Entre Chaves

Este conteúdo é um trecho do nosso episódio: “#253 O futuro do .NET: tendências, possibilidades e direções”.

Nele, Juan de Oliveira Fonseca, Desenvolvedor de Software na dti digital, e Guilherme Pereira, Desenvolvedor Full Stack, fazem suas apostas para as mudanças estratégicas que a Microsoft está implementando no .NET. Além disso, eles falam sobre otimizações de performance, integração com inteligência artificial e novas ferramentas para sistemas distribuídos que prometem transformar a forma como se desenvolve soluções digitais. Dê o play e ouça agora!

Assuntos abordados:

Otimizações de performance no .NET;

.NETx concorrentes: comparativo;

Estratégia "AI First" da Microsoft;

.NET Aspire para sistemas distribuídos;

Observabilidade avançada de aplicações;

Futuro da plataforma .NET;

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O Entre Chaves é uma iniciativa da dti digital, uma empresa WPP

Você está preparado para as mudanças que vêm pela frente no .NET? Neste episódio, Guilherme Pereira, Desenvolvedor Full Stack, e Juan de Oliveira Fonseca, Desenvolvedor de Software na dti digital, discutem a transformação do .NET de um framework Windows para sua versão multiplataforma atual. Eles compartilham experiências sobre migração de código legado, a contribuição da comunidade e como o futuro da plataforma está sendo moldado pela integração com IA e tecnologias cloud. Dê o play e ouça agora!

Assuntos abordados:

Evolução do .NET de Windows para multiplataforma;

Migração de projetos legados para .NET Core;

Comparação: .NET Framework x .NET moderno;

Performance do .NET 10 x .NET 8;

Integração com IA e cloud;

Arquitetura de microserviços;

Equilíbrio: habilidades da equipe x novas tecnologias;

Futuro da plataforma .NET.

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Este conteúdo é um trecho do nosso episódio: “Entre Cases #23 Martins: Implementando Data Lake para recomendações B2B efetivas”.

Nele, Pablo Freitas, Gerente de Data Science & AI, e nossas hosts, discutem porque tantos projetos de Data Lakes fracassam e como a abordagem de evolução orgânica dos dados pode transformar a maneira como desenvolvemos motores de recomendação B2B. Eles compartilham insights valiosos sobre como evitar a armadilhas e as dicas para entregar resultados tangíveis desde o início. Dê o play e ouça agora!

Assuntos abordados

Os desafios da estratégia B2B

Conceito de Data Puddle e sua evolução

Riscos da obsessão por infraestrutura perfeita

Filosofia "AI Ready" para entrega de valor

Ciclo virtuoso: casos de uso e fundação de dados

Estratégia de MVP para validação rápida

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Você está construindo arquiteturas de dados complexas que não entregam valor real ao negócio? Neste episódio, Pablo Freitas, Gerente de Data Science & AI, e Francisco Malaguth, Cientista de Dados na dti digital, compartilham como evoluíram de um simples Data Puddle para um Data Lake completo, aumentando as vendas com seu sistema de recomendação B2B. Descubra por que começar pequeno e crescer com base em resultados validados pode ser o caminho mais eficiente para implementar IA que realmente converte. Dê o play e ouça agora!

Assuntos abordados:

Data Puddle x Data Lake na prática;

Sistemas de recomendação para atacado;

Diferenças entre recomendações B2B e B2C;

Arquitetura de dados evolutiva;

Algoritmos de recomendação;

Integração de dados de compras e navegação;

Métricas de diversidade para recomendações;

Testes A/B e resultados financeiros;

Migração do on-premise para nuvem;

Machine Learning em catálogos extensos;

Apoio tecnológico à força de vendas

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Este conteúdo é um trecho do nosso episódio: “#252 Java 25: O que os desenvolvedores precisam saber”.

Nele, Jefferson Fabrício, Engineer Lead, e Breno Baudeson Furtado, Analista de Desenvolvimento, ambos da dti digital, refletem sobre como o Java transformou a performance e escalabilidade da linguagem, superando limitações históricas e competindo diretamente com tecnologias como Go e Python. Eles compartilham casos reais de redução drástica no tempo de processamento e economia significativa em ambientes de nuvem. Dê o play e ouça agora!

Assuntos abordados:

Evolução para Cloud-Native e microserviços;

Java 25 x Go e Python: comparativo de performance;

Redução da verbosidade no código;

Soluções para problemas de "cold start";

Melhorias na alocação de memória;

Vantagens multiplataforma;

Casos de ganho de performance;

Economia em ambientes de nuvem.

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