Cześć, jestem Adam, a witajcie na moim blogu o programowaniu! Tutaj znajdziesz wiele przydatnych informacji, porad i inspiracji związanych z fascynującym światem kodowania i rozwoju oprogramowania.
Pisanie czystego kodu w Pythonie zapewnia łatwiejsze utrzymanie i rozwój projektów. Przestrzeganie 10 zasad dotyczących czytelności, testowania, wydajności i bezpieczeństwa pozwala uniknąć typowych błędów i problemów technicznych.
Uczenie maszynowe - podstawowe pojęcia, etapy budowy modeli, algorytmy ML oraz praktyczne przykłady zastosowań w rekomendacjach, przetwarzaniu języka i systemach autonomicznych. Poradnik dla początkujących.
Tworzenie aplikacji mobilnych w React Native - podstawy, UI, bazy danych, publikacja. Krok po kroku od A do Z jak stworzyć aplikację na Androida i iOS w tym popularnym frameworku JavaScript.
Tworzenie dobrej dokumentacji technicznej wymaga czasu i staranności, lecz jest kluczem do sukcesu projektu. Poradnik dla programistów - jak zaplanować i napisać kompleksową instrukcję z przejrzystą strukturą i zrozumiałym językiem.
Jak trafnie wybrać specjalizację w programowaniu? Przegląd najpopularniejszych dziedzin: web, mobile, gry. Omówienie rynku IT, wymagań, nauki i rozwoju w poszczególnych branżach. Porady, jak dopasować ścieżkę kariery do własnych zainteresowań i umiejętności.
Poznaj kluczowe funkcje i komendy Gita, aby w pełni wykorzystać jego potencjał w pracy programisty - od podstaw obsługi, przez gałęzie i współpracę zespołową, po zaawansowane techniki. Przestrzegając dobrych praktyk, Git stanie się niezastąpionym narzędziem.
Gry 2D w Unity - poradnik krok po kroku dla początkujących. Jak zainstalować Unity, dodać grafiki i mechaniki, zaprogramować grę w C# oraz opublikować ją na PC i urządzenia mobilne.
Dobre praktyki nazewnictwa w programowaniu - jak tworzyć czytelny i elegancki kod poprzez odpowiednie nazywanie zmiennych, klas i metod. Porady jak stosować jasne, informacyjne i spójne nazewnictwo.
Testy integracyjne w Pythonie z wykorzystaniem pytest - poradnik o różnicach względem testów jednostkowych, możliwościach mockowania, przykładach dla Django, API i baz danych oraz dobrych praktykach i raportowaniu rezultatów.
Budowa i trening modeli machine learning - kompletny poradnik krok po kroku dla początkujących: wybór algorytmu ML, przygotowanie danych, trenowanie, optymalizacja i wdrażanie modelu - z przykładami w Python.
