Haszprus überblog

Haszprus überblog

Mert a MacBook Pro egyszerűen 4k-ra van kiképezve.

And it feels so good.

Itthonra se ártana egy. Mondjuk a Windowsnak nem fáj hogy nem 4k-n megy.

Első utam Amerikába.

A céggel mentünk ki öten, biznisz trip.

Azért elég jófejek voltak velünk, jól éreztük magunkat.

Kérdeztük mit érdemes megnézni a városban, de a leggyakoribb válaszok a pub, kocsma és söröző voltak.

Ennek megfelelően alakult a hetünk.

Milyen Boston? Nos kisebb a különbség, mint gondoltam. Az épített dolgok nagyok, nagyok az épületek, nagyok az ajtók, szélesek a terek, alapvetően minden oversized.

A szállodai szobáink nagyon szépek voltak, ez elsőre nem tűnt fel, alapvetően mindenre rá kellett éreznem kicsit. Ahogy a cég kinti irodáját is elsőre a semmi különös kategóriába tettem, majd ahogy jártuk végig a szinteket, tereket, úgy derült ki hogy vannak nagyon kellemes meglepetések, és így utólag ha visszanézem a képeket, azért eléggé rendben vannak a dolgok.

Én a magam részérl egy dimenziónyi különbségre készültem, de visszafogottabb dolgokat találtam. Bár azt mondják a tapasztaltak, hogy Boston nagyon európai, és Amerika jellege más helyeken jön elő igazán. Majd igyekszem még menni erre-arra, merítettem egy kis erőt ebből a tripből, 2017-ben igyekszem többfelé utazni.

A cég. Adnak a terekre, hogy megtaláld magadnak azt a helyet ahol szívesen vagy. Mivel úgyis laptopod van, ezért dolgozhatsz akárhonnan. Szerintem nagyon rendben van.

Régen szerettem utazni. Persze manapság is szeretnék, de már vége a felhőtlen kornak amikor valaki más megszervezi és kifizeti az egészet. Persze még mindig vannak utazási irodák, de eszem ágában nem lenne már azokkal menni.

Node a lényeg hogy még sosem voltam Amerikában, legalábbis nemrég ez a kijelentés még igaz volt, szerencsére ma már nem. Kicsit cikinek is éreztem, tekintve hogy 32 vagyok, és az egész családom kb wc-re is Amerikába jár.

Úgy adódott, hogy a céggel elmehettem Bostonba egy hétre, erről majd írok egy bejegyzést, de ami ennél sokkal fontosabb, az ennek a folyománya: végre egy kicsit felszabadultam az anyagi mentális korlátoltság elől, azt hiszem újra fogok merni utazásra költeni. Azt még nem döntöttem el, hogy vajon kipróbálom-e a dolgot egyedül, de társsal biztosan. Persze ennek némiképp útjába áll, hogy most nincs párom. De ami késik, nem múlik.

Három és fél hónapja vagyok a logmeinben.

Tegnap megdicsértek a csoport előtt.

Ma pedig a menedzserem mondta hogy 3 engineering manager van a lastpasson és akár lehetnék a negyedik. Illetve többszörösen célozgatott rá hogy meg fog látszani a teljesítményem az értékelésemen (pozitív értelemben). Remélem ez pénzt jelent.

Decemberben megyünk Bostonba 5-en, többek közt én.

Kaptam a Crunch konferenciára belépőt Jeah.

Mi lesz terítéken?

Csütörtök

• Andy Cotgreave: The Beautiful Science of Data Visualization
• Dan McKinley: Data Driven Products Now!
• Jeff Magnusson: Engineers Shouldn’t Write ETL: Optimizing Data Science Teams
• Mike Elsmore: NoSQL is a lie
• Colin McFarland: Experimentation at Skyscanner
• Sean Braithwaite: Mechanics of data pipelines
• Jeroen Janssens: The Polyglot Data Scientist
• Marton Trencseni: Data Science in Facebook Product Teams
• Szilárd Pafka: No-Bullshit Data Science
• Dirk Duellmann: Understanding the computing for the Large Hadron Collider at CERN
• Mike Olson: Big Data in the Real World: Technology and Use Cases

Péntek

• Ben Yoskovitz: Product Management: Data + Guts
• Wouter de Bie: Changing the tires of a moving car - Moving Spotify's Data Infrastructure from on-premise to Google Cloud Platform
• Jonathan Magnusson: Data is King
• Sergii Khomenko: From Data Science to Production - deploy, scale, enjoy
• Alex Dean: Asynchronous micro-services and the unified log
• Elena Verna: Pricing Page Optimization
• Yash Nelapati: Behind of the scenes of Pinterest
• Shirshanka Das: Big Data Infrastructure @ LinkedIn
• Dharmesh Desai Creative Data Science Trends that Transform Marketplaces
• Danny Yuan: Realtime Stream Processing @Uber
• Michael Hunger: Enabling the Panama Papers Investigations with Open Source Tools
• Casey Stella: Data Preparation for Data Science: A Field Guide