipulacja danymi
library(data.table) # dla fread - szybkie wczytywanie plików CSV
library(lsa) # dla cosine()
library(Rtsne) # implementacja t-SNE w R
library(plotly) # interaktywne wykresy
library(tidytext) # do manipulacji tekstem
library(wordcloud) # chmurki słów
library(lubridate) # manipulacja datami
library(rvest) # do pobierania danych z www
library(glue) # wygodne sklejanie ciągów znaków

W pierwszym kroku potrzebujemy wypowiedzi Andrzeja Dudy. Na szczęście wszystko jest podane na tacy na oficjalnej stronie prezydenta, a jedyne czego potrzebujemy to wyłuskać teksty. Do tego celu przygotujemy kawałek kodu:

Shiny - punkty z mapki

Thu, 05 Jul 2018 10:41:45 +0000

Jak pobrać współrzędne punktu wskazanego na mapie? Czasem istnieje potrzeba, aby w aplikacji (napisanej w Shiny) użytkownik wskazał jakąś lokalizację na mapie. Jak to zrobić? Bardzo szybki wpis, który rozwiązuje konkretny problem. Ot - takie StackOverflow ;). Trzeba narysować mapę - do map interaktywnych bardzo wygodny jest pakiet leaflet, który opakowuje nam bibliotekę Leaflet napisaną w Java Script. Przy okazji: podobnie robi plotly - obie ta biblioteki są proste w użyciu, a dają bardzo atrakcyjne efekty w postaci interaktywnych map czy wykresów. Po narysowaniu mapy ustawiamy marker na jej środku i dostosowujemy widoczny obszar. Pozostaje tylko czekać na event (zdarzenie) z Shiny. Nasza aplikacja zareaguje na zdarzenie w obiekcie mapy. Odpowiednie zmienne zawierają współrzędne klikniętego punktu. Teraz wystarczy usunąć wszystkie dodane markery i na nowo dodać jednej w klikniętym miejscu. Dodatkowo w poniższym kodzie wypisujemy współrzędne klikniętego punktu.