PodParley PodParley

001: Zajawki

Pierwszy odcinek w którym przedstawiamy się przez pryzmat zajawek programistycznych. Opowiadamy też o lifehackach efektywnego studiowania oraz heurystykach filtrowania wartościowych technologii.

An episode of the chwast.it podcast, hosted by chwast.it, titled "001: Zajawki" was published on October 29, 2017 and runs 32 minutes.

October 29, 2017 ·32m · chwast.it

0:00 / 0:00

Obecne zajawki 01:08 - @peel opowiada o swoich eksperymentach z funkcyjnym podejściem do infrastruktury (nix, dhall) aby wyeliminować globalny stan 02:13 - @kubek2k po raz kolejny podchodzi do nauki Haskella aby móc czytać poważniejsze publikacje dotyczące programowania funkcyjnego. Oprócz tego uczy się elektroniki i niepochlebnie wypowiada się o AppleScript. 03:42 - @kwasniew stara się uczyć czegoś na front-endzie (CSS na głębszym poziomie), czegoś na back-endzie (Designing Data Intensive Applications) i czegoś wokół aspektów miękkich IT (research do studiów podyplomowych na AGH). Poszukiwanie kolejnych zajawek 05:32 - @kubek2k poleca śledzić odpowiednie osoby na twitterze oraz chodzić na wykłady oderwane od naszej codziennej rzeczywistości 06:21 - @kwasniew korzysta z obecności ekspertów z którymi pracuje i uczy się tego do czego ma akurat dostęp w danej chwili. Oprócz tego stara się zrozumieć cały stos technologiczny aby unikać mikrooptymalizacji. 08:22 - @peel jako “failed scientist” poznaje technologie dokładniej niż tego potrzebuje czytając whitepapery. Również sama praca jest dla niego źródłem zajawek. Lifehacki studiowania 10:21 - @kwasniew zaczyna naukę od najtrudniejszych rzeczy, zaplanowanych dzień wcześniej. Oprócz tego aplikuje limit tematów do nauki w toku. Tematy, które rozpoczyna stara się doprowadzać do poziomu nieświadomej kompetencji. 11:57 - @kwasniew mówi o szukaniu luk w technologiach, których się uczymy. Opowiada o swoich doświadczeniach z Elm gdzie problemem są czasy kompilacji dużych projektów i brakujące elementy języka. 13:04 - @peel opowiada o swoim artykule opisującym organizację środowiska pracy i wiedzy, aby unikać tinkeringu. Wypracowany przez niego workflow częściowo automatyzuje co, kiedy i jak się uczyć. 14:14 - @peel zdradza szczegóły swojego workflow: etap weryfikacji jakości i backgroundu materiału, skanowania treści i w końcu dokładnego zrozumienia. 15:40 - @kubek2k nie może się powstrzymać przed poznawaniem nowych rzeczy, które często później trzeba odrzucić 16:36 - @kubek2k bardziej ceni proces notowania niż same notatki 17:02 - @kubek2k kursy z deadlinami pomagają w systematycznej nauce 17:29 - @kubek2k aby w pełni się czegoś nauczyć trzeba to zastosować w praktyce np. w projektach open source 18:02 - dyskusja na temat kosztów utopionych. Tak jak korporacje trzymają się technologii, które zakupiły, tak my programiści kurczowo trzymamy się tego co już znamy. Jednym z narzędzi do radzenia sobie z tym błędem poznawczym jest przybranie perspektywy doradcy. Co świadomie odrzucać 20:20 - @kwasniew opowiada o swojej diecie informacyjnej i technologiach do których nie chce wracać (JEE, Spring/Hibernate, full-stack frameworks) 20:53 - @kwasniew warto mieć system wartości do podejmowania decyzji technologicznych. W jego systemie są m.in: szanowanie tego jak działa sieć Web, szybki feedback od testów/kompilatora/serwera, proste mechanizmy języka (np. funkcje zamiast klas), nauczalność, brak magii 21:51 - @kwasniew heurystyki odrzucania na bazie systemu wartości. Czerwona lampka: adnotacje, this w JS, technologie klasy “enterprise”, wolny start serwera mierzony w