Name: MERGE w Databricks: dlaczego poprawny wynik nie zawsze jest poprawny🟦
Start: 2026-05-28T16:00:00
End: 2026-05-28T19:00:00
Location: Krakow

O wydarzeniu

⭐ Bezpłatne bilety

⏱ Data: 28 maja 2026 roku, godz. 18:00
🔵 Miejsce: HEVRE, ul. Meiselsa 18, Kraków

Zapraszamy na wydarzenie Tech Talk | MeetUp Kraków #5: Data & LLM, które odbędzie się 28 maja 2026 roku o godzinie 18:00 w HEVRE (ul. Meiselsa 18) w Krakowie.

Uczestnictwo w spotkaniu jest bezpłatne dla osób zapisanych przez Evenea.

❎ AGENDA ❎

17:30–18:00 — Rejestracja uczestników, sprawdzenie biletów (I piętro)
18:00–18:15 — Otwarcie wydarzenia i przywitanie uczestników
18:15–18:45 — Prezentacja 1: Studying Large Language Models: Scientific Insights from GART Research — Jakub Siłka
18:45–18:55 — Przerwa
18:55–19:35 — Prezentacja 2: MERGE w Databricks: dlaczego poprawny wynik nie zawsze jest poprawny — Damian Widera
19:35–19:45 — Przerwa
19:45–20:15 — Prezentacja 3: How Fabric Data Agents increase quality of LLM response — Hubert Kobierzewski
20:15 — Networking przy napojach i cateringu

❎ OPISY PREZENTACJI ❎

How Fabric Data Agents increase quality of LLM response — Hubert Kobierzewski
Abstrakt: Everyone is talking about agents, but half the room secretly wonders: Which one, and why three of them? W tej sesji porównamy Microsoft Fabric Data Agents, Copilot Studio i Microsoft Foundry, omówimy praktyczne przypadki użycia i odpowiemy na pytania: który agent wybrać, gdy chcemy odpowiedzi z naszych danych, oraz kiedy Copilot Studio jest naprawdę przydatny. Live demo: zbudujemy Fabric Data Agent na żywo i wzbogacimy go danymi z trzech różnych źródeł: Lakehouse, Semantic Model i Eventhouse. Pokażemy, jak agent rozumuje na danych historycznych, analitycznych i real‑time oraz kiedy to ma sens w realnych projektach.

MERGE w Databricks: dlaczego poprawny wynik nie zawsze jest poprawny — Damian Widera
Abstrakt: MERGE INTO jest jednym z najczęściej używanych mechanizmów w Databricks i Delta Lake. Dla wielu zespołów stał się podstawą budowy warstw Silver i Gold. Problem w tym, że MERGE bardzo często nie zachowuje się tak, jak zakładają projektanci pipeline'ów.

❎ PRELEGENCI ❎

Jakub Siłka — Senior Data Scientist w Capgemini, specjalista od AI i deep learningu; praca z LLM, GenAI, wizją komputerową i systemami AI w produkcji.
Damian Widera — Project Manager w Euvic, 19 lat doświadczenia z .NET, SQL Server i Oracle; trener, administrator baz danych, autor i speaker na konferencjach branżowych.
Hubert Kobierzewski — BI Practice Lead w Cogit, lider społeczności Data Community Poland (Warszawa) i Warsaw Power BI User Group; uczy DataViz na uczelniach.