Cotygodniowa dawka linków, czyli archiwum newslettera Dane i Analizy
Tym razem, pomimo majówki, zebrałem specjalnie dla Ciebie kolekcję tekstów, które łączy jeden wspólny mianownik - praktyczność. Mniej teorii, więcej konkretów, które możesz zastosować już dziś w swojej pracy z danymi i kodem.
W świecie AI i ML możesz przyjrzeć się technikom monitorowania sieci neuronowych podczas treningu oraz implementacji autokoderów wariacyjnych z Keras. Oba teksty to solidne przewodniki, które pomogą Ci lepiej zrozumieć, co dzieje się "pod maską" Twoich modeli.
Sekcja inżynierii danych oferuje panoramiczny przegląd ekosystemu open source na rok 2025 oraz spojrzenie na koncepcję czasu w przetwarzaniu strumieni danych. Dla entuzjastów DevOps szereg praktycznych poradników - od automatyzacji zadań przez crona, przez synchronizację repozytoriów Git, aż po integrację Git ze Snowflake. DevOps to najmocniejsza sekcja tego wydania.
Nie zabrakło też tematów z pogranicza zarządzania zespołami technicznymi - zwłaszcza prowokacyjnego eseju o problemach z mierzeniem indywidualnej wydajności inżynierów oprogramowania. To lektura obowiązkowa dla wszystkich tech leada czy managera zespołu programistycznego.
Na szczególną uwagę zasługuje case study wykorzystania Pythona do obsługi 500 milionów zapytań dziennie. To praktyczna demonstracja, iż z odpowiednim podejściem choćby "powolny" język może obsłużyć ogromny ruch bez poświęcania szybkości rozwoju.
W zeszłym tygodniu najchętniej czytaliście:
From A to B: Algorithms That Power Google Maps Navigation Call Center Performance Analytics Dashboard Anomaly Detection in Time Series Using Statistical Analysis
Zapraszam też na moje sociale związane z tym newsletterem: fanpage i LinkedIn. Pamiętaj o książce (kup ją!) i cyklu mailowym (zapisz się!).
#ai_ml
Better ways to monitor NNs while training
Zanurz się w świat technik wizualizacji, które umożliwiają podglądanie co dzieje się wewnątrz sieci neuronowej podczas treningu. Autor nie tylko pokazuje jak zbierać istotne dane, ale również jak je przedstawić w sposób, który faktycznie coś nam powie. Idealne dla wszystkich, którzy mają dość patrzenia na samotną krzywą loss function i zastanawiania się "co tam się adekwatnie dzieje?".
Implementing a Variational Autoencoder with Keras
Kompleksowy przewodnik po budowie autokodera wariacyjnego (VAE) z wykorzystaniem Keras. Autor wyjaśnia nie tylko teoretyczne różnice między VAE a standardowymi autokoderami, ale przeprowadza też przez praktyczną implementację krok po kroku. Doskonałe wprowadzenie dla tych, którzy chcą zrozumieć jedną z najbardziej eleganckich architektur do generowania danych bez ciągłego drapania się po głowie w konsternacji.
#analiza_danych_koncepcje
Unsupervised Learning Series: K-Means + K-Modes = K-Prototypes
Przewodnik po rodzinie algorytmów K-czegoś tam, gdzie każdy członek ma swoje miejsce w ekosystemie analizy danych. Autor wyjaśnia kiedy sięgnąć po K-Means (dane liczbowe), kiedy K-Modes (dane kategoryczne) będzie lepszym wyborem, a kiedy potrzebujemy hybrydowego rozwiązania K-Prototypes. Wszystko podane w przystępny sposób, bez zbędnego teoretyzowania, ale z solidnymi podstawami matematycznymi.
#architektura
How WhatsApp Handles 40 Billion Messages Per Day
Fascynujący wgląd w kulisy architektury, która nigdy nie może sobie pozwolić na przerwę. Autor analizuje, jak WhatsApp radzi sobie z astronomiczną liczbą wiadomości dziennie, utrzymując system odporny na awarie i skalowalny bez centralizacji. To jak lekcja inżynierii systemów rozproszonej na sterydach - praktyczna wiedza dla wszystkich, kto kiedykolwiek zastanawiał się "jak oni to robią?" gdy aplikacja działa bez zarzutu podczas gdy wszystko inne się sypie.
