Spark i FP w nowym roku szkolnym

To jest czwarte podejście do napisania wstępu by nie był zbyt nudny - wykorzystajmy sprawdzoną mieszankę listy wypunktowanej i hiszpańskiej finezji!!

• Masa ciekawych prezentacji na JUGu tej jesieni! KLIKNIJ W KALENDARZ - OLEEEEEEE!
• I do tego dalsze warsztaty ze Scali - OLEEEEEEE!
• Raz w kontekście nauki Sparka - OLEEEEEEE!
• "A co to jest spark?"
• To się własnie dowiesz - OLEEEEEEEEEE!
• A dwa to ciekawsza nauka języka poprzez stopniowa naukę programowania funkcyjnego - OLEEEEEEE!

Lista planowanych spotkań :

1. Apache Spark - Wprowadzenie
2. Apache Spark - Aspekty bardziej zaawansowane
3. Apache Spark - Dataframes
4. Apache Spark - Machine Learning podstawy

Po najlepszym wstępnie, który byłem w stanie wymyślić przychodzi część dalsza...

Spark i łatwiejsza nauka

Jeśli kogoś interesuje temat BigData, który ostatnio nazywa się FastData albo InnaData (chociaz IData może być już opatentowana) to Spark przedstawia dosyć ciekawe aspekty edukacyjne. Bo o ile aby napisać "Hadoop hello world" albo trzeba ogarnąć jakiś obraz na maszynę wirtualną albo przebrnąć przez konfigurację kilku xmli to w przypadku Sparka - 1) ściągamy zipa 2) rozpakowujemy 3) startujemy konsolę ... i można działać!

Oczywiście problemy mogę pojawić się na windowsie ale nie będę śmiał się z windowsa bo bill gates podobno wydaje na poprawe życia krajach trzeciego świata niż ludzie wyslali lajków pod demotami na fejsie. W każdym razie...

Polecana platforma do nauki to Ubuntu i generalnie można działać. Widziałem próby ruszenia warsztatów z hadoopem i to bolało a tutaj powinno być łatwo bo ---> uwaga, pojawia się drugi fajny buzzword ---> Spark jest stworzony przez ludzi od DATASCIENCE i oni są przyzwyczajeni, że narzędzia są dla nich łatwe i przyjazne w użyciu (i w sumie fajnie)

Ciekawsza informatyka i zmierzch "risorsa"

Dlaczego warto się nauczyć Sparka i Machine Learning? Zanim zajmiemy się innymi zachętami - najpierw motywator klasyczny :

Teraz można by zrobić długi wywód o homeostazie i ujemnym sprzężeniu zwrotnym w ekonomii ale tak na logike - jak ktoś nie chce robić całe życie CRUDów to musi się nauczyć czegoś innego aniżeli CRUDów (no chyba, że chce robić CRUDy, płacić raty i czuć spełnienie poprzez nowy kredens - to jest kwestia dyskusyjna czy model Cobolowy da się powtórzyć kiedy nowe technologie napierdalaja z taką prędkością, że stare systemy może zacząć sie opłacać przepisywać aniżeli utrzymywać?). I co innego na przykład można robić? NA edx był w wakacje ciekawy "Scalable Machine Learning" także na sparku i tam był ciekawy problem do rozwiązania:

Jest zeskanowany mózg myszy :

I teraz trzeba go obrobić i generalnie taki skan to jest własnie dużo danych i trzeba to robić mądrze :

I wiele innych ciekawych rzeczy - jak na przykąłd analiza białek coś tam coś tam DNA coś tam

A jak to nie przemawia to jeszcze raz

Jaki to ma związek ze scalą? Spark jest napisany w Scali i jest to język dla niego natywny. I w sumie na czymś tak praktycznym nauka powinna być przyjemniejsza. Plus jest coś jeszcze jeden front...

A jeśli nic z tego cie drogi czytelniku nie przekonało do przyjścia na warsztaty - to zazwyczaj jest też darmowa pizza.

FP i życie codzienne

Zaraz po mobilizacji 22 października zrobię wykład na podstawie książki - https://manning.com/books/functional-and-reactive-domain-modeling. Generalnie jeśli tylko uda się wyminąć flejma OOP vs FP to otwiera się pola do naprawdę niesamowitych konstrukcji.

Jeśli temat podchwyci to i z tego tez będą jakieś warsztaty. A niezależnie od tego Artur Czajka rozpocznie serię o programowaniu funkcyjnym z Haskellem :

• Myslenie funkcyjne z Haskellem - warsztaty
• 29 października Artur Czajka - Wykład o Monadach - meetup wkrótce

Na nowy rok

Gorąco zachęcam wszystkich do uczestniczenia w budowie społeczności IT w Łodzi.

I Ogólnie polecam mniej tego :

A więcej tego :