Łukasz Prokulski

Fuzzy matching milionów wierszy w Databricks? Artykuł pokazuje, jak z pomocą Apache Spark, tokenizacji i algorytmów odległości (Levenshtein FTW!) poradzić sobie z tym wyzwaniem, minimalizując koszty. 😎 #Databricks #Spark #DataEngineering #BigData medium.com/towards-data-e…

Modele ML za duże? 😱 Zmniejsz je bez utraty dokładności! Pruning, kwantyzacja, knowledge distillation - jak to zrobić krok po kroku? 🤔 Praktyczny przewodnik dla #MLOps i #AI. Link: pub.towardsai.net/reducing-model…

AI zabierze nam pracę? 🤖 To złe pytanie! Prawdziwe wyzwanie: czy ROZUMIESZ problem, który rozwiązujesz? 🤔 Kto już czuje tę różnicę? Architektura sterowana zdarzeniami (EDA) zmusza do głębszej analizy wymagań, a nie tylko do pisania kodu. event-driven.io/en/the_end_of_…

Cron joby Cię stresują? 🤯 Jest prostszy sposób na monitorowanie! Lekkie podejście z logami i skryptami analitycznymi pozwala automatyzować powiadomienia o błędach/opóźnieniach. Czytaj więcej: @thealanvarghese/monitoring-cron-jobs-like-a-pro-without-the-overhead-e7f38b7f0eb6" target="_blank" rel="nofollow noopener">medium.com/@thealanvarghe… #cronjobs #monitoring #devops #sysadmin

LLM po polsku w 2026: Czy AI w końcu opanowała nasz język? 🤔 Raport ujawnia, jak wiodące modele radzą sobie z polszczyzną. Postęp jest, ale... gramatyka i styl to wciąż teren wymagający optymalizacji. 🇵🇱 Więcej szczegółów: jelesnianski.pl/sztuczna-intel… Jakie są Wasze obserwacje?

Matplotlib vs Seaborn vs Plotly... 🤔 Oto porównanie: łatwość użycia, konfiguracja, interaktywność i wydajność. Sprawdź, które narzędzie pokonało konkurencję! Pełna analiza: lalten.org/pages/py_viz_c… + fragmenty kodu. #Python #DataViz #DataScience #ML

Chcesz kodować 4-8 razy szybciej? ⚡️ Ten artykuł pokazuje, jak wykorzystać AI, tmuxa i Markdown do stworzenia równoległych agentów kodowania. Praktyczny blueprint dla każdego developera! Sprawdź, jak to zrobić: schipper.ai/posts/parallel… #AI #programowanie #dev #coding #tmux

Modele cenowe Snowflake, BigQuery, Redshift, Synapse, Databricks: przeanalizowane! 🧐 Który Cloud Data Warehouse jest NAJTAŃSZY? Dłuższy post z analizą i wnioskami: vutr.substack.com/p/12-i-analyze… #CloudDataWarehouse #Data #IT #BigQuery #Snowflake #Redshift

Budujesz ETL? 🐍☁️ docker? 🐳 To jest Twój następny przystanek! Przewodnik po produkcyjnym pipeline'u ETL dla danych pogodowych z Python, Airflow & Docker. Praktyka, nie teoria! 💪 Czytaj dalej: @ga.nyaga7/building-a-production-ready-weather-etl-pipeline-with-python-airflow-and-docker-9317f01b72d6" target="_blank" rel="nofollow noopener">medium.com/@ga.nyaga7/bui… #Python #Airflow #Docker #ETL #DataEngineering

Dane giełdowe w czasie rzeczywistym? Zbudowanie potoku o niskich opóźnieniach, skalowalności i odporności to sztuka. AWS Kinesis + Kafka + Lambda + DynamoDB = architektura, która nadąża za rynkiem. Więcej tu: @danalacheemanuel/real-time-stock-market-data-processing-pipeline-using-aws-and-apache-kafka-88716364dcf4" target="_blank" rel="nofollow noopener">medium.com/@danalacheeman…

DENSE_RANK() vs RANK() w SQL. Luki w rankingu vs ciągłość. Upewnij się, że rozumiesz różnice. Błędny wybór = błędne wnioski biznesowe! 📈 Sprawdź, kiedy używać której funkcji: @Rohan_Dutt/why-dense-rank-vs-rank-in-leaderboard-more-powerful-than-you-think-and-how-to-master-them-5bc2362e34c1?sk=029bbe0b5d08e7349a0cfeb07ea63ed4" target="_blank" rel="nofollow noopener">medium.com/@Rohan_Dutt/wh… #SQL #Data #RANK #DENSERANK #Leaderboard

Czy embeddingi LLM mogą wywrócić prognozowanie szeregów czasowych do góry nogami? 🚀 Sprawdź, jak to działa i jakie daje rezultaty: machinelearningmastery.com/can-llm-embedd… #AI #MachineLearning #DataScience #LLM #TimeSeries

Czy Google Trends Was oszukuje? 😱 Dane z różnych okresów NIE SĄ porównywalne! Ale jest trik z Wall Street, by to naprawić. medium.com/data-science-c… #analizadanych #googletrends #data #marketing

Kafka w przedsiębiorstwie jest zbyt skomplikowana? 🤯 Stabilność i przewidywalność dzięki kontraktom danych, wytycznym (guardrails) i traktowaniu jej jak produktu. #Kafka #DataEngineering #Enterprise #Platform #DevOps Czytaj więcej: @pratush.bh/making-kafka-boring-in-the-enterprise-contracts-guardrails-and-a-platform-mindset-f62e90d52bb0" target="_blank" rel="nofollow noopener">medium.com/@pratush.bh/ma…

Zobacz praktyczną implementację end-to-end na GitHubie, łączącą zalety Data Lake & Data Warehouse. Open-source + chmura. Sprawdź, jak to działa! 👇 github.com/BartoszM-Analy… #DataLakehouse #DataPlatform #BigData #Analytics

Pivotowanie wierszy do kolumn w SQL bez bólu głowy? 🤯 Tak! 10 technik, które omijają dynamiczny SQL. Od CASE do XML/JSON. Jakie są Twoje ulubione metody? 👇 #SQL #DataAnalysis #Database #Programming #Tech @Rottan_Dutt/10-techniques-for-pivoting-rows-to-columns-without-dynamic-sql-e8c1b85b9725?sk=58c8e4a4083a22f51ce6e4aa7cb4520b" target="_blank" rel="nofollow noopener">medium.com/@Rottan_Dutt/1…

Twój dashboard to mapa drogowa do sukcesu czy wizualny śmietnik? 🚮 Dowiedz się, jak projektować dashboardy, które NAPRAWDĘ wspierają decyzje. #DataViz #BusinessIntelligence #DashboardDesign #Analytics marvinrubia.medium.com/how-to-design-…

PESEL, NIP, numery kont... Czy wiesz, co oznaczają te cyfry? 🧐 19 minut wystarczy, by rozwikłać tajemnicę. Pełne wyjaśnienie znajdziesz tutaj: youtube.com/watch?v=GCzIJ7… #PESEL #NIP #NumeryKont #Polska #Dane #Logika

ETL Parquet do PostgreSQL? Z DuckDB to bułka z masłem! 🚀 Proste, szybkie i wydajne ładowanie danych kolumnowych do baz relacyjnych👇 @chanon.krittapholchai/etl-parquet-files-to-postgresql-with-duckdb-df83b406ba7f" target="_blank" rel="nofollow noopener">medium.com/@chanon.kritta…

Dashboard AI w kilka minut? 🤯 Oto koncept jak AI zautomatyzuje cały proces - od danych po wnioski dla zarządu. Koniec z godzinami ETL! ⏳➡️⏱️ @cenrunzhe/how-to-build-an-ai-dashboard-in-2026-from-raw-data-to-executive-ready-analytics-in-minutes-385063721b2c" target="_blank" rel="nofollow noopener">medium.com/@cenrunzhe/how… #AI #Data #Analytics #BI #ETL