Rozmawiamy w praktyczny sposób o nowościach i realnych zastosowaniach technologii danych.
📅 27.08.2026, godz. 18:00
📍 Młyny Rothera
Mennica 10 (2 piętro)
Bydgoszcz
➡️ Databricks w uczciwej cenie – co da się zrobić w Free Edition? (ONLINE)
Databricks kojarzy się zwykle z dużymi platformami danych, chmurą i rachunkiem, którego lepiej nie otwierać bez kawy. Tym razem sprawdzimy, jak wygląda Databricks za dokładnie 0 zł.
Podczas sesji założymy środowisko w Databricks Free Edition i przejdziemy przez najciekawsze elementy platformy: notebooki, SQL, pracę z danymi, pipeline’y oraz wybrane możliwości AI. Wszystko na żywo, bez stawiania infrastruktury i bez podpinania karty.
Zobaczymy też, gdzie kończy się „Free”, jakie są najważniejsze ograniczenia i czy takie środowisko faktycznie wystarczy do nauki, eksperymentów i małych projektów. Sesja dla osób, które chcą zobaczyć Databricks w praktyce i sprawdzić, czy warto poświęcić mu więcej czasu – zanim pojawi się pierwszy rachunek.
➡️ AI bez zgadywania: Microsoft Learn MCP w praktyce
Modele AI potrafią szybko odpowiadać na pytania techniczne, generować kod i proponować rozwiązania, ale pozostaje jedno ważne pytanie: czy ich odpowiedzi są zgodne z aktualną, oficjalną dokumentacją?
Podczas tej sesji pokażę, jak Microsoft Learn MCP Server pozwala agentom AI korzystać bezpośrednio z Microsoft Learn podczas wykonywania zadań. Zobaczymy, jak wyszukiwać dokumentację, pobierać pełne artykuły, znajdować oficjalne przykłady kodu i wykorzystywać je jako podstawę dalszego działania.
Na praktycznych przykładach przejdziemy przez research techniczny, generowanie i weryfikację kodu, troubleshooting, analizę istniejących rozwiązań oraz podejmowanie decyzji na podstawie aktualnych źródeł Microsoft.
Celem sesji jest pokazanie, jak przejść od odpowiedzi opartych na pamięci modelu i domysłach do pracy opartej na sprawdzalnej dokumentacji oraz gdzie takie podejście daje największą wartość w codziennej pracy technicznej.
🧑💻 Maciej Kępa
Senior Data Engineer i Data Architect w Datumo, skoncentrowany na budowie produkcyjnych rozwiązań Data i AI na platformie Microsoft Azure. Moja praca skupia się na praktycznym wykorzystaniu AI w rzeczywistych środowiskach: architekturze platform, powtarzalnym dostarczaniu rozwiązań, fundamentach MLOps, obserwowalności oraz inżynierskich granicach między danymi a aplikacjami uczenia maszynowego.
Zależy mi na systemach, które są skalowalne, obserwowalne, utrzymywalne i faktycznie gotowe do produkcji – a nie tylko przekonujące podczas warsztatu czy demonstracji w notebooku.
✍️ Autor bloga: maciejkepa.dev
🤖 Mariusz Wójcik
Członek zarządu Data Community Poland i lider oddziału Bydgoszcz & Toruń. Senior Azure Architect zajmujący się projektowaniem i wdrażaniem skalowalnych, nowoczesnych platform danych opartych na Microsoft Azure. Posiada szerokie doświadczenie w projektowaniu baz danych, przetwarzaniu dużych wolumenów danych oraz implementacji rozwiązań analitycznych.
Aktywnie działa w społeczności IT jako członek zarządu Data Community Poland oraz lider oddziału w Bydgoszczy i Toruniu, angażując się w organizację wydarzeń oraz prowadzi prelekcje na konferencjach branżowych, gdzie dzieli się wiedzą o bazach danych, analityce i rozwiązaniach chmurowych.
🤝 Partner wydarzenia:
Młyny Rothera
🎉 Serdecznie zapraszamy!
Rozmawiamy w praktyczny sposób o nowościach i realnych zastosowaniach technologii danych.
📅 30.07.2026, godz. 18:00
📍 Młyny Rothera
Mennica 10 (2 piętro)
Bydgoszcz
➡️ Językoznawcze supermoce programisty
Podobno nazywanie rzeczy to jeden z największych problemów programistów. Chciałbym przyjrzeć się temu twierdzeniu i zastanowić, dlaczego tak jest. Czy możemy coś z tym w ogóle zrobić? Czy to brak słownictwa, braki wiedzy w obszarze DDD, czy jeszcze inne czynniki powodują, że zmienne oraz klasy tak ciężko poskromić nazwą?
