עושים תוכנה עם חן פלדמן ועמית בן דור Osim Tochna

למה ואיך צמחה ארכיטקטורה מבוססת streaming והפכה לאחת הפופלאריות בשנים האחרונות? בפרק אירחנו את תמיר דרשר ודיברנו על איך צמח הרעיון של streaming ואיך הוא עובד בפועל, על היתרונות, המגבלות והטכנולוגיות למימוש פתרון כזה. בפרק גם דיברנו על בעיות בעולם התורים והצגנו את רעיון הbuffering ופתרונות שונים. האזנה נעימה, עמית. https://www.ads.ranlevi.com/2020/11/25/takeaway-osimtochna-kafka/

תורים הם כיום כמעט מרכיב חובה בכל מערכת תוכנה עם מאפיינים א-סינכרונים. בפרק אירחנו את תמיר דרשר, והבנו למה תורים חשובים בבתי קפה ובמערכות תוכנה מודרניות, למדנו על החלקים השונים ועל מודל ה pub-sub. בנוסף אירחנו לפינה בחסות juseat-takeaway את דימה שהסביר לנו על פיתוח שירות תשלום אונליין בסקייל. האזנה נעימה, עמית. קישורים מהפרק: my talk about messaging patterns - https://youtu.be/1fh_axsYgWM My blog - https://www.tamirdresher.com Gregor Hophe book - https://www.amazon.com/o/asin/0321200683/ref=nosim/enterpriseint-20 The online patterns catalog - https://www.enterpriseintegrationpatterns.com/patterns/messaging/ The Confluent blog 0 https://www.confluent.io/blog/ AWS architecture blog - https://aws.amazon.com/blogs/architecture/ Azure Messaging - https://techcommunity.microsoft.com/t5/messaging-on-azure/bg-p/MessagingonAzureBlog https://www.ads.ranlevi.com/2020/11/11/takeaway-osimtochna-architecture-tor/

מה נדרש כדי לעבור מתפקיד פיתוח לתפקיד של ארכיטקט תוכנה? בפרק אירחנו את ממי לביא ודיברנו על הסיבות למעבר כזה (וגם על הדרך חזרה) ואיזה תכונות יכולות דרושות כדי להכין את עצמכם לתפקיד של ארכיטקט. קינחנו בטיפים ייחודיים וbest practices שיעזרו לכם במהלך התהליך הזה. האזנה נעימה, עמית. https://www.ads.ranlevi.com/2020/10/28/medulla-osimtochna-developertoarchitecht/

רבים מאיתנו פגשו פעמים רבות את ארכיטקט התוכנה במסדרונות החברה ושאלו את עצמם "מה הוא בעצם עושה?" תוך כדי גירוד בראש. בפרק אירחנו שוב את ממי לביא שסיפר לנו על סוגי הארכיטקטים השונים, עבודתו ביומיום (לא בדיוק מה שחשבתם), מה זה דרישות פונקציונאליות ולא פונקציונאליות ואיזה תכונות נדרשות לתפקיד. http://www.ads.ranlevi.com/2020/10/13/sonovia-osimtochna-architect/

הפעם ב'עושים תוכנה' - סיפורה של ה'אדובי פלאש': על הדרך העקלקלה שעברה התוכנה עד שהגיעה למה שאנחנו מכירים ועד מותה. רן בר זיק יספר על החוויות מהשימוש בתוכנה שליוותה אותו יותר מעשור, ונדון על יתרונותיה, חסרונותיה, ואיזה דברים אנחנו יכולים לקחת ממנה לעצמנו. האזנה נעימה, איתיאל קישורים נלווים: "המכתב הפתוח" של סטיב ג'ובס בו הוא מסביר מדוע אפל לא תתמוך בפלאש https://web.archive.org/web/20200430094807/https://www.apple.com/hotnews/thoughts-on-flash/ הפרק של עושים היסטוריה -"מה יחשבו עלינו הארכיאולוגים של העתיד?" https://www.osimhistoria.com/makinghistory/episode/78d8db9d/ שני פרויקטים שעוסקים בשימור משחקי הפלאש: https://bluemaxima.org/flashpoint/ http://www.flashgamearchive.com/ http://www.ads.ranlevi.com/2020/09/15/riskified-osimtochna-flash/

