DevConf – jak było w tym roku?

Tym razem relacja będzie miała trochę inną formę niż zazwyczaj, ponieważ bardziej skupię się na opisaniu co wyniosłam z konferencji niż na samym jej przebiegu po kolei.
Najważniejsze jednak to chciałabym zaznaczyć – przede wszystkim dla tych, którzy w tym roku na DevConf nie byli, ponieważ nie bardzo wiedzieli co to za konferencja. Otóż nie obawiajcie się – znacie tą konferencję bardzo dobrze, tylko pod inną nazwą, gdyż do tej pory była ona organizowana pod nazwą DevDay. Prawda, że już coś świta? Zatem jeśli kojarzycie DevDay wiedzcie, że DevConf w niczym nie ustępuje jakością swojemu poprzednikowy i tak samo warto na niego pójść. Generalnie nic się nie zmieniło:)
Natomiast jeśli ani DevDay ani DevConf nic Wam nie mówią, to musicie koniecznie nadrobić w przyszłym roku:) DevConf czy też dawniej DevDay to konferencja, którą z roku na rok polecam a która odbywa się w Krakowie zwykle we wrześniu.
Nie inaczej było w tym roku – miała ona miejsce w Multikinie 14 i 15 września a poprzedzały ją warsztaty. Najwięcej prezentacji było na tematy związane z Data Science, Machine Learning, Deep Learning, Artificial Intelligence, co bardzo mi się podobało, ponieważ są to tematy, którymi się interesuję od jakiegoś czasu, więc fajnie było posłuchać i dowiedzieć się czegoś nowego bądź odświeżyć już posiadaną wiedzę. Nie obyło się również bez tematów mniej technicznych. Można było posłuchać o tym jak promować swoje produkty będą programistą czyli ich twórcą czy o tym jak rozwinąć zespół tak by wszystkim się w nim dobrze pracowało. Nie brakło również prezentacji przeznaczonych dla programistów .NET na temat .NET Core czy .NET Standard, był również Xamarin. Jak co roku zatem każdy mógł znaleźć coś dla siebie.
Jedną z prelekcji na które nie mogłam się doczekać było występienie Irio Musskopf’a, który przyjechał z Brazylii by opowiedzieć o projekcie (Serenata de amor) który swego czasu rozpoczął a którego celem było wykorzystanie AI i Open Data do zbadania wydatków brazylijskich kongresmenów. Wyniki były o tyle ciekawe, że pojawiło się wiele ciekawych rzeczy – na przykład były osoby, które wydały pieniądze na kilkanaście obiadów dziennie, choć niemożliwością było ich zjedzenie. Podobnie w przypadku spożywania posiłków danego dnia w miejscach oddalonych od siebie o tysiące kilometrów. Najlepszym przypadkiem był ktoś kto w wydatkach miał, że zjadł całą… kozę:) Było ciekawie. Zachęcam do obejrzenia nagrania z tej prelekcji jak tylko się pojawi. Jedyne czego mi brakowało to troszkę więcej „mięsa” czyli co i jak było dokładnie analizowane. Tutaj było mocno teoretycznie.
Podobnie było w wielu innych prezentacjach z tematu Data Science – dużo o procesach, o tym jak to ogólnie działa, mniej demonstrowania co się za tym wszystkim kryje. Przynajmniej takie odniosłam wrażenie z wystąpień na których byłam. Jednak w jednym znalazło się coś naprawdę fajnego. Silviu Niculita pokazał bardzo fajne narzędzie, którego wcześniej nie dotykałam – mianowicie Azure ML. Pozwala ono podobnie jak Excel import i analizę danych, jak również ich reprezentację ale to nie wszystko. Bez zagłębiania się w kod możemy tworzyć modele danych, generować treningowe zbiory danych a także z tego wszystkiego wystawiać API. Jakbyśmy jednak chcieli pobawić się kodem mamy do dyspozycji Pythona. Na prezentacji jednak Silviu wyklikiwał wszystko w postaci tzw bloczków – tutaj dane wejściowe, tutaj modelujemy, przepuszczamy przez to i o to jest;) Bardzo fajnie to wyglądało, ale Azure ML jeśli zajrzycie na stronę dokumentacji wydaje się być narzędziem z dużymi możliwościami. Nie mogę się doczekać, kiedy je zgłębie:) Jeśli interesuje was temat ML – polecam!
Podobała mi się też prezentacja Nicka Heiner’a o tym jak pracować w zespole – o tym jakie błędy popełniamy w komunikacji i co można z tym zrobić. Bardzo lubię tego typu prezentacje, ponieważ praca w zespole wymaga wielu umiejętności nad którymi często musimy codziennie pracować. Nick mówił między innymi o tym jak ważne jest zaufanie w zespole – tak abyśmy zawsze podchodzili do innych z nastawieniem, że mają pozytywne intencje. To może dużo zmienić w tym jak jesteśmy odbierani. Mówił też, że niekoniecznie przychodzenie do nowego zespołu i narzekanie „co to za kod, dlaczego to tak wygląda” jest na miejscu, ponieważ jako nowa osoba nie zawsze wiemy jak sprawy toczyły się wcześniej. Z kolei takim zachowaniem możemy zrazić do siebie nowych kolegów/koleżanki. Nick zwrócił też uwagę na podejście do code review tak by zaczynać od sprawdzenia czy kod rozwiązuje problem jaki był do rozwiązania a dopiero później skupiać się na takich szczegółach jak styl kodowania. Pozwala to uniknąć sytuacji, gdy najpierw spędzimy czas na spieraniu się o nazwy zmiennych czy metod a następnie się okaże, to wszystko strata czasu, bo po głębszym zastanowieniu wychodzi, że dany kod w ogóle nie jest potrzebny.
Nie będę opisywać więcej prezentacji na których byłam, bo byście się zanudzili, ale jak tylko pojawią się nagrania dam znać byście mogli się zapoznać ze wspomnianymi prezentacjami. Mnie na pewno w pamięci z Devconfa zostanie Azure ML oraz cała masa inspiracji oraz motywacji jakie pojawiły się dzięki prezentacjom z tematu Data Science. Nawet nie dlatego, że to temat ostatnio bardzo modny, ale dlatego że jest po prostu ciekawy. Prezentacja dotycząca korupcji zafascynowała mnie tym, jak wiele można z danych się dowiedzieć.