001: Zajawki

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