Dane Są Wszędzie

Cześć, Dzisiaj odcinek specjalny, w którym mam dla Was m. in. konkurs! Do wygrania książka "Deciphering Data Architectures" Jamesa Serry. A to wszystko dzięki Partnerstwie, które udało mi się nawiązać z O'Reilly. :) Po szczegóły i pytanie konkursowe zapraszam do odcinka. Link do zapisu do wyzwania adwentowego w ramach "Dane Są Wszędzie" znajdziesz:Tutaj.A jeśli interesuje Was działalność, O'Reilly, to zerknijcie tutaj :) https://www.oreilly.comJeśli masz jakieś pytania, sugestie co do tematów odcinka lub chcesz podzielić się informacją zwrotną na temat podcastu, zachęcam do kontaktu: [email protected] Dobrego odsłuchu! Dominik Rozdziały:(00:00) Intro(00:15) Ogłoszenia

Cześć, Gościem kolejnego odcinka był Łukasz Prokulski.Łukasza bardzo cenię za działalność z Newsletterem "Dane i Analizy", który śledzę już od paru dobrych lat i wspominałem też o nim np. w ramach mojego bloga. Wyszła nam bardzo ciekawa rozmowa m.in. o tematach backendowych w branży ubezpieczeniowej. Poruszyliśmy tematy związane z Kafką, przetwarzaniem strumienowym, zastosowaniu technologii computer vision.Nie zabrakło też tematów związanych z rolami w obszarze danych. Łukasz podzielił się specyfiką pracy Analityka Systemowego, a także opowiedział o swojej bogatej działalności edukacyjnej. Zapraszam do odsłuchu! Zapis do Newslettera "Dane i Analizy" Łukasza:LinkProfil Linkedin Łukasza:https://www.linkedin.com/in/lukaszprokulski/Podcast „Silni w IT”LinkJak zostać analitykiem? - ebook Łukasza: LinkZapraszam też na mojego bloga i newsletter, danesawszedzie.pl, gdzie znajdziesz ciekawostki ze świata danych i Power BI!  Jeśli masz jakieś pytania, sugestie co do tematów odcinka lub chcesz podzielić się informacją zwrotną na temat podcastu, zachęcam do kontaktu: [email protected] Dobrego odsłuchu! Dominik Rozdziały:(00:00) Intro(00:16) Gość: Łukasz Prokulski(02:54) Bakckend w analityce i rozwiązaniach Big Data (12:00) Kafka i przetwarzanie strumieniowe(17:49) Analiza danych w branży ubezpieczeniowej(24:25) Rozwiązania In- House vs. Outsourcing (29:40) Rozwiązania Real- Time(34:05) Role w obszarze danych(41:35) Praca Łukasza w roli Analityka Systemowego(49:20) Działalność edukacyjna Łukasza(55:40) Outro

Cześć, Gościem kolejnego odcinka był Marcin Szeliga.Inspiracją do rozmowy była dla mnie lektura artykułu w książce "Medyczne zastosowania sztucznej inteligencj. Perspektywy, wyzwania i praktyczne rozwiązania". Gość odcinka, Marcin Szeliga, a także Ortopeda Przemysław Czuma opisywali w nim projekt, w którym zastosowali sztuczną inteligencję w problemie identyfikacji złamań kości łódeczkowatej. Rozmawialiśmy o projekcie, o wyzwaniach i o tym jak wyglądają realia wdrażania rozwiązań AI' owych w świecie medycyny. Nie zabrakło też oczywiście technicznych aspektów dotyczących samych modeli, a także usług Azure Marchine Learning Services. Zapraszam do odsłuchu! Profil Linkedin Marcina:https://www.linkedin.com/in/marcinszeliga/Książka "Medyczne zastosowania sztucznej inteligencj. Perspektywy, wyzwania i praktyczne rozwiązania": LinkZapraszam też na mojego bloga i newsletter, danesawszedzie.pl, gdzie znajdziesz ciekawostki ze świata danych i Power BI!  Jeśli masz jakieś pytania, sugestie co do tematów odcinka lub chcesz podzielić się informacją zwrotną na temat podcastu, zachęcam do kontaktu: [email protected] Dobrego odsłuchu! Dominik Rozdziały:(00:00) Intro(00:16) Gość: Marcin Szeliga(02:00) AI w ochronie zdrowia(10:24) Problem medyczny do rozwiązania(12:30) Proces zbierania danych(18:00) Przygotowanie danych i modeli(28:00) Klasyfikator i detektor w projekcie(37:20) Realia wdrażania modeli w medycynie(38:28) Azure Machine Learning Services(48:40) Outro

