De fiecare dată când a apărut ceva nou, unii dintre noi am îmbrățișat schimbarea, unii dintre noi ne-am revoltat, am fost speriați, nu am acceptat, ori nu ne-am adaptat, decât cu greu și cu mult timp.

Fiecare reacționează diferit. Și e în regulă. Nu aici este problema.

Articolul “Ne va inlocui AI?” apare prima dată în Telecom Academy.

Ce spun sondajele Stack Overflow

1. Utilizarea AI este în creștere

• În sondajul Stack Overflow Developer Survey 2025, 84% dintre respondenți folosesc sau planifică să folosească instrumente AI în procesul lor de dezvoltare. Peste jumătate dintre dezvoltatorii profesioniști le folosesc zilnic.
• În 2024, 76% dintre toți respondenții spuneau că folosesc sau plănuiesc să folosească instrumente AI.

2. Încrederea în codul generat de AI este scăzută

• Tot în 2025, doar ~3% dintre toți respondenții declară că au încredere în acuratețea outputului generat de AI.
• Un procent mai mare dintre utilizatori manifestă neîncredere și sunt precauți. Instrumentele AI produc adesea cod „aproape corect, dar nu chiar”, iar debugging-ul codului generat de AI le ia mult timp.
• AI are dificultăți în a gestiona sarcini complexe, cum ar fi arhitectura sistemelor, optimizarea performanței, probleme de securitate sau decizii algoritmice cu multă nuanță.

3. Ce beneficii are totuși AI-ul

• Dezvoltatorii afirmă că pot scrie cod mai rapid, găsesc soluții și documentație mai eficient, pot rezolva repede probleme mici.
• AI ajută la învățarea de concepte noi, la explorarea de cod, la depanare de bază și la prototipuri rapide.

De ce nu poți să te bazezi 100% pe codul generat de AI

Pe baza datelor oferite în urma sondajului, statistica aduce în prim plan următoarele:

• Codul AI este aproape, dar nu perfect. Posibil să fie buguri subtile, lipsă de optimizare, probleme de securitate sau incompatibilități cu standardele tale de cod sau de arhitectură.

• Debugging-ul codului generat de AI necesită timp, iar uneori este mai eficient să-l refaci decât să-l repari.

• Pentru sarcini cu responsabilitate mare (ce implică securitate, scalabilitate, mentenanță pe termen lung, etc.) încrederea în AI este mult mai mică, iar verificarea manuală este practică standard.

• Etica, securitatea datelor și capacitatea de a explica sau înțelege de ce codul face ce face, sunt zone unde AI încă nu excelează. Mulți dezvoltatori încă cer ajutor uman când nu au încredere în răspunsurile date de AI.

Cum te poți feri de capcane?

• Verifică întotdeauna codul generat: testează-l, rulează-l în mediu de dezvoltare, verifică performanța și securitatea.

• Folosește AI pentru prototipuri și pentru idei, nu pentru producția finală.

• Investește timp în înțelegerea algoritmilor de bază, structurilor de date, arhitecturii de software. Cu cât înțelegi mai bine aceste lucruri, cu atât poți evalua mai bine outputul generat de AI.

• Fii la curent cu limitările, cu ce nu poate face bine AI (complexitate, situații particulare, context, standarde de cod specific, compliance).

• Documentează și explică codul pe care-l adaugi. Dacă produci ceva cu AI, mergi și adaugă comentarii sau explicații de ce ai ales să-l modifici sau să-l refaci.

AI, Stack Overflow și viitorul ecosistemului de cunoștințe

AI-ul nu a apărut din vid: instrumentele de tip LLM (Large Language Models) s-au antrenat tocmai pe codul și răspunsurile din comunități precum Stack Overflow. Acesta este motivul pentru care AI poate răspunde prompt la întrebări frecvente, evitând repetiția și atitudinea negativă care uneori apărea când aceeași întrebare era pusă din nou și din nou.

Astfel:

• AI ajută la eliminarea întrebărilor repetitive, fiind mai rapid și mai prietenos decât un moderator strict.

• Stack Overflow rămâne necesar pentru că AI nu are acces la noutăți, la probleme specifice, la subtilități de implementare.