איך נכנסים לעולם הData science? זהו פרק שני בסדרה בה אנחנו דנים ועונים על השאלה ובפרק הזה התמקדנו בעצות פרקטיות - השוונו מסלולים שונים לכניסה, דיברנו על תואר שני בתחום והחשיבות שלו ועל איך לבנות את עצמך לתפקיד לגמרי לבד. גם בפרק זה אירחנו את אורי אליבייב, מייסד קהילת Machine & Deep learning Israel ויועץ בתחום ושיתפנו טיפים מעשיים ייחודיים להתקדמות ולכתיבת קורות חיים אפקטיביים במיוחד! האזנה נעימה, עמית ואיתיאל. חסויות הפרק: האלבומים של אביב - https://avivalbums.co.il/ ריסקיפייד - https://bit.ly/riskifiedoshimtohna http://www.ads.ranlevi.com/2020/09/01/riskified-osimtochna-aicareer/

אחת השאלות הכי נשאלות בקהילות הData science וAI כיום הוא "איך נכנסים לתחום?" או "איך הופכים לData scientist?" בפרק זה אירחנו את אורי אליבייב, מייסד קהילת Machine & Deep learning Israel ויועץ בתחום ופרסנו את השאלה לחלקים קטנים: איך נראית שגרת יום של Data scientist? איזה תפקידים קיימים בתחום הData ואיזה רקע הכי יעזור לי? האזנה נעימה, עמית ואיתיאל. http://www.ads.ranlevi.com/2020/08/19/riskified-osimtochna-data-p1/

כיום יש כלים רבים ונוחים לעיבוד מידע והפקת תובנות מעניינות ממנו, אבל מה עושים כשהמידע גדול מדיי בשביל המחשב שלנו, או כשזמן העיבוד עולה מדקות, לשעות לימים ואפילו שבועות? בפרק חדש בסדרת הBig Data נעשה zoom in לתחום העיבוד ומדברים על פתרונות שונים לעיבוד מידע בצורה מבוזרת, בעזרת mapReduce, וApache Spark. נגדיר מושגים שונים, רעיונות, בעיות ופתרונות לתחום עיבוד המידע. האזנה נעימה! חן ועמית. http://www.ads.ranlevi.com/2020/08/05/riskified-osimtochna-bigdata-scale/

אחרי שבחלק הראשון דיברנו על מושגי היסוד של הבינה המלאכותית, הפעם, נתמקד ביישומים בפועל של הטכנולוגיה וניתן כמה דוגמאות מגניבות (לא, לא יהיה דיפ-פייק של אובמה). עוד בפרק: האם הבינה המלאכותית שאנחנו מכירים - היא בכלל בינה מלאכותית? האזנה נעימה, עמית ואיתיאל. קישור למאגר שירים ב-JUKEBOX - https://jukebox.openai.com/?song=787891207 http://www.ads.ranlevi.com/2020/07/21/appliedmaterials-osimtochna-airealworld/

בינה מלאכותית הוא תחום רחב ומבוקש ביותר היום, ומעורר עניין רב אצל הרבה מפתחים. בסדרה של שני פרקים עמית ואיתיאל שטחו את מושגי היסוד של התחום, מיס-קונספציות ועל תהליך הפיתוח של בינה מלאכותית. בנוסף ידברו על איפה בינה מלאכותית באה לידי ביטוי בעולם האמיתי, ועל המשמעויות של ההתקדמויות הטכנולוגיות והסכנות הטמונות בהן. האזנה נעימה, עמית ואיתיאל. http://www.ads.ranlevi.com/2020/07/09/takeaway-osimtochna-ai-machinelearning/