În ultimii trei ani și jumătate am avut șansa de a vizita frecvent un psiholog, ocazie cu care am reușit să înțeleg mai bine cum funcționează mintea umană, inclusiv a mea. Am învățat multe lucruri interesante despre modelele comportamentale pe care noi oamenii le avem și motivele din spatele acestor modele des întâlnite. Toate acestea au dus la o interacțiune mai bună cu oamenii din jurul meu. Un lucru interesant pe care l-am învățat a fost acela că oamenii sunt de obicei rezistenți la schimbare. Acest lucru a devenit oarecum natural, deoarece de-a lungul evoluției noastre ca specie, orice schimbare majoră a mediului înconjurător era o adevărată amenințare pentru supraviețuire. Cu toate acestea, avem tendința de a uita că de fapt adaptabilitatea este cea mai mare calitate pe care o avem ca specie. Această calitate a jucat un rol crucial în supraviețuirea noastră ca specie până în ziua de azi.

Inteligența artificială, machine learning, deep learning sunt în ultima perioadă termeni omniprezenți în mediul IT, la conferințe sau întâlniri tehnice. Fiecare proiect pare să aibă în zilele noastre o componentă legată de AI, de la simplele aplicații mobile până la sistemele complexe din mediul economic. Manifestându-se pregnant în ultimii 4-5 ani, preocuparea pentru predicții în dezvoltarea de aplicații are în spate un istoric al ei. Microsoft ne oferea sub SQL Server Anlysis Services 2000, acum aproape douăzeci de ani, o serie de nouă algoritmi predictivi, care puteau fi folosiți în Data Mining, termenul folosit atunci pentru aplicațiile predictive. Regăseam acolo algoritmii de regresie, decision tree, time series și chiar și mult mai pretențioasele rețele neuronale. Însă preocuparea pentru acest domeniu era extrem de redusă comparativ cu ceea ce se întâmplă azi.

Pentru cei care nu sunt încă familiari cu conceptul, tehnologia Robotic Process Automation (RPA) se referă la automatizarea de procese software. Adică, tehnologia RPA de la UiPath automatizează procese software, replicând interacțiunile pe care un utilizator le are cu sistemul pe care lucrează. Din seria aproape infinită a aplicațiilor, am ales să vă prezint o aplicație a tehnologiei de RPA care folosește tehnologiile dezvoltate chiar la biroul de dezvoltare din Cluj.

Probabil că titlul articolului v-a intrigat. Mă bucur dacă s-a întâmplat acest lucru, pentru că urmează să vă explic ce anume este “Low-code” şi cum Mendix a conceput şi implementat cu succes acest concept. Străbatem acest drum al cărui scop este de a înţelege cum funcţionează Low-code şi ce este Mendix prin răspunsuri la câteva întrebări. La final, voi trage o concluzie personală despre acest concept şi Mendix.

Un fenomen foarte interesant își face apariția în peisajul cotidian. Se referă la toolurile specifice pe care le utilizăm în mediul de lucru al noastru. În multe situații, inginerii acționează pe baza intuiției când au de terminat o sarcină de lucru. Înțelegerea și cunoștințele noastre sunt limitate de multe ori la câteva tooluri specifice cu care avem experiență. Ne punem aceste cunoștințe în aplicare pentru a rezolva problemele pentru care toolurile nu oferă o soluție corectă. Mai există și o tendință să luăm tooluri la modă și să le folosim cu scopul pentu care nu au fost create și în contextul nepotrivit.

A fost odată o idee: să găsim o modalitate cât mai rapidă prin care să asigurăm conformitatea unui produs software existent, cu noile standarde impuse de către client. În principiu, părea simplu... În realitate, aceasta se întâmpla acum 12 luni și încă nu este gata. Ce am realizat de atunci, ce am învățat și ce am face diferit, vom vedea în continuare.

Am început să lucrez cu JavaScript în 2017, așa că am căutat modalități de învățare. Am creat o aplicație care îmi monitoriza progresul la cititul de cărți unde am folosit React, Redux & Saga și Spring Boot. Inițial mă gândeam să o îmbunătățesc și să-i fac deploy undeva în cloud dar mi s-a părut o bătaie de cap prea mare pentru o singură persoană. Implementarea pe mobile părea mai simplă și alegerea firească a fost React Native.

S3 Bucket Negligence Award, un termen inventat de Corey Quinn , autorul picantelor newsletter și podcast “Last Week in AWS”, se referă la politicile security-as-an-afterthought ce au dus la tot felul de rezultate spectaculoase. Dacă nu sunteți interesați să citiți complet acest modest articol, important de reținut este următorul S3 Bucket policy, pentru reușite și popularitate

Există o tendință iminentă în digitalizarea mediului de lucru. Juxtapunerea dintre caracteristicile birourilor închiriate și nevoile adevărate ale utilizatorilor finali devine din ce în ce mai greu de justificat. Considerăm că valoarea angajaților este diminuată atunci când limitările spațiilor închiriate inhibă productivitatea, creativitatea și colaborarea percepută de către angajați. Prin urmare, obiectivul nostru principal este de a transforma mediul fizic de lucru într-un participant la activitățile zilnice de la birou.