137 Spotkanie Data Community we Wrocławiu

Dzień dobry :)

Zapraszamy na jak zawsze darmowe spotkanie wrocławskiej grupy pasjonatów technologii związanych z systemami bazodanowymi, analizą danych oraz technologiami pokrewnymi.

Spotkanie odbędzie się 17.09 tradycyjnie w Pubie Wędrówki na Podwalu.

➡️ Agenda spotkania:
18:00 – 18:10 Rozpoczęcie spotkania, sprawy organizacyjne
18:10 – 19:10 Łukasz Furga - Built for Fabric
19:10 – 20:00 Networking
20:00 – 21:00 Konrad Kukulski- Ewolucja ekstrakcji danych: Analityka i rozumienie tekstu z Databricks AI Functions
21:00 Zakończenie

➡️ Abstrakty Sesji:

• Łukasz Furga - Built for Fabric
  Battle-Tested Architecture and CI/CD You Can Actually Ship - Variable Libraries, Regex Parameterization and Beyond
• Konrad Kukulski- Ewolucja ekstrakcji danych: Analityka i rozumienie tekstu z Databricks AI Functions
  Ewolucja ekstrakcji danych: Analityka i rozumienie tekstu z Databricks AI Functions
  Co dzieje się w momencie, gdy z tysięcy nieustrukturyzowanych dokumentów zeszliśmy już do czystej postaci tekstowej? Jak wyciągnąć kluczowe encje, sklasyfikować intencje czy podsumować obszerne treści bez pisania skomplikowanego kodu w Pythonie i bez opuszczania środowiska bazodanowego?
  W czwartej odsłonie naszego cyklu wykonamy kolejny krok: przejdziemy od samego parsowania dokumentów do natywnej analityki i rozumienia tekstu. Skupimy się na możliwościach, jakie daje rodzina Databricks AI Functions (ai_extract, ai_classify, ai_analyze_sentiment, ai_summarize, ai_query). Pokażę, jak za pomocą prostych zapytań SQL zamienić surową treść w ustrukturyzowane, gotowe do raportowania tabele Delta przy zachowaniu pełnej kontroli i bezpieczeństwa w Lakehouse.
  Kluczowe punkty sesji:
  Strukturyzacja tekstu w SQL: Wykorzystanie ai_extract oraz ai_classify do automatycznego wyciągania kluczowych pól i kategoryzacji danych.
  Natywna analityka semantyczna: Praktyczne zastosowanie funkcji do analizy sentymentu i podsumowywania treści (ai_analyze_sentiment, ai_summarize) na masową skalę.
  Elastyczność z ai_query: Bezpośrednie odwoływanie się do modeli LLM w ramach Foundation Model Serving z poziomu zapytania bazodanowego.

➡️ BIO prelegentów:

• Łukasz Furga
  Experienced Data Solution Technical Lead, Trainer, and Team Leader with a proven track record in architecting, implementing, and optimizing complex data solutions on Microsoft Azure, Fabric and Purview. Specializing in the Azure and Fabric data ecosystem, I have consistently enabled organizations to derive actionable insights and build scalable, secure, and cost-effective data platforms. Adept at bridging technical and business domains, I lead cross-functional teams, deliver strategic training programs, and drive data modernization initiatives aligned with business goals.
• Konrad Kukulski
  Experienced ML Architect and Senior Data Engineer with a strong focus on machine learning, AI, and data engineering, particularly in cloud environments like Azure and AWS.

Dziękujemy partnerom grupy za wsparcie - dzięki nim możemy spotykać się w tak fajnym miejscu :)
* Elitmind
* Twoja firma? :)

Gdyby i Twoja firma szukała okazji do współpracy, to zachęcamy do kontaktu :)

Pozdrawiamy serdecznie,
Rafał Zakrzewski
Robert Tomaszek