Czego możemy spodziewać się na Mobiconf 2018?

źródło: .facebook.com/mobiconf

Mobiconf, czyli coroczna konferencja dla designerów i developerów mobile, powraca. W dniach 4-5 października poznamy dogłębne analizy i prelekcje liderów technologii mobilnych, projektantów i właścicieli firm, które zmieniają nasz świat.

Podczas wydarzenia wystąpią m.in.: James Butler – Head of Design w Booking.com, Fernando Cejas – IBM Developers Advocate, Amilcar Guevara Torija – Creative Director w AKQA, Nicola Corti – Android Software Engineer w Yelp, Temi Adaniyi – Head of Design w Blinkist oraz Anna Gawlikowska – Project Manager w Miquido.

4 ścieżki prawdziwego know-how

Mobiconf w tym roku to blisko 50 prezentacji. A poniżej zapowiedź kilku z nich:

źródło: 2018.mobiconf.org

iOS

“Security? Check!” – Tomek Cejner iOS Developer – pokaże praktyczny przewodnik na temat bezpieczeństwa aplikacji mobilnych. Na Mobiconf stworzy listę technik, które zwiększają poziom zabezpieczenia aplikacji przed atakiem, co robić, a czego unikać, a także pojawi się kilka punktów dotyczących komunikacji z backendem.

Android

“Kotlin coroutines – A story of an old code base, dozens of reactive streams, a new language and a new way for concurrency.” Ivan Morgillo – Senior Android Developer opowie o tym, jak wyemigrował stary projekt z monolitycznego bałaganu Java z niewłaściwie używanym RxJava, do czystszej architektury, opartej na Kotlin, coroutines i zdrowym rozsądku.

UI / UX Design

“Data-driven intuition” – Temi Adeniyi, Head of Design. W jaki sposób testy analityczne i testy użyteczności mogą nam pomóc w identyfikowaniu problemów użytkowników i tworzeniu sprawdzonych projektów, które utrzymują ludzi w centrum doświadczeń.

Everything mobile

“Machine learning on your mobile phone”– Vladimir Alekseichenko, Architekt IT. O nowej piramidzie Maslowa (z uwzględnieniem żywotności baterii i dostępie do WiFi), dlaczego model uczenia maszynowego w telefonie jest bardziej energooszczędny w porównaniu do wysyłania danych na zewnątrz, dlaczego uruchamianie modelu ml w smartfonie brzmi jak dobry pomysł. Większość algorytmów uczenia maszynowego (jak dotąd) została zaimplementowana w Pythonie lub R. Obydwa wyglądają trochę dziwnie dla technologii mobilnych. Jeśli chcesz się nauczyć poradzić z takim problemem, przyjdź koniecznie na prezentację.