sekundach 22:57 - @kubek2k w zupełnie nowej dziedzinie nie mamy punktu odniesienia i jesteśmy skazani na wiele nieudanych eksperymentów 23:46 - @kubek2k heurystyka - dobre CLI przy technologiach opsowych aby było łatwo automatyzować 24:18 - @kubek2k heurystyka - czy technologia używa uznanego nazewnictwa, czy rozwiązanie nie łamie teorii np. CAP theorem 25:03 - @peel sceptycznie obserwuje hype technologiczny, który często jest starymi rozwiązaniami opakowanymi w nowe nazwy. Podejrzliwie spogląda na technologie za którymi stoi za dużo pieniędzy 26:03 - @peel “least powerful abstraction” - dobieraj rozwiązania do swojej skali problemu i adaptuj gdy trzeba Dyskusja końcowa 26:49 - dyskusja na temat krytykowania. W naszej kulturze lubimy narzekać. Z drugiej strony warto wzbogacić krytykę przekazem pozytywnym. Robienie małych kroków (kaizen) czasami nie wystarczy. 28:14 - dyskusja dotycząca zmiany podejścia do nauki przez pryzmat doświadczenia. Zaczynamy od szybkich zwycięstw, a z czasem zależy nam dogłębnym zrozumieniu. 30:40 - @kubek2k preferuje aby szkoły wyższe uczyły niepraktycznych rzeczy i poszerzały horyzonty dotyczące fundamentów programowania. Później łatwiej zrozumieć całą nadbudowę. Linki Aktualne zajawki Nix nix package manager: https://nixos.org/nix/ nixos: https://nixos.org/ disnix: https://nixos.org/disnix/ nixops: https://nixos.org/nixops/ Dhall: https://github.com/dhall-lang/dhall-lang Haskell: Future learn Haskell: https://www.futurelearn.com/courses/functional-programming-haskell/ Learn You a Haskell for Great Good: http://learnyouahaskell.com/ Kurs Elektroniki MT: http://mlodytechnik.pl/eksperymenty-i-zadania-szkolne/kursy/23909-praktyczny-kurs-elektroniki AppleScript (nie klikać, grozi uszkodzeniem mózgu): https://developer.apple.com/library/content/documentation/AppleScript/Conceptual/AppleScriptLangGuide/introduction/ASLR_intro.html CSS in Depth: https://www.manning.com/books/css-in-depth Designing Data Intensive Applications - Martin Klepmann: http://shop.oreilly.com/product/0636920032175.do Uncertified Scrum Master (http://business-management.pl/program/) Daniel Kahneman: https://www.amazon.com/Thinking-Fast-Slow-Daniel-Kahneman/dp/0374533555 Anders Ericsson: https://www.amazon.com/Peak-Secrets-New-Science-Expertise/dp/0544456238 Nicole Forsgren, Jez Humble: https://puppet.com/resources/whitepaper/state-of-devops-report Źródła zajawek Stefan Tilkov: https://twitter.com/stilkov Brian Lonsdorf: https://twitter.com/drboolean Michael Fogus: https://twitter.com/fogus Konferencje z ciekawymi tematami: LambdaDays: http://www.lambdadays.org/ Polyconf: https://polyconf.com/ Strangeloop: https://www.thestrangeloop.com/ Daniel Worthington-Bodart https://github.com/bodar talk o szybkich buildach https://www.infoq.com/presentations/Crazy-Fast-Build-Times-or-When-10-Seconds-Starts-to-Make-You-Nervous Artykuł Piotrka o czytaniu whitepaperów https://codearsonist.com/reading-for-programmers Coursera: https://www.coursera.org Future Learn: https://www.futurelearn.com Koszty utopione: https://en.wikipedia.org/wiki/Sunk_cost Heurystyki List Edsgera W. Dijkstry do Rady Budżetowej University of Texas (a nie MIT jak to było powiedziane w podcaście) w sprawie zmiany Haskella na Javę http://chrisdone.com/posts/dijkstra-haskell-java

Pierwszy odcinek w którym przedstawiamy się przez pryzmat zajawek programistycznych. Opowiadamy też o lifehackach efektywnego studiowania oraz heurystykach filtrowania wartościowych technologii.

No similar episodes found.

No similar podcasts found.

URL copied to clipboard!