Datorită faptului că datele sunt cel mai valoros bun al unei companii în zilele noastre, ele ocupă o poziție centrală pentru aproape orice afacere, indiferent de domeniu. Fie că vorbim de motoare de căutare, platforme de entertainment, magazine ecommerce sau soluții fintech, acestea își centrează activitatea în jurul datelor și a modului în care pun datele la dispoziția clienților lor. În procesul de colectare a acestui volum mare de date, multe organizații folosesc operațiuni de tip web scraping pentru a extrage informații din surse terțe, precum sunt site-urile web. În cele mai multe dintre cazuri, informația deja existentă pe aceste site-uri web este deja formulată pentru utilizatorii finali.

Publicat în Numărul 100 Citeşte mai mult

Ovidiu Mățan: Conduceți Centrul de Inginerie Bosch din Cluj de câteva luni. Cum s-a desfășurat tranziția spre noul rol și cum se integrează tehnologia dezvoltată la Cluj în ecosistemul Bosch global?
Frank Wolf: Am preluat rolul de director al Centrului de Inginerie Bosch din Cluj anul acesta în luna iulie, iar de atunci sunt responsabil de această organizație extraordinară, peste 800 de angajați și 200 de tineri care urmează programe de internship. Tranziția de la rolul anterior din Germania – unde am fost director global de dezvoltare de produse – în noua poziție de la Cluj a fost o nu doar o provocare, ci și o mare plăcere.

De obicei, există tentația de “reinventa roata” când se lucrează la un proiect. Poate e din cauza dorinței de a implementa o funcționalitate mai interesantă sau din cauza unei politici mai restrictive legate de utilizarea dependințelor externe care descurajează utilizarea acestora. Când ar trebui ales un serviciu/ bibliotecă în locul unei implementări noi? Nu există un răspuns simplu și depinde de context, disponibilitatea acestor soluții externe, licențe, timp de dezvoltare și de altele.

Publicat în Numărul 100 Citeşte mai mult

Gestionarea de succes a unui produs presupune lansări de produs profitabile, clienți satisfăcuți, cerere mare pe piață, creșterea afacerii și o strategie clară de produs pentru viitor. Provocările care vin cu gestiunea produselor sunt: pașii de urmat, procesul de gestionare, ce trebuie făcut când avem produse noi, cum dezvoltăm un produs existent, cum asigurăm o gestiune de succes. Nu avem o rețetă clară. Fiecare produs poate avea o formulă magică pe care o descoperă pe cont propriu cei implicați. Ceea ce e important este ca formulele de succes să fie cunoscute și să inoveze domeniul gestiunii de produs. Fiecare produs este unic, iar abordarea aleasă nu garantează succesul tuturor produselor – trebuie aleasă metoda ce se potrivește cel mai bine produsului.

Publicat în Numărul 100 Citeşte mai mult

Țin minte momentul distinct în 2014, anterior să citesc cartea “The Well Grounded Java Developer”. Făcusem patru ani și jumătate de Java în mod profesional și după lucrul pe sisteme mari, entuziasmul care-l aveam pentru programare începea să scadă. Mă întrebam dacă așa o să îmi fie cariera: să înot în if-uri, for-uri, clase și metode? oare asta-i tot? cod legacy scris la cel mai mic numitor comun, cu tehnologia programării structurate din anii ‘70? Asta e tot ce este în programarea profesională, un șir nesfârșit de agonie și plictiseală?

Publicat în Numărul 100 Citeşte mai mult

Am discutat cu invitații noștri despre cum se desfășoară proiectele Agile în pandemie și care sunt provocările unui consultant în aceste perioade. Alături de noi au fost:

• Simona Bonghez - Managing Partner @ Colors in Projects
• Dan Mircea Suciu - speaker, coach, autor și lector @ Universitatea Babeş-Bolyai
• Bogdan Muresan - VP of Technology @ Connatix Romania
• Sorin Sfârlogea - Senior trainer și Agile coach @ Colors in Project

Publicat în Numărul 100 Citeşte mai mult

Frecvența cu care auzim despre AI în sfera resurselor umane este direct proporțională cu impactul pe care aceasta urmează să îl aibă. Să creăm condiții pentru colaborarea dintre artificial și uman devine ceva normal. Mai jos descoperiți câteva motive pentru care se întâmplă acest lucru.

La finalul primei părți din seria curentă de articole, am ajuns la o linie de preprocesare, pregătită să încarce date și să concateneze elementele selectate pentru antrenarea modelului într-un feature special numit Features și un feature țintă numit Label care deservește o categorie unde elementele selectate sunt supuse clasificării. Dacă nu avem coloana Label în setul nostru de date, trebuie să adnotăm câmpul țintă astfel. Evident, pentru alte scenarii s-ar putea ca altul să fie feature-ul țintă pe care trebuie să îl adnotăm:

[ColumnName(„Label”)]
public string Source { get; set; }

Artificial Intelligence, Machine Learning și Deep Learning sunt aceste ”buzzwords” care ne uimesc cu aplicabilitatea lor largă: de la clasificări impresionante ale imaginilor ori progrese incredibile în traduceri, până la prezicerea celulelor canceroase.

Nu știu alții cum sunt, dar eu mereu am atras cumva proiectele care fac diferența prin impact iar viziere.ro a fost, cu siguranță, unul dintre ele. Îmi aduc aminte bine de momentul în care numărul de persoane infectate cu SARS-CoV-2 era deja în creștere și se discuta despre închiderea școlilor și a spațiilor de lucru. Simțeam deja panica din jurul meu și țin minte că mă uitam pe canalele de social media unde "se citea" starea de tensiune și neliniște - cumva similară cu ceea ce se întâmplă chiar și acum.