Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) : Farba

Archive for the ‘Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML)’ Category

23

listopad

Możliwość komentowania została wyłączona

Comments

Filmy online za darmo

Seriale nową pasją wielu osób W naszym serwisie internetowym można bez żadnych przeszkód obejrzeć niebywale wiele ciekawych filmów i seriali. Oczywiście filmy online umieszczone pod adresem www.filmykino.pl są zupełnie darmowe, a więc jeśli naprawdę Ciebie interesują filmy online za darmo, powinieneś jak najbardziej wstąpić na stronę. W szczególności, iż codziennie w serwisie są umieszczane nowe darmowe filmy, a więc bez wątpienia warto zajrzeć na witrynę. Oczywiście jest również możliwość zakupu […]

Categories: Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML)

20

listopad

Możliwość komentowania została wyłączona

Comments

Wie Werbemützen helfen, bei der Promotion eines Unternehmens

Werbekappen können ein wirksames Mittel sein, um die Sichtbarkeit eines Unternehmens im alltäglichen Umfeld zu steigern, denn sie die Aufmerksamkeit von Menschen lenken, denen man an unterschiedlichen Orten trifft. Die Präsenz solcher Werbeartikel auf der Straße, in Parks oder bei Sportevents ermöglicht es dem Unternehmen, von einem breiten Publikum von Zielgruppen bemerkt zu werden und zugleich die Marke im Gedächtnis zu verankern. Menschen, die die Kappen tragen, werden zu natürlichen […]

Categories: Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML)

Przeczytaj:
Kariera w IT kojarzy się z dynamicznym rozwojem, wysokimi zarobkami i ciekawymi projektami. Rzeczywiście – jest to branża dająca ogromne możliwości, ale jednocześnie bardzo wymagająca pod względem ciągłego uczenia się. Wystarczy kilka lat stagnacji, by nagle okazało się, że nasze kompetencje są przestarzałe, a znalezienie nowej pracy staje się trudniejsze niż się spodziewaliśmy. 1. Specjalizacja – konieczność czy pułapka? Na początku kariery większość osób „idzie szeroko”: trochę frontendu, trochę backendu, trochę baz danych, może odrobina DevOpsa. Z czasem jednak rynek oczekuje specjalizacji – stajemy się np.: frontend developerem (React, Vue, Angular), backend developerem (Java, .NET, Node.js, Go), inżynierem DevOps, specjalistą od bezpieczeństwa, analitykiem danych. Specjalizacja pozwala szybciej rosnąć płacowo i ekspercko, ale może też stać się pułapką, jeśli zbytnio przywiążemy się do jednego stosu technologii czy rodzaju projektów. 2. Sygnały, że zaczynasz zawodowo „stać w miejscu” Warto raz na jakiś czas zrobić sobie szczery przegląd kariery. Oto kilka sygnałów ostrzegawczych: od kilku lat robisz właściwie to samo, tylko w kolejnych projektach, nowe biblioteki, frameworki i narzędzia poznajesz tylko z nagłówków artykułów, unikasz tematów, których „nie znasz”, bo to wyjście ze strefy komfortu, przestałeś/-aś inwestować w kursy, konferencje, książki – „bo już wszystko wiesz”. Jeśli widzisz u siebie te objawy, to dobry moment, by zaplanować kolejny krok rozwojowy. Świetnym źródłem inspiracji są doświadczenia innych. Dobrym miejscem, by o to zapytać, jest aktywne forum branżowe dla programistów, architektów, testerów czy DevOpsów, gdzie ludzie opisują własne ścieżki przejścia między technologiami, zmianę specjalizacji czy wejście w role liderskie. 3. Jak mądrze uczyć się nowych technologii Ucząc się nowych rzeczy, łatwo wpaść w tryb „skakania po kursach”, bez realnego pogłębiania umiejętności. Warto podejść do tego bardziej projektowo: Wybierz obszar, który naprawdę Cię interesuje (np. Cloud, AI, bezpieczeństwo). Zaplanuj mały projekt, który pozwoli Ci wykorzystać nowe narzędzia w praktyce. Dopiero pod ten projekt dobierz kursy, książki, dokumentację. Zadbaj o „efekt końcowy”, który możesz pokazać: repozytorium na GitHubie, demo, case study. Taki sposób nauki jest bardziej motywujący, a jednocześnie lepiej widoczny dla potencjalnych pracodawców. 4. Umiejętności „ponad technologiami” Choć w IT dużo mówi się o konkretnych językach i frameworkach, to w długiej perspektywie najbardziej procentują umiejętności ponad-technologiczne: rozumienie domeny biznesowej, komunikacja z klientem i zespołem, umiejętność dzielenia problemu na mniejsze części, pisanie czytelnego, utrzymywalnego kodu, mentoring młodszych członków zespołu. Te kompetencje przydadzą się niezależnie od tego, czy za 5 lat będzie modny framework X, Y, czy Z. 5. Świadome planowanie ścieżki kariery Zamiast czekać, aż „firma sama coś zaproponuje”, warto samemu raz w roku zadać sobie kilka pytań: Gdzie chciałbym/chciałabym być za 3 lata? Jakie projekty mnie rozwijają, a jakie tylko „odcinają kupony”? Jakie umiejętności muszę zdobyć, by przeskoczyć poziom wyżej (technicznie lub lidersko)? Z kim powinienem porozmawiać, żeby dostać szczerą informację zwrotną? Rozwój w IT nie dzieje się „sam z siebie”. To ciąg decyzji – czasem drobnych, jak zapisanie się na webinar, czasem dużych, jak zmiana projektu, firmy czy technologii. Im bardziej świadomie je podejmujesz, tym większa szansa, że za kilka lat wciąż będziesz mieć poczucie, że Twoja praca jest ciekawa i sensowna.