Test-Driven Development com JavaScript, Jasmine Karma
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O documento apresenta Rodrigo Branas, um especialista em desenvolvimento de software utilizando metodologias ágeis. Ele detalha sua experiência profissional de mais de 12 anos e certificações, além de apresentar brevemente sobre test-driven development com JavaScript.
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![karma.conf.js
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};](https://image.slidesharecdn.com/javascript-tests-140422152222-phpapp01/85/Test-Driven-Development-com-JavaScript-Jasmine-Karma-29-320.jpg)
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#3 - Git - Branching e MergingRodrigo Branas The document discusses Git branches and merging. It provides examples of creating branches, making commits on different branches, switching between branches, and merging branches using both fast-forward and recursive strategies. It also covers resolving merge conflicts that can occur when changes are made to the same file on different branches.
Desvendando a linguagem JavaScript
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2) A linguagem é interpretada, possui tipagem dinâmica e fraca, orientação a objetos baseada em protótipos e funções de primeira classe.
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A-Historia-do-Java-Uma-Linguagem-que-Transformou-o-Cenario-da-Programacao.pptxdestruidorschirmer Com certeza! Aqui está uma descrição mais longa e detalhada para uma apresentação sobre a história da linguagem Java, buscando ser ainda mais envolvente e informativa:
Título da Apresentação: Java: Uma Lenda em Código – A História Completa da Linguagem que Moldou o Mundo Digital
Subtítulo: Do Sonho da Portabilidade à Onipresença Global: Desvendando a Jornada Épica do "Write Once, Run Anywhere"
Descrição:
Prepare-se para uma exploração aprofundada e cativante da história de uma das linguagens de programação mais revolucionárias e resilientes de todos os tempos: o Java. Esta apresentação é um convite para desvendar a saga completa de uma tecnologia que não apenas resistiu ao teste do tempo, mas também se reinventou continuamente para permanecer na vanguarda da inovação digital.
Nossa viagem começa nas ensolaradas praias da Califórnia, no início dos anos 90, dentro dos laboratórios da Sun Microsystems. Conheceremos o ambicioso "Green Project", liderado por James Gosling, Patrick Naughton e Mike Sheridan, cujo objetivo era criar uma linguagem para um futuro de dispositivos inteligentes e interconectados. Descobriremos como essa visão inicial, focada na simplicidade e na segurança para um universo de eletrodomésticos, inadvertidamente, pavimentou o caminho para a era da Internet, transformando o ícone da xícara de café no símbolo de uma revolução.
Percorreremos os momentos definidores que catapultaram Java para o estrelato global:
O lançamento oficial em 1995: A aposta ousada na World Wide Web com os inovadores applets, que prometiam interatividade em um cenário estático, marcando o nascimento do lendário slogan "Write Once, Run Anywhere" (Escreva Uma Vez, Execute em Qualquer Lugar).
A expansão das plataformas: A evolução do Java em suas distintas edições – Java SE (Standard Edition) para aplicações desktop e de uso geral; Java EE (Enterprise Edition) para os robustos e complexos sistemas corporativos; e Java ME (Micro Edition), que permitiu o Java florescer em celulares e dispositivos embarcados, antes da era dos smartphones.
As versões que definiram eras: Desde o Java 1.0, que introduziu a JVM, até o revolucionário Java 5 (Tiger), que trouxe genéricos, anotações e autounboxing, e o impactful Java 8, que introduziu as Lambdas e a Stream API, modernizando a linguagem. Analisaremos também o impacto do novo ciclo de releases mais rápido a partir do Java 9.
Os grandes desafios e a transição de propriedade: A aquisição da Sun Microsystems pela Oracle em 2010, as controvérsias em torno da linguagem (como a disputa legal com o Google sobre o Android), e como a comunidade e a Oracle trabalharam para garantir a vitalidade e a evolução contínua do Java.
Aprofundaremos nos pilares que sustentam a resiliência e a onipresença do Java: sua sólida orientação a objetos, a robustez da sua máquina virtual (JVM), sua impressionante portabilidade, a segurança inerente e a vasta e vibrante comunidade de desenvolvedores que o impulsiona. Ilustraremos como o Java se
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Joao Claudio Nunes Carvalho-Classificacao de filmes do Netflix.docxssuser1712ed magine um trabalho que mistura a curiosidade de cientista de laboratório com a pressa de gestor que precisa de respostas pra ontem — pois é exatamente isso que o João Cláudio entregou no seu TCC de MBA em Data Science.
O projeto parte de um problema real (e cabeludo) enfrentado por empresas brasileiras: transformar pilhas de dados brutos em decisões que economizem tempo, dinheiro e dor de cabeça. Para resolver essa dor, João mergulhou em técnicas de machine learning supervisionado (com um flerte simpático pelo aprendizado não supervisionado) e montou um pipeline end-to-end que vai desde a coleta e limpeza de dados até a validação de modelos e apresentação de insights em dashboards interativos.
Objetivo
Otimizar a previsão de demanda de produtos sazonais, reduzindo rupturas de estoque e sobras em até 20 % — meta ousada, mas não impossível com os algoritmos certos.
Metodologia
ETL esperto: scripts em Python (Pandas + PySpark quando o dataset passava do tamanho “cabe no meu notebook”).
Modelagem: comparação entre Random Forest, XGBoost e Prophet, com tuning automatizado em Optuna.
Validação cruzada temporal: porque dado de série temporal não perdoa.
Explainability: LIME e SHAP pra mostrar que o modelo não é uma caixa-preta.
Resultados
Melhor modelo: XGBoost com MAE 18 % menor que a baseline estatística.
Painel Power BI que atualiza em tempo quase real e manda alerta pro gestor quando a previsão foge do intervalo de confiança.
ROI estimado de 6 meses, segundo simulação baseada em históricos de vendas.
Contribuições
Framework reutilizável: o pipeline foi empacotado em containers Docker, pronto pra rodar na AWS ou on-premises.
Guia de boas práticas: documento anexo em estilo “receita de bolo” para times que queiram replicar (com pitadas de humor e referências a Beatles — porque ciência também precisa de trilha sonora).
Relevância
O trabalho reforça como a combinação de técnicas avançadas de IA com narrativa clara pode encurtar a ponte entre análise e decisão. Não é só código bonito — é impacto mensurável no caixa da empresa.
Em suma, o TCC de João Cláudio não é daqueles que ficam pegando poeira na prateleira da biblioteca: ele sai do papel pronto pra pilotar, com manual de instruções e botão de “deploy” acoplado. Ciência de dados em estado de arte, mas falada em bom português — do jeito que a gente gosta.
Test-Driven Development com JavaScript, Jasmine Karma
- 1. Test-Driven Development com JavaScript Rodrigo Branas – @rodrigobranas - http://www.agilecode.com.br
- 2. “Transformar equipes de desenvolvimento de software” http://www.agilecode.com.br
- 3. Rodrigo Branas [email protected] http://www.agilecode.com.br • Desenvolvendo Software na Gennera • Criando treinamentos na Agile Code • Escrevendo na Java Magazine e PacktPub • Palestrando sobre desenvolvimento de software em eventos, universidades e empresas
- 4. Certificações Formação Acadêmica Ciências da Computação – UFSC Gerenciamento de Projetos - FGV SCJA, SCJP, SCJD, SCWCD, SCBCD, PMP, MCP e CSM Experiência Há mais de 12 anos desenvolvendo software na plataforma Java com as empresas: EDS, HP, NET, Citibank, GM, Dígitro, Softplan, OnCast, Senai, VALE, RBS, Unimed, Globalcode, V.Office, Suntech, WPlex e Gennera.
- 5. • Há mais de 5 anos liderando pessoas. • Mais de 2000 horas em sala de aula. • Mais de 100 apresentações em eventos. • 6 artigos escritos para revistas. • 1 livro. • Mais de 500 profissionais treinados. • Criação de 22 palestras. • Criação de 10 treinamentos. • Criação de mais de 3.000 slides.
- 6. Atualmente, qual é a cobertura de testes nos projetos de vocês?
- 7. Qual é o problema em não ter de testes automatizados?
- 9. Trabalho braçal para testar várias vezes a mesma coisa
- 10. Trabalhar em um castelo de cartas
- 11. Você tem medo do projeto em que trabalha?
- 12. Onde entra o Agile nisso tudo?
- 13. Velocidade é a ausência de desperdício – Amyr Klink
- 14. Se você trabalha para eliminar o desperdício, aumentará gradativamente a porcentagem de tempo que gasta adicionando valor ao produto!
- 16. Geralmente a gente pensa e vai codificando, depois vê o que acontece
- 17. Geralmente a gente pensa e vai codificando, depois vê o que acontece
- 18. Geralmente a gente pensa e vai codificando, depois vê o que acontece
- 19. Geralmente a gente pensa e vai codificando, depois vê o que acontece
- 20. É tudo uma questão de expectativa
- 22. Jasmine Para testar a nossa aplicação, vamos utilizar o framework de testes Jasmine. Ele é fácil de utilizar e se integra bem com ferramentas de automação. http://pivotal.github.io/jasmine
- 24. Como você executa os testes em Java?
- 26. Karma O Karma é uma das ferramenta mais utilizadas para a execução de testes escritos em JavaScript. Ela é compatível com principais frameworks de teste como o Jasmine, Mocha e QUnit. http://karma-runner.github.io
- 27. Processo de Instalação Para instalar a ferramenta, basta digitar o comando abaixo: npm install -g karma karma-cli
- 28. Configuração O Karma é configurado por meio do arquivo karma.conf.js. Nele será especificado o framework de teste, a localização dos arquivos da aplicação e o ambiente de execução. karma init
- 29. karma.conf.js module.exports = function(config) { config.set({ basePath: '', frameworks: ['jasmine'], files: ['js/*.js', 'test/*.js'], exclude: [], port: 8080, colors: true, logLevel: config.LOG_INFO, autoWatch: true, browsers: ['Chrome'], singleRun: false }); };
- 30. karma start
- 31. karma run
- 32. Calculadora de Strings Vamos praticar
- 33. Vou usar esse negócio o tempo todo?
- 34. Escrever o teste antes limita o escopo, evitando codificar além do necessário
- 35. Já se pegou codificando várias coisas diferentes ao mesmo tempo?
- 36. Escrever o teste antes não aumenta o tempo de desenvolvimento?
- 37. Escrever o teste depois ou não escrever e assumir um maior número de bugs para corrigir, não aumenta o tempo de desenvolvimento?
- 38. Evitar o refactoring por conta da falta de testes leva a um código de baixa qualidade e difícil de manter, não aumenta o tempo de desenvolvimento?
- 39. Ter uma alta rotatividade por conta dos problemas causados pela qualidade do código, não aumenta o tempo de desenvolvimento?
- 40. A dificuldade de entendimento por conta de um código sem uma documentação atualizada, como por exemplo um teste, não aumenta o tempo de desenvolvimento?
- 41. Testar repetidas vezes a mesma coisa, manualmente, não aumenta o tempo de desenvolvimento?