Name: 135. spotkanie Data Community Kraków
Start: 2025-11-26T18:00:00+01:00
End: 2025-11-26T21:00:00+01:00
Location: Pub HEVRE

Zapraszamy na 135. spotkanie krakowskiej grupy Data Community, w naszym nowym miejscu - HEVRE!

**KIEDY**
26 listopada (środa) - 18:00 - 21:00

**GDZIE**
Pub HEVRE - Meiselsa 18, Kraków

**AGENDA**
18:00 – 18:15 Rozpoczęcie spotkania, sprawy organizacyjne
18:15 – 19:15 Dane i ich przygotowanie - praktyczne fundamenty - **Maciej Kępa**
19:15 – 19:45 Networking
19:45 - 20:45 Od zapytań do znaczenia: nowa era przeszukiwania danych - **Krzysztof Burejza**
20:45 – 20:50 Zakończenie spotkania

**ABSTRAKTY**
**Dane i ich przygotowanie - praktyczne fundamenty** \- W trakcie tego spotkania przejdziemy przez kluczowy etap każdego projektu AI/ML: przygotowanie danych\. Zamiast teoretycznych formułek skupimy się na praktycznych technikach używanych na co dzień \- od budowy pipeline'u danych\, przez czyszczenie i transformacje\, aż po walidację jakości danych z użyciem Great Expectations\. Zobaczysz\, jak wygląda realny proces przygotowywania danych\, który później stanie się fundamentem pod feature engineering\, trenowanie modeli i cały MLOps\.
Z sesji wyniesiesz:
• Zrozumienie, jak wygląda pełny pipeline danych w projektach ML - od surowych danych do gotowego zbioru pod model.
• Wiedzę, jak skutecznie czyścić, przetwarzać i przygotowywać dane.
• Umiejętność zastosowania narzędzi do walidacji danych, takich jak Great Expectations.
• Praktyczny przykład przygotowania datasetu w Databricks, który od razu można odtworzyć samodzielnie.
• Solidny fundament do budowania kolejnych etapów - feature engineeringu, trenowania modeli i MLOps.
**„AI/ML w praktyce - od teorii do wdrożenia” -** Seria dziewięciu technicznych spotkań, które krok po kroku przeprowadzą uczestników przez cały proces tworzenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego - od przygotowania danych, przez trening i MLOps, po zastosowanie generatywnego AI. Każda sesja to połączenie konkretnej wiedzy, kodu i praktycznych przykładów z realnych projektów. Celem cyklu jest zbudowanie solidnego zrozumienia, jak efektywnie projektować, implementować i utrzymywać rozwiązania ML w środowisku produkcyjnym.

**Od zapytań do znaczenia: nowa era przeszukiwania danych -** Przez lata przeszukiwanie danych opierało się na filtrach, indeksach i dopasowaniach, gdzie WHERE był królem.
Dziś coraz częściej chcemy, by system rozumiał, czego szukamy, a nie tylko co wpisaliśmy.To właśnie robi vector search i przeszukiwanie semantyczne, nowa metoda wyszukiwania danych, która działa na poziomie znaczenia, a nie kolumn i słów kluczowych. Podczas sesji pokażę, jak wygląda ta zmiana paradygmatu: od tradycyjnego SQL po semantyczne zapytania oparte na embeddingach i przestrzeniach wektorowych.

**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

**Krzysztof Burejza -** Specjalista w zakresie inżynierii danych, projektowania procesów ETL oraz budowy nowoczesnych platform danych w ekosystemie Microsoft. Posiada szeroką wiedzę z obszarów Azure, Databricks, Synapse Analytics, Microsoft Fabric oraz MS SQL Server, którą wykorzystuje do tworzenia skalowalnych i efektywnych rozwiązań opartych na danych. Aktywnie wspiera społeczność technologiczną jako lider Data Community w Bielsku-Białej

Michal Sadowski

Data Community Krakow

Data Community

Technology

Database Professionals

Nonprofit

Big Data

Data Visualization

Computer Programming

Data Science

SQL Server

Data Management

Business Intelligence

Database Development

Data Analytics

Data Mining

Microsoft Azure

135. spotkanie Data Community Kraków

Artificial Intelligence

Pub HEVRE

Share

Data Community Krakow

135. spotkanie Data Community Kraków

Data Community Krakow

Details

Members are also interested in