Podczas tej prezentacji odkryjemy, że wiedza z zakresu językoznawstwa to potężne narzędzie diagnostyczne i światotwórcze. Przyjrzymy się kodowi również przez pryzmat psychologii poznawczej i sprawdzimy, jak nieprecyzyjne nazwy wydeptują w naszych mózgach błędne ścieżki, a z drugiej strony, jak trafnymi nazwami można redukować poziom zaskoczenia innych programistów czytających nasz kod.
➡️ Funkcje Databricks, które powinieneś znać
Databricks oferuje szereg funkcji, które znacząco upraszczają budowę nowoczesnych rozwiązań Data Engineering. Podczas sesji omówimy praktyczne zastosowania najważniejszych możliwości platformy.
Szczególną uwagę poświęcimy technikom efektywnego ładowania i aktualizacji danych, w tym operacjom REPLACE WHERE, REPLACE USING / REPLACE ON oraz INSERT OVERWRITE PARTITION, które pozwalają wykonywać selektywne nadpisywanie danych bez konieczności przebudowy całych tabel.
Na przykładach pokażemy, jak wykorzystać te mechanizmy do budowy wydajnych i niezawodnych procesów ETL.
📝 Piotr Wereszczyński
Programista z lekko ponad 5-letnim doświadczeniem. Zaczynał od Javy, by ostatecznie znaleźć się w świecie C# i platformy .NET. Na co dzień mierzy się z niejasnymi wymaganiami, splątanymi zależnościami i niską kohezją. Przy rozwiązywaniu problemów kieruje się pytaniem „Co to znaczy?”. Kiedy nie siedzi przed monitorem, wciela się w krasnoluda podczas sesji tabletop RPG, gra w planszówki z żoną oraz zwiedza Toruń na rowerze.
🧱 Artur Dalak
Moja przygoda z raportowaniem i dostarczaniem danych dla użytkowników końcowych rozpoczęła się ponad 18 lat temu. Na początku pracowałem z prostymi arkuszami kalkulacyjnymi w oparciu o dane z bazy IBM DB2, ale z biegiem czasu zmieniłem swoją specjalizację na produkty firmy Microsoft i w końcu trafiłem do świata rozwiązań chmurowych. Obecnie moja praca skupia się na tabelarycznych modelach danych w Azure oraz procesach ETL opartych na Databricks i Synapse.
🤝 Partner wydarzenia:
Młyny Rothera
🎉 Serdecznie zapraszamy!
Rozmawiamy w praktyczny sposób o nowościach i realnych zastosowaniach technologii danych.
📅 25.06.2026, godz. 18:00
📍 Młyny Rothera
Mennica 10 (2 piętro)
Bydgoszcz
➡️ Fast and enjoyable automation of data platforms and processes with low-code AI Agents
Budujesz platformę? Wspierasz proces? W takim razie ta sesja jest właśnie dla Ciebie.
W ciągu godziny pokażemy Ci, jak zbudować agenta od podstaw przy użyciu narzędzi low-code.
W ramach demonstracji zautomatyzujemy rzeczywisty scenariusz na platformie Azure.
Nie jest wymagana żadna wcześniejsza wiedza!
➡️ Securing AI Applications: Attacks, Leaks, and Defense Patterns
Masz w planach wdrożenie AI albo już korzystasz z modeli językowych w swoim systemie?
To pewnie wiesz, że sztuczna inteligencja wprowadza specyficzne wyzwania dla bezpieczeństwa.
Ta sesja pomoże Ci zrozumieć, gdzie naprawdę pojawiają się zagrożenia.W ciągu godziny omówimy najważniejsze ryzyka dla aplikacji opartych na LLM – od prompt injection i jailbreaków po wycieki danych oraz problemy związane z RAG, narzędziami i dokumentami.
Pokażemy też, jak ograniczać te ryzyka na poziomie architektury, kontroli dostępu, walidacji oraz mechanizmów ochronnych.
☁️ Adam Marczak
Microsoft Azure MVP i Cloud Architect z ponad 16-letnim doświadczeniem w branży IT. Pasjonat technologii Microsoft i chmury Azure, dla której od ponad dekady projektuje rozwiązania dla dużych organizacji międzynarodowych. Specjalizuje się w obszarze Data & Analytics. Po godzinach prowadzi popularny kanał YouTube Azure for Everyone, gdzie dzieli się wiedzą na temat usług Azure.
🔐 Maciej Kępa
Senior Data Engineer i Data Architect w Datumo, skoncentrowany na budowie produkcyjnych rozwiązań Data i AI na platformie Microsoft Azure.
Jego praca skupia się na praktycznym wykorzystaniu AI w rzeczywistych środowiskach: architekturze platform, powtarzalnym dostarczaniu rozwiązań, fundamentach MLOps, obserwowalności oraz inżynierskich granicach między danymi a aplikacjami uczenia maszynowego.
Stawia na systemy skalowalne, obserwowalne, utrzymywalne i faktycznie gotowe do produkcji – a nie tylko dobrze wyglądające podczas demonstracji.
Autor bloga: maciejkepa.dev
🤝 Partner wydarzenia:
Młyny Rothera
🎉 Serdecznie zapraszamy!
Cześć!
Zapraszamy na 33. spotkanie Trójmiejskiej Grupy Data Community!
Spotkanie odbędzie się w gdańskim biurze firmy Hapag-Lloyd.
W czasie spotkania dowiemy się jak projektować kontekst dla LLM-ów i automatyzować jego poprawianie, a także jak przetwarzać tylko to, co się zmieniło niezależnie od technologii.
Udział w wydarzeniu jest jak zawsze bezpłatny, jednak ze względów logistycznych prosimy o rejestrację przez Meetup oraz przybycie przed 18:00.
Szczegóły wydarzenia
Data: Środa, 24 czerwca
Godzina: 18:00
Miejsce: Biuro Hapag-Lloyd, Biuro Alchemia IV – Neon, Grunwaldzka 413, Gdańsk, Oliwa – 7 piętro.
Dojazd komunikacją miejską: najbliższa stacja SKM – Gdańsk Przymorze Uniwersytet.
Najwygodniejszy parking – parkingi Olivia biznes center – szczegóły: https://www.oliviacentre.com/o-nas/parkingi/
Agenda
Korzystasz z LLM-ów i masz wrażenie, że dobry prompt działa świetnie… dopóki nie zmienisz modelu, dostawca nie wycofa używanej wersji albo kolejne poprawki zaczynają psuć to, co już działało?
W tej prezentacji zobaczysz, dlaczego samo „napiszmy lepszy prompt” często nie wystarcza i gdzie zaczyna się context engineering. Dowiesz się więcej o promptowym długu technicznym, wpływie kontekstu na jakość odpowiedzi i o tym, dlaczego ręczne poprawianie instrukcji szybko przestaje się skalować.
Na końcu zobaczysz DSPy – narzędzie, które pomaga ograniczyć przywiązanie do jednego modelu i automatycznie szukać lepszych promptów w bardziej mierzalny sposób.
W Fabricu czy Databricksach mamy dziś wbudowane mechanizmy do przetwarzania przyrostowego i często to wystarcza. Ale co, jeśli z jakiegoś powodu nie możemy ich użyć? Albo chcemy mieć podejście, które zadziała niezależnie od technologii?
Na tej sesji zobaczysz uniwersalny wzorzec wykrywania zmian, który sprawdza się w każdym środowisku – w Azure, Fabricu, Databricksach, dbt, Snowflake’u, a nawet on-prem. Dzięki niemu można pominąć dane, które już zostały przetworzone i skupić się wyłącznie na tym, co się faktycznie zmieniło.
Nasi prelegenci:
Hubert Jegierski – Machine Learning Engineer od ponad 8 lat rozwijający i wdrażający rozwiązania oparte na AI i ML, łącząc doświadczenie akademickie i przemysłowe. Pracował przy projektach o szerokim zakresie zastosowań AI i ML, w tym przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), predictive maintenance, detekcji anomalii oraz analizy danych biomedycznych. Obecnie skupia się na zastosowaniach modeli LLM w zarządzaniu wiedzą, takich jak weryfikacja faktów w dokumentach, wsparcie sprzedażowe czy wyszukiwanie informacji.
Piotr Tybulewicz – Stary wyjadacz opowiadający o danych oraz szeroko rozumianym data engineeringu (zwłaszcza w Azure).
Zgłoś swój temat!
Masz wiedzę, którą chcesz podzielić się z innymi? Chcesz zgłębić ciekawy temat, podzielić się case study lub spróbować swoich sił jako prelegent? Skontaktuj się z nami – oferujemy pełne wsparcie! Pisz na trojmiasto@datacommunity.pl.
Serdecznie zapraszamy!
Zapisz się poprzez meetup!
Dzień dobry 🙂
Zapraszamy na, jak zawsze darmowe, spotkanie Wrocławskiej grupy pasjonatów technologii Microsoft SQL Server oraz Data Platform.
Spotkanie odbędzie się 18.06 tradycyjnie w Pub Wędrówki na Podwalu.
➡️ Agenda spotkania:
18:00 – 18:10 Rozpoczęcie spotkania, sprawy organizacyjne
18:10 – 19:10 Temat Sesji zostanie podany wkrótce (jeśli chcesz być prelegentem skontaktuj się z nami)
19:10 – 20:00 Networking, pizza
20:00 – 21:00 Temat Sesji zostanie podany wkrótce (jeśli chcesz być prelegentem skontaktuj się z nami)
21:00 Zakończenie
➡️ Abstrakty Sesji:
➡️ BIO prelegentów:
Dziękujemy partnerom grupy za wsparcie – dzięki nim możemy spotykać się w tak fajnym miejscu 🙂
*
*
* Twoja firma? 🙂
➡️ W komentarzach nasi Partnerzy opowiedzą coś o sobie i się przywitają.
Zapraszamy serdecznie do zapoznania się, można znaleźć tam ciekawe rzeczy!
➡️
Gdyby i Twoja firma szukała okazji do współpracy to zachęcamy do kontaktu 🙂
Pozdrawiamy serdecznie,
Rafał Zakrzewski
Robert Tomaszek
Zapisy w Meetup
Zapraszamy na 142. spotkanie krakowskiej grupy Data Community, w HEVRE!
KIEDY
17 czerwca (środa) – 18:00 – 21:00
GDZIE
Pub HEVRE – Meiselsa 18, Kraków
AGENDA
18:00 – 18:15 Rozpoczęcie spotkania, sprawy organizacyjne
18:15 – 19:15 Generatywne AI i LLM – nowa fala technologii – Maciej Kępa
19:15 – 19:20 Przerwa
19:20 – 20:20 Regex w SQL Server 2025: koniec z kombinowaniem w T-SQL? – Tomasz Libera
20:20 – 21:00 Networking i zakończenie spotkania
ABSTRAKTY
Generatywne AI i LLM – nowa fala technologii – Wprowadzenie do generatywnego AI i dużych modeli językowych – od różnic między klasycznym machine learningiem a LLM, przez podstawy architektury Transformer, po praktyczne wykorzystanie modeli w rozwiązaniach biznesowych. Omówimy, jak LLM zmieniają sposób budowy systemów ML: od trenowania modeli predykcyjnych do tworzenia aplikacji opartych o prompty, kontekst, wyszukiwanie informacji i integrację z narzędziami.
Pokażemy też, jak łączyć modele językowe z firmowymi danymi, aby tworzyć bardziej użyteczne aplikacje AI. Omówimy podstawy RAG, rolę agentów AI oraz zastosowanie frameworków takich jak LangChain i Semantic Kernel. Część praktyczna obejmie demo funkcji AI w Databricks.
Z sesji wyniesiesz:
– Zrozumienie, czym różni się klasyczne ML od dużych modeli językowych.
– Podstawową wiedzę o tym, jak działa architektura Transformer.
– Wiedzę, kiedy warto zastosować RAG i jaką rolę pełni kontekst w odpowiedziach generowanych przez model.
– Świadomość, czym są agenci AI i narzędzia do orkiestracji pracy modeli.
– Praktyczny obraz wykorzystania generatywnego AI w Databricks.
Regex w SQL Server 2025: koniec z kombinowaniem w T-SQL? –
Wyrażenia regularne przez lata były w SQL Serverze tematem z kategorii: „da się, ale…”. LIKE, PATINDEX, CLR, zewnętrzny kod, funkcje pomocnicze, obejścia — każdy miał na to swój sposób.
W SQL Server 2025 dostajemy natywną obsługę wyrażeń regularnych w T-SQL, m.in. funkcje REGEXP_LIKE, REGEXP_REPLACE, REGEXP_SUBSTR, REGEXP_INSTR, REGEXP_COUNT, REGEXP_MATCHES i REGEXP_SPLIT_TO_TABLE. Microsoft opisuje je jako mechanizm do dopasowywania złożonych wzorców i manipulowania danymi bez wychodzenia poza SQL Server.
W trakcie sesji pokażę praktyczne scenariusze użycia regexów w SQL Server 2025: walidację danych, wyszukiwanie wzorców, czyszczenie tekstu, ekstrakcję fragmentów stringów oraz dzielenie danych tekstowych do postaci tabelarycznej.
Na koniec porozmawiamy o ograniczeniach: m.in. o wpływie regexów na wydajność, różnicach względem klasycznych porównań tekstowych, ograniczeniach dla typów varchar(max) / nvarchar(max).
BIO
Maciej Kępa – Data Architect @ Datumo
Inżynier danych oraz lider techniczny w Datumo. Swoją karierę zadedykował obszarom AI/ML, urządzeniom brzegowym oraz IoT. Zawodowo związany z projektowaniem oraz wdrażaniem rozwiązań opartych głównie na chmurze Azure. Zwolennik sztucznej inteligencji zorientowanej na dane (Data-centric AI). Prywatnie miłośnik zwierząt, gier komputerowych oraz majsterkowania
Tomasz Libera – Data Architect w TIDK. MVP Data Platform, MCT. Aktywny członek Data Community Poland. Prelegent na konferencjach dotyczących Microsoft Data Platform.
Jego prezentacje i sesje szkoleniowe można znaleźć na kanale YouTube www.youtube.com/c/kursysql oraz na stronie internetowej www.kursysql.pl.
Pasjonat kolarstwa i maratonów MTB.