Cześć, Gościnią kolejnego odcinka była dr Estera Kot. Rozmawialiśmy o tym, jak Microsoft rozwija Fabric i jak działa Spark pod maską.Nie zabrakło ciekawych tematów i refleksji odnośnie życia Estery w USA i pracy w Microsoftcie. Na koniec, zastanawialiśmy się, czy realna jest wizja etycznego AI'a.Technologia spotyka tu człowieka - z inspirującym skutkiem.Zapraszam do odsłuchu! Profil Linkedin Estery:https://www.linkedin.com/in/esterakot/Fabric Espresso: https://www.youtube.com/playlist?list=PLnfmGXUkCC7SypXJ6AcSk155pcUS0DPIXZapraszam też na mojego bloga i newsletter, danesawszedzie.pl, gdzie znajdziesz ciekawostki ze świata danych i Power BI!  Jeśli masz jakieś pytania, sugestie co do tematów odcinka lub chcesz podzielić się informacją zwrotną na temat podcastu, zachęcam do kontaktu: [email protected] Dobrego odsłuchu! Dominik Rozdziały:(00:00) Intro(00:15) Gościni: dr Estera Kot(01:50) Narzędzia DE w MS Fabric(04:30) Moc Sparka w przetwarzaniu danych(12:50) Jak Microsoft buduje produkt w odpowiedzi na różne potrzeby?(18:10) Sparkowe „supermoce”(27:55) Spark AutoTune - owoc pracy Estery(35:30) Praca i życie w USA - różnice, kultura, zaskoczenia(45:50) Rola CTO w Clouds on Mars(51:15) Praca akademicka Estery(1:00:23) Etyczne AI - czy jest możliwe? (1:17:25) Outro

Cześć, To drugi, kolejny odcinek serii Architektury Danych, gdzie przejdziemy wspólnie przez architektury danych. Po bardzo dobrym przyjęciu pierwszego odcinka odnośnie relacyjnej Hurtowni Danych, tym razem na tapet bierzemy Data Lake'i i Data Lakehouse'y. Zachęcam do zapoznania z odcinkiem #1 z serii architektury danych, o Relacyjnej Hurtowni Danych. Książka "Deciphering Data Architectures" Jamesa Serry, o której wspomniałem:https://www.amazon.com/Deciphering-Data-Architectures-Warehouse-Lakehouse/dp/1098150767Zapraszam do odsłuchu!Jeśli jeszcze tego nie zrobiłaś/ nie zrobiłeś, to zaobserwuj i oceń mój podcast w swojej ulubionej aplikacji podcastowej :) Koniecznie daj znać, jak podoba Ci się pomysł z przglądem architektur. Zapraszam też na mojego bloga i newslettera, danesawszedzie.pl, gdzie znajdziesz ciekawostki ze świata danych i Power BI!  Jeśli masz jakieś pytania, sugestie co do tematów odcinka lub chcesz podzielić się informacją zwrotną na temat podcastu, zachęcam do kontaktu: [email protected] Dobrego odsłuchu! Dominik Rozdziały: (0:00) Intro(1:15) Data Lake i Data Lakehouse