• Riscul real este pierderea cunoștințelor noi, dacă dezvoltatorii nu mai publică soluțiile găsite în urma zilelor de muncă și debugging.

• Viitorul ecosistemului depinde de un echilibru: AI pentru eficiență și instant feedback, dar și comunități precum Stack Overflow pentru cunoștințe noi, validate și împărtășite.

În concluzie, codul generat de AI este un instrument foarte util, dar nu este soluția fără cusur. Să-l folosești în mod strategic și critic este cheia. Nu te baza pe AI ca pe un garant al calității!

Articolul Ce spun dezvoltatorii în 2025 despre codul generat de AI! apare prima dată în Telecom Academy.

Un interviu vine de cele mai multe ori cu un nivel ridicat de stres. Emoțiile sunt normale, mai ales când îți dorești rezultatul. Însă dacă scopul tău este doar să obții jobul cu orice preț, poate ar trebui să aprofundezi puțin perspectiva.

Un interviu nu este doar despre a obține un „DA”, ci despre a testa dacă există compatibilitate reală între tine și jobul respectiv. E un proces bidirecțional: și tu îți evaluezi potențialul angajator, nu doar invers.

Ce poți face înainte de interviu?

1. Învață să îți gestionezi emoțiile. Antrenează-te să vorbești despre tine clar și coerent. Fii autentic, dar și stăpân pe tine. Repetă ideile principale, fă simulări și amintește-ți că în fața ta e tot un om.

2. Înainte de interviu informează-te despre compania la care vei susține interviul. Citește ce scrie pe site-ul oficial, vezi valorile lor, proiectele, cultura organizațională. Apoi, caută și feedback din surse externe, dar cu filtru critic. Multe comentarii online pot fi subiective sau influențate de experiențe punctuale. Încearcă să extragi o imagine echilibrată, fără să lași o opinie izolată să îți dicteze percepția generală.

De regulă, un proces de recrutare IT se împarte în două etape:

1. Interviul cu HR (resurse umane)

• Este despre cine ești tu ca om: cum comunici, cum gândești, ce te motivează.

• Nu se caută doar competențe, ci potrivirea cu echipa și cultura firmei.

• Întrebări tipice: „Spune-ne despre tine.”, „Ce te-a atras la acest rol?”, „Cum reacționezi la feedback?”, „Ce aștepți de la un loc de muncă?”

Astfel, îți recomandăm să faci o recapitulare clară a parcursului tău profesional. Să fi sincer fără să te piezi în detalii. Și mai ales să nu uiți să revizuiești CV-ul!  Gândește-te la exemple reale care demonstrează adaptabilitatea, gândirea proactivă și modul de comunicare.

2. Interviul tehnic

• Aici se testează cunoștințele tale concrete.

• Poate fi o discuție liberă, un test practic sau chiar un mini-proiect.

Pentru acest interviu pregătirea presupune revizuirea conceptele de bază și a greșelilor frecvente. Fă exerciții practice și fii pregătit să explici cum ai gândit, nu doar să dai răspunsul corect.

Despre interviul tehnic, am scris mai mult și în trecut. Citește aici articolul: Interviul tehnic pentru un job în IT.

Ce NU trebuie să ignori!

Interviul poate fi fizic, sau online. Este important să te asiguri că pentru interviul online, mediul de comunicare să fie funcțional din timp: verifică-ți conexiunea la internet, testează microfonul și camera. Și cel mai important, îmbracă-te îngrijit, chiar dacă e remote! Și ține la îndemână CV-ul, un carnețel și întrebările tale.

Concluzie

Indiferent dacă ești la primul tău interviu sau treci printr-o rundă tehnică avansată, cheia stă în pregătire și autenticitate. Angajatorii caută nu doar ce știi, ci cum gândești și cum lucrezi cu ceilalți.

La Telecom Academy, în cadrul cursurilor noastre JOB Oriented, discutăm des despre simulări de interviu, întrebări frecvente și cum să-ți construiești un profil solid pentru angajare.

Urmărește #TechFacts pe YouTube și TikTok!

Vrei să înveți lucruri utile, pe scurt și la obiect?