#bazy_danych
Setting Up PostgreSQL Replication Using Docker Compose
Praktyczny przewodnik po konfiguracji replikacji PostgreSQL w architekturze Primary-Replica przy użyciu wyłącznie Docker Compose. Bez skomplikowanych narzędzi chmurowych czy zewnętrznych zależności - tylko czysty Docker i PostgreSQL. Autor przeprowadza przez każdy krok procesu, wyjaśniając niuanse konfiguracji, które mogą oszczędzić godziny debugowania. Idealne dla tych, którzy wolą zrozumieć mechanikę replikacji zanim powierzą ją chmurowym czarnym skrzynkom.
#big_data
How To Migrate From SQL Server To Snowflake
Kompleksowy przewodnik po migracji z SQL Server do Snowflake, z naciskiem na pułapki, które czyhają na nieświadomych. Autor dzieli się praktycznymi wskazówkami i nieoczywistymi spostrzeżeniami, które pomogą uniknąć typowych problemów podczas tej transformacji. Szczególnie cenne są analizy różnic w podejściu do optymalizacji i zarządzania danymi w obu systemach. Lektura obowiązkowa przed spotkaniem, na którym ktoś powie "przejdźmy po prostu na Snowflake".
#ciekawostki
Analyzing Time Tracking Data for Personal Development
Jak przekształcić obsesyjne śledzenie czasu w faktycznie użyteczne narzędzie rozwoju osobistego. Autor pokazuje, jak wyjść poza proste gromadzenie danych i zacząć wyciągać z nich sensowne wnioski - od identyfikacji pożeraczy czasu po śledzenie postępów w realizacji celów. Spojrzenie na personal analytics z perspektywy praktyka, a nie kolejnego guru produktywności obiecującego cudowną przemianę w 7 dni.
#data_engineering
Open Source Data Engineering Landscape 2025
Panoramiczny przegląd ekosystemu open source dla inżynierii danych w 2025 roku. Autor analizuje najważniejsze narzędzia w 9 istotnych kategoriach i identyfikuje wschodzące trendy, które kształtują przyszłość branży. To nie tylko spis dostępnych rozwiązań, ale też próba zrozumienia ewolucji całego ekosystemu. Doskonałe kompendium dla tych, którzy chcą zrozumieć, w co warto inwestować swój czas nauki w najbliższych miesiącach.
It’s Time We Talked About Time: Exploring Watermarks In Flink SQL
Kiedy zdarzenie miało miejsce i kiedy je przetwarzamy? "Prawda czasu, prawda ekranu" chciałoby się rzec... Ten tekst to zanurzenie w koncepcję czasu w przetwarzaniu danych ze szczególnym uwzględnieniem watermarków w Flink SQL. Autor wyjaśnia różnice między czasem zdarzenia a czasem przetwarzania oraz ich najważniejsze znaczenie dla poprawności wyników, niezależnie czy pracujesz z danymi wsadowo czy strumieniowo. Artykuł dla wszystkich, którzy kiedykolwiek mierzyli się z pytaniem "kiedy naprawdę coś się wydarzyło?" w świecie danych.
#devops
100+ Kubernetes Interview Questions Real-World Scenarios 2025
Solidna kolekcja pytań z rozmów kwalifikacyjnych dotyczących Kubernetes, obejmująca zarówno podstawowe koncepcje, jak i zaawansowane scenariusze. Autor skupia się na rzeczywistych sytuacjach i problemach, a nie teoretycznych zagadkach, co czyni ten zasób wyjątkowo praktycznym. Doskonałe przygotowanie przed rozmową lub przypomnienie, iż K8s ma więcej niuansów niż można zapamiętać po jednym kursie.
When to Use Python vs. Bash for DevOps Scripting
Pragmatyczne porównanie dwóch najpopularniejszych narzędzi do automatyzacji w DevOps. Autor przedstawia Basha jako szwajcarski scyzoryk dla Linuksa - szybki i zawsze pod ręką, podczas gdy Python jawi się jako wszechstronna skrzynka narzędziowa, idealna do większych projektów i pracy cross-platformowej. Bez fanatyzmu i religijnych wojen - po prostu praktyczne wskazówki, które pomogą wybrać adekwatne narzędzie do konkretnego zadania.
10 Cron Jobs Every DevOps Engineer Should Set Up
Praktyczny zestaw pomysłów na skrypty cron, które mogą uratować ci życie (lub przynajmniej weekend). Autor przedstawia przede wszystkim skrypty monitorujące stan systemu, które mogą wcześnie wykryć problemy zanim przerodzą się w pełnowymiarowe katastrofy. Nie znajdziesz tu odkrywczych rozwiązań, ale solidne podstawy, które każdy DevOps powinien mieć w swoim arsenale.
From Chaos to Control: My Git Pull Automation Story
Historia inżyniera, który zmęczył się ręcznym synchronizowaniem dziesiątek repozytoriów Git w różnych środowiskach. Autor dzieli się swoim rozwiązaniem automatyzacji tego procesu, omawiając zarówno techniczne aspekty implementacji, jak i lekcje wyniesione po drodze. Praktyczny przykład, jak małe usprawnienie może znacząco poprawić codzienny workflow, szczególnie w rozproszonych zespołach pracujących na wielu repozytoriach.
A deep dive into Snowflake’s Git Integration
Kompletny przewodnik po integracji Gita ze Snowflake na przykładzie przechowywania kodu procedur/UDF pod kontrolą wersji. Autor krok po kroku pokazuje, jak skonfigurować połączenie między repozytorium a bazą danych oraz jak efektywnie zarządzać zmianami w kodzie SQL. Cenne źródło dla zespołów dążących do wprowadzenia dobrych praktyk DevOps w swoich projektach Snowflake, szczególnie w kontekście CI/CD dla obiektów bazodanowych.
#management
You must not measure individual software engineer performance
Prowokacyjne spojrzenie na problem oceny wydajności inżynierów oprogramowania. Autor argumentuje, iż w przeciwieństwie do sprzedaży, gdzie indywidualne wyniki można kwantyfikować, efektywna inżynieria to dyscyplina oparta na współpracy i kreatywności zespołowej. Esej wyjaśnia, dlaczego zespół powinien być podstawową jednostką wykonawczą, a sukces należy mierzyć wynikami systemu, a nie indywidualnymi działaniami. Lektura obowiązkowa dla wszystkich managera, który wciąż wierzy w mierzenie produktywności programistów liczbą commitów.
#python
Lessons From Serving 500M Requests Daily
Fascynujący przypadek użycia Pythona w środowisku produkcyjnym o ekstremalnym obciążeniu. Autor dzieli się konkretnymi technikami optymalizacji, praktykami wdrażania i decyzjami architektonicznymi, które pozwoliły im obsłużyć pół miliarda zapytań dziennie bez porzucania Pythona. Praktyczna demonstracja, iż z odpowiednim podejściem choćby "powolny" język może obsłużyć ogromny ruch, zachowując przy tym szybkość rozwoju, która czyni Pythona tak atrakcyjnym.
#r
Spatial machine learning with R
Wnikliwe porównanie trzech wiodących frameworków do uczenia maszynowego przestrzennego w R. Autor analizuje ich mocne i słabe strony, prezentując przykłady zastosowań i praktyczne wskazówki implementacyjne. Szczególnie wartościowe dla analityków GIS i naukowców zajmujących się danymi przestrzennymi, którzy szukają optymalnych narzędzi do modelowania zjawisk geograficznych. Solidna dawka wiedzy specjalistycznej bez zbędnego teoretyzowania.
#wizualizacja_danych
Python Heatmaps: A Game-Changer for Visualizing Missing Data, Correlation & Data Trends
Praktyczny tutorial pokazujący, jak wykorzystać heatmapy w Pythonie do wizualizacji trzech kluczowych aspektów analizy danych: braków w danych, korelacji między zmiennymi i trendów czasowych. Autor prezentuje konkretne implementacje z kodem, które można od razu zastosować we własnych projektach. Idealne wprowadzenie dla analityków, którzy chcą wyjść poza standardowe wykresy słupkowe i liniowe, nie popadając przy tym w wizualny chaos.
#środowisko_pracy
GitHub Copilot vs. ChatGPT
Dwóch asystentów pisania kodu, ale który lepszy? Za którego warto zapłacić? Bezpośrednie porównanie dwóch najpopularniejszych asystentów AI do pisania kodu. Autor analizuje ich rzeczywiste możliwości, ograniczenia i przypadki użycia, pomagając podjąć świadomą decyzję, za którego warto zapłacić. Szczególnie cenne są przykłady konkretnych zadań programistycznych i jak każde narzędzie radzi sobie z nimi w codziennej pracy. Przydatny artykuł dla wszystkich, kto zastanawia się, czy asystenci AI to już obowiązkowy element warsztatu programisty, czy przez cały czas jedynie interesująca zabawka.
Zestawienie linków przygotowuje automat, wybacz więc wszelkie dziwactwa ;-)
