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Pasamos de la típica discusión en #TypeScript sobre interface vs types a… ¿qué pasa si lo hacemos con Object Destructuring + Anonymous Types? ¿Implicaciones de legibilidad? ¿Rendimiento? ¿Por qué? ¿Por qué siempre se han hecho así las cosas en #JavaScript? ¿Tiene sentido que las sigamos haciendo así en todos los casos? En el caso particular de los constructores de nuestras clases: ¿Deberían recibir los parámetros como argumentos separados? ¿Tiene sentido encapsular todos los parámetros en un único objeto como argumento? ¿importa el orden de los argumentos? ¿Qué pasa con los parámetros opcionales? Este vídeo está sacado del curso de Domain-Driven Design en TypeScript a la hora de hablar del diseño de los constructores de nuestros agregados. Curso completo de #DDD en TS: 👉 https://pro.codely.tv/library/ddd-en-typescript-modelado-y-arquitectura-172533/375662/about/?utm_source=youtube&utm_medium=social&utm_campaign=course-launch&utm_content=ts-param-obj 👈 Curso completo para pasar de JS a TS 👉 https://pro.codely.tv/library/de-javascript-a-typescript-128106/347481/about/?utm_source=youtube&utm_medium=social&utm_campaign=related&utm_content=ts-param-obj 👈 {▶️} CodelyTV ├ 🎥 Suscríbete: https://youtube.com/c/CodelyTV?sub_confirmation=1 ├ 🐦 Twitter CodelyTV: https://twitter.com/CodelyTV ├ 💡 Twitter Rubén: https://twitter.com/rsaladocid ├ 🧔🏻 Twitter Javi: https://twitter.com/JavierCane ├ 📸 Instagram: https://instagram.com/CodelyTV ├ ℹ️ LinkedIn: https://linkedin.com/company/codelytv ├ 🟦 Facebook: https://facebook.com/CodelyTV └ 📕 Catálogo cursos: https://bit.ly/cursos-codely
Do Data Scientists have a future in the era of Machine Learning automation? by Nerea Luis Mingueza at Big Things Conference. In Artificial Intelligence, the figure of “Data Scientist” quickly found its niche in companies to create, train and experiment with data and models. All this work was done manually working with Jupyter Notebooks and Python libraries… and a lot of patience! A few years ago, the academic world raised this hypothesis: What if we train a model whose purpose in itself is to choose the parameters that optimize the performance of the model I am training? This hypothesis has been materialized in the trend known as AutoML: a multitude of libraries and processes that promise to automate the configuration and training of models, the reproducibility of experiments, generation of metrics … so that we can focus purely on decision-making. To what extent is it true? Let’s talk about the origins of AutoML, how it evolved and the proliferation of low-code tools, products, frameworks and libraries that are changing the rules of the game. Should Data Scientists be concerned?
It’s been a busy year for startup founders. What will 2022 bring? Our very own Marta Krupinska, Mike Kim & Jason Scott give us their startup predictions for the year ahead. Comment yours 👇
TOP novedades en el mundo del desarrollo de este año pasado. Cada uno hemos seleccionado las 10 noticias que para nosotros han sido más curiosas o que han tenido mayor impacto y las comentaremos en directo junto con las que nos paséis por el chat 🤟 {▶️} CodelyTV ├ 🎥 Suscríbete: https://youtube.com/c/CodelyTV?sub_confirmation=1 ├ 🐦 Twitter CodelyTV: https://twitter.com/CodelyTV ├ 💂🏼 Twitter Rafa: https://twitter.com/rafaoe ├ 🧔🏻 Twitter Javi: https://twitter.com/JavierCane ├ 📸 Instagram: https://instagram.com/CodelyTV ├ ℹ️ LinkedIn: https://linkedin.com/company/codelytv ├ 🟦 Facebook: https://facebook.com/CodelyTV └ 📕 Catálogo cursos: https://bit.ly/cursos-codely
Creemos que terminar 2021 contándote qué hay detrás de Paradigma, detrás de una no-company, es buena idea para que puedas conocernos mejor. Podemos presumir de que en la familia paradigmática tenemos personas comprometidas, llenas de ilusión, enamoradas de sus equipos... Hay personas valientes que están dispuestas a crear el futuro. ¿Te apetece que lo construyamos juntos/as? ¡Te deseamos feliz 2022! ¿Quieres saber más? https://www.paradigmadigital.com/
Aprovechamos que se acaba el año para ver qué futuro le viene al CSS en el 2022. 🎨 Además le vamos a echar un ojo a Tailwind, css grid, container queries… ¡Y mucho más! 🔗 Links relacionados ├ 🎨 Estado del CSS: https://2021.stateofcss.com └ 🔖 Curso de Arquitectura CSS: https://pro.codely.tv/library/arquitectura-css {▶️} CodelyTV ├ 🎥 Suscríbete: https://youtube.com/c/CodelyTV?sub_co... ├ 🐦 Twitter CodelyTV: https://twitter.com/CodelyTV ├ 🌶️ Twitter Núria: https://twitter.com/nuria_codes ├ 💂🏼 Twitter Rafa: https://twitter.com/rafaoe ├ 📸 Instagram: https://instagram.com/CodelyTV ├ ℹ️ LinkedIn: https://linkedin.com/company/codelytv ├ 🟦 Facebook: https://facebook.com/CodelyTV └ 📕 Catálogo cursos: https://bit.ly/cursos-codely
En este episodio continuamos hablando con Miguel Ángel Muñoz Sánchez, Arquitecto Cloud en Paradigma, sobre los aspectos a tener en cuenta en nuestras empresas cuando empezamos a modernizar aplicaciones. En esta ocasión veremos temas más relacionados con decisiones a alto nivel en las organizaciones a tener en cuenta. Para no perderte ningún video tutorial, suscribete a nuestro canal y tendrás todas las novedades del mundo tecnológico, de transformación digital, eventos y mucho más. https://www.youtube.com/user/ParadigmaTe?sub_confirmation=1 ¿Quieres ver otros tutoriales? https://www.youtube.com/c/ParadigmaDigital/playlists ¿Quieres saber más? https://www.paradigmadigital.com/ ¿Quieres saber cuáles son los próximos eventos que organizamos?: https://www.paradigmadigital.com/eventos/
As Machine Learning (ML) plays a growing role in products, we will take a new look at the role of Product Managers in ML powered products. From Use Case qualification and PoC design, to collaborating with data scientists and using feedback loops. We will double click on key questions: how can an ML powered product earn users trust, what role does the PM have in ascertaining data quality, what happens with models that power products in production and more. This session is for PMs that have, or plan to have, ML in their products. No prior knowledge of ML is needed.
With just a few weeks of 2021 left, it’s time to make some predictions on the top use cases for data in motion to see in 2022. Given the unpredictability of 2021 this may seem brave or even a little fool-hardy but Kai Waehner is willing to strike out and offer his predictions for next year. Kai will discuss his top five cutting-edge use cases and architectures for event streaming that will be adopted by many enterprises in 2022: 1. The Kappa architecture 2. Hyper-personalized Omnichannel 3. Multi-cloud deployments 4. Edge analytics 5. Real-time cybersecurity