Descoperă TechFacts, seria noastră de clipuri scurte, animate și ușor de înțeles, cu informații interesante din lumea IT.

Caută #TechFacts by Telecom Academy sau accesează direct:
 YouTube
 TikTok

Articolul Interviul poate să te ia prin surprindere! Dar pregătirea face diferența. apare prima dată în Telecom Academy.

Adevărul este că un CV bun nu este neapărat scurt, ci la obiect. Informația pe care o prezinți trebuie să fie:
relevantă,
sinceră,
ușor de citit,
și ușor de susținut într-un interviu.

Recrutorii nu au timp să citească tot

Un recrutor vede zeci, uneori sute de CV-uri într-o săptămână. La prima citire, acordă în medie 6–8 secunde unui CV. Da, ai doar câteva secunde ca să captezi atenția cu ce este cu adevărat important.

Nu pierde spațiul cu detalii irelevante sau prea multe fraze lungi.
Gândește ca un profesionist: ce vrei să evidențiezi?

Fiecare frază contează și trebuie să fie adevărată

Poate cea mai importantă regulă: nu minți în CV. Nici puțin. Nici „creativ”.

Spune lucrurile așa cum sunt, chiar dacă ți se par modeste. La interviu, vei fi întrebat. Dacă ai trecut ceva neclar, sau și mai grav, neadevărat, riști:

• să nu știi cum să răspunzi;

• să te balbâi;

• să pierzi încrederea recrutorului în câteva secunde.

Este ușor de observat când cineva încearcă să „pară” mai mult decât este. În schimb, sinceritatea e apreciată.

Nu e nicio rușine să spui: „Încă învăț”, „Am făcut doar un proiect”, „Nu am experiență practică, dar studiez și testez singur”. Aceste afirmații arată asumare.

Fii pregătit să răspunzi la întrebări, pentru tot ce scrii în CV și pe LinkedIn

Greșeala frecventă? Oamenii uită ce au scris! CV-ul spune ceva, iar profilul LinkedIn spune altceva.

Dacă un recrutor te întreabă: „Spune-mi mai multe despre acel proiect din 2023”, nu e bine să spui:
„Nu-mi amintesc exact”,
„Asta am scris eu?”,
sau să cauți în e-mail după propriul CV.

Orice scrii, asumă-ți. Repetă-ți ce ai trecut în CV înainte de interviu. Fii sigur că poți vorbi liber despre orice linie.

Ce să incluzi? Ce să lași deoparte?

Include:

• Educația relevantă (ex. cursuri, certificări IT).

• Proiectele care arată abilități practice.

• Joburi care au legătură directă cu domeniul.

Lasă deoparte:

• Activități care nu aduc valoare (ex. un job scurt fără legătură cu domeniul).

• Descrieri prea lungi pentru roluri banale.

• Limbajul exagerat: „specialist”, „expert” – când ești la început.

Un CV bun inspiră claritate, nu confuzie. În loc să încerci să pari altceva, arată cine ești, sincer, structurat, în creștere.

De ce contează LinkedIn?

LinkedIn nu este doar un „Facebook profesional”. Este adesea primul loc unde recrutorii caută mai multe despre tine. Dacă CV-ul tău nu spune tot, dar profilul tău LinkedIn e actualizat, poți câștiga încredere.

Dar atenție:
Asigură-te că informațiile de pe LinkedIn și CV sunt aliniate.
Ai grijă la același principiu: scrie doar ceea ce poți susține într-o conversație.

De ce să NU scrii prea mult?

• Nu impresionezi prin volum, ci prin esență.

• Un CV prea lung pare neclar, lipsit de direcție.

• Recrutorii caută oameni care știu ce vor, nu care le spun tot ce-au făcut vreodată.

Concluzie: Scurt, clar, sincer

CV-ul este prima ta șansă să convingi, dar și primul test de credibilitate. Nu e despre a părea ideal, ci despre a fi autentic, bine structurat și relevant.

Când știi ce ai scris, spui adevărul și ești pregătit pentru interviu, ai deja un avantaj major.

 Urmărește #TechFacts pe YouTube și TikTok!

Vrei să înveți lucruri utile, pe scurt și la obiect?

Descoperă TechFacts, seria noastră de clipuri scurte, animate și ușor de înțeles, cu informații interesante din lumea IT.

Caută #TechFacts by Telecom Academy sau accesează direct:
 YouTube
 TikTok

Articolul ”CV-ul trebuie să fie scurt și la obiect!” Mit sau realitate? apare prima dată în Telecom Academy.

Rolurile de junior nu mai sunt „uși larg deschise” pentru oricine, ci implică din start cunoștințe solide, autonomie și o gândire clară.

Dacă te afli în punctul în care te întrebi:

„Ce să învăț? Ce mi se potrivește?” sau

„Ce să mai învăț?”,

ești în locul potrivit.

A face această alegere corectă nu înseamnă să găsești un răspuns sigur, ci să știi ce întrebări să îți pui și cum să decizi informat.

De ce este greu să alegi un domeniu în IT?

Pentru că toate par importante! Piața îți aruncă în față zeci de limbaje, tooluri, joburi, cursuri, și ai impresia că trebuie să alegi perfect din prima!

Dar realitatea este alta:

• Suntem diferiți! Ce funcționează pentru alții poate să nu ți se potrivească.

• Nu există o alegere perfectă! Există doar alegeri asumate.

• Orice ai învăța, te ajută! Nimic nu e inutil, totul se leagă. Îți va fi de folos când te aștepți cel mai puțin!

Ce caută angajatorii?

Nu doar cunoștințe tehnice, ci felul în care gândești, înveți și te adaptezi.

Conform Stack Overflow Developer Survey 2024, tendințele arată clar:

• Python – 51% dintre dezvoltatori îl folosesc.
  Util în: AI, machine learning, analiză de date, scripting, backend.

• Java – 30% dintre profesioniști.
  Util în: aplicații enterprise, sisteme financiare, Android.

• SQL – rămâne esențial.
  Util în: baze de date, BI, interogări, analiză.

• Linux – sistemul de bază al serverelor.
  Util în: DevOps, cloud, securitate cibernetică, infrastructură.

• Inteligența Artificială și ML – creștere semnificativă.
  Devin un standard în tot mai multe proiecte.

Alege domeniul în care poți construi pe termen lung

„Cum aleg direcția potrivită în IT?”  Nu sări peste procesul deciziei

Alegerea domeniului potrivit nu se face într-o oră și nici după un singur clip pe YouTube. Este un proces care implică:

• Cercetare reală – citește, întreabă, explorează.

• Testare – încearcă demo-uri, cursuri gratuite, mini-proiecte.

• Reflecție personală – ce te motivează? Ce îți vine natural?

• Acceptarea schimbării – chiar dacă începi pe un drum și schimbi direcția, nu ai pierdut timpul.

Nu regreta ce ai învățat, chiar dacă schimbi drumul

Mulți cred că dacă au început ceva care „nu le place” au greșit. Fals.

• Ai învățat să gândești algoritmic? Îți va folosi și în AI.

• Ai făcut baze de date? Vei înțelege mai bine aplicațiile web.

• Ai învățat rețelistică? E esențială pentru securitate sau cloud.

Tot ce înveți se adaugă unei fundații care va face ca fiecare pas viitor să fie mai ușor și mai stabil.

Gândește ca un profesionist, chiar de la început

Nu întreba doar „ce limbaj să învăț?” Întreabă-te:

• „Ce vreau să construiesc?”
• „Ce înțeleg mai ușor?”
• „Ce mă motivează?”

În concluzie, „Cum aleg direcția potrivită în IT?” :

• Alege informat, nu în grabă!

• Asumă-ți decizia, dar nu te teme să o schimbi!

• Ce înveți acum va fi util mai târziu! De multe ori, când nici nu te aștepți.

• IT-ul nu e despre „rețete”, ci despre înțelegere și construcție!

Recomandare de la Telecom Academy

Am creat programe gândite exact pentru cei care sunt în această etapă. Cursurile noastre sunt despre a construi încredere, gândire și autonomie.

Descoperă cursurile de orientare și specializare care te pot ajuta să începi cu claritate și să înveți pe bune.

 Urmărește #TechFacts pe YouTube și TikTok!

Vrei să înveți lucruri utile, pe scurt și la obiect?

Descoperă TechFacts, seria noastră de clipuri scurte, animate și ușor de înțeles, cu informații interesante din lumea IT.

Caută #TechFacts by Telecom Academy sau accesează direct:
 YouTube
 TikTok

Articolul „Cum aleg direcția potrivită în IT?” Ce trebuie să știi înainte! apare prima dată în Telecom Academy.

Ce este un SQL Developer?

Un SQL Developer este un specialist IT care se ocupă de:

• proiectarea și gestionarea bazelor de date,

• scrierea de interogări pentru extragerea datelor relevante,

• optimizarea performanței bazelor de date,

• integrarea datelor între aplicații.

Fie că lucrează în echipe de dezvoltare software, business intelligence sau data science, rolul SQL Developer-ului este esențial pentru a face datele utilizabile și valoroase.

De ce este important să știi SQL, mai ales la început?

Dacă ești la începutul drumului ca programator sau specialist IT, SQL este una dintre cele mai valoroase competențe de bază. De ce?

1. ✅ Este universal – SQL este folosit în aproape toate aplicațiile și limbajele moderne (Java, Python, .NET, etc.).

2. ✅ Este cerut la interviuri – cunoștințele de SQL sunt printre cele mai frecvent testate în procesele de recrutare IT.

3. ✅ Este logic – SQL te ajută să gândești în termeni de structură, condiții și rezultate. Este un exercițiu excelent pentru dezvoltarea gândirii algoritmice.

4. ✅ Te face util în echipă – chiar și ca junior, poți aduce valoare reală dacă știi să extragi și să interpretezi date.

Unde poți lucra dacă știi SQL?

Cunoștințele solide de SQL îți pot deschide ușa către:

• Poziții de junior developer sau data analyst;

• Roluri în testare software, business intelligence sau administrație baze de date;

• Echipe de suport tehnic avansat sau consultanță IT.

SQL este unul dintre acele skill-uri care nu expiră și care se regăsesc aproape în orice fișă de post IT.

Bonus: Poate AI-ul să înlocuiască un SQL Developer?

Pe scurt: Nu complet. Și sigur nu încă.

AI-ul poate genera interogări SQL de bază sau poate sugera structuri simple, dar:

• Nu poate înțelege contextul de business al datelor;

• Nu știe ce întrebări să pună pentru a extrage insighturi utile;

• Nu poate corela date aparent disparate pentru a crea valoare reală;

• Nu poate anticipa consecințele unei modificări într-o bază de date critică.

Gândirea analitică, atenția la detalii și înțelegerea sistemelor fac diferența – și sunt exclusiv umane.

În concluzie:

• Dacă vrei să înțelegi cum funcționează datele – învață SQL.

• Dacă vrei un job de început în IT – învață SQL.

• Dacă vrei să evoluezi în carieră, indiferent de direcția aleasă – învață SQL.

AI-ul te poate ajuta să scrii interogări mai rapid, dar doar TU știi ce să cauți.

 Recomandare de la Telecom Academy

Vrei să începi? Nu pierde startul! Avem un curs de SQL Developer gândit pentru începători, cu predare clară, exemple reale și sprijin pas cu pas.

 Urmărește #TechFacts pe YouTube și TikTok!

Vrei să înveți lucruri utile, pe scurt și la obiect?

Descoperă TechFacts, seria noastră de clipuri scurte, animate și ușor de înțeles, cu informații interesante din lumea IT.

Caută #TechFacts by Telecom Academy sau accesează direct:
 YouTube
 TikTok

Articolul SQL este esențial. Secretul este că nu e opțional! apare prima dată în Telecom Academy.

De ce se teme lumea?

AI-ul generativ, cum este ChatGPT sau Copilot, poate deja:

• să scrie cod funcțional în mai multe limbaje,

• să creeze documentație tehnică,

• să detecteze vulnerabilități,

• să automatizeze task-uri repetitive,

• să interacționeze cu clienți prin voicebots sau asistenți virtuali.

Așadar, teama că „AI va înlocui programatorii sau administratorii de rețea” nu este nefondată – dar este exagerată. Realitatea este mult mai nuanțată.

Ce este AI și cum influențează domeniul IT?

Inteligența Artificială presupune dezvoltarea de sisteme care pot lua decizii, învăța și automatiza sarcini fără intervenție umană constantă. În IT, AI este folosită în:

• DevOps (automated CI/CD pipelines, detectare de anomalii),

• Securitate cibernetică (detecție automată a atacurilor),

• Suport tehnic (chatbots, sisteme de ticketing inteligente),

• Cloud orchestration, monitorizare și optimizare de resurse,

• Programare asistată de AI (ex: GitHub Copilot, ChatGPT).

Ce poate și ce nu poate face AI (încă)?

✔️ Ce poate face eficient:

• Generare de cod de bază, rapid și reutilizabil

• Scripting pentru automatizări simple

• Recomandări pentru configurări standard (în rețelistică, cloud, DevOps)

• Analiză predictivă pe date mari

• Detectarea automată a erorilor în cod

❌ Ce nu poate face (bine):

• Gândire critică și soluții creative în arhitecturi complexe

• Luarea de decizii în contexte cu ambiguitate

• Înțelegerea afacerii și comunicarea eficientă cu stakeholderi

• Interacțiune umană reală, leadership, empatie

AI este un asistent puternic, dar are nevoie de un om bine pregătit care să îi spună ce să facă, să verifice rezultatul și să-l integreze în soluții reale.

Afectează AI locurile de muncă din IT?

Da, anumite joburi repetitive sunt vulnerabile

AI are potențialul de a înlocui sarcinile repetitive și standardizate. Exemple:

• Suport tehnic de nivel 1, unde multe cereri pot fi automatizate cu AI conversațională.

• Administrare de sisteme simple, unde taskurile sunt rutiniere și pot fi gestionate de software.

• Testare manuală, înlocuită tot mai des cu testare automată augmentată de AI.

Dar creează și noi oportunități

Pe măsură ce AI preia sarcini de rutină, cererea de specialiști care știu să implementeze, integreze și supravegheze AI crește. Noile direcții includ:

• AI Operations (AIOps)

• Mentenanță și audit AI (ethical AI)

• Cybersecurity cu AI

• Programare asistată de modele generative

• Data Science și Machine Learning Engineering

Cum se schimbă rolurile în IT

Nu se pune problema dispariției masive a joburilor în IT, ci mai degrabă a redefinirii competențelor. Iată cum arată această transformare:

Ce ar trebui să înveți pentru a rămâne relevant în era AI?

✔️ Învață bazele rețelisticii și securității

Într-o lume cu AI, infrastructura contează și mai mult. Rețelele trebuie să fie stabile, securizate și bine configurate – aici certificări precum CCNA, CompTIA sau CEH rămân esențiale.

✔️ Învață să colaborezi cu AI, nu să îl ignori

De exemplu:

• Programatori care folosesc AI pentru a scrie cod mai rapid;

• Specialiști DevOps care implementează automatizări AI în pipeline-urile de CI/CD;

• Analiști de securitate care folosesc AI pentru threat intelligence.

✔️ Dobândește abilități soft și de gândire critică

AI nu poate înlocui creativitatea, empatia, adaptabilitatea și capacitatea de analiză contextuală. Acestea devin diferențiatori umani esențiali.

Cum te protejezi ca profesionist în fața acestei schimbări

1. Investește constant în educație
   Cursuri actualizate, certificări și învățare continuă sunt cheia. (Vezi oferta Telecom Academy)

2. Învață să colaborezi cu AI, nu să-l eviți
   Fii cel care „dirijează” AI-ul, nu cel care se teme de el. Învață să folosești uneltele (ex. GitHub Copilot, ChatGPT, AutoML etc.).

3. Pune accent pe gândirea critică și înțelegerea sistemelor
   Cine cunoaște „de ce” și „pentru ce” va fi mereu mai valoros decât cineva care face doar „cum”.

4. Dezvoltă abilități transversale
   Comunicare, leadership, business analysis – sunt abilități greu de replicat de AI.

Viitorul este al celor care știu să învețe rapid

AI nu înlocuiește oamenii. AI înlocuiește oamenii care nu știu să-l folosească.

Industria IT va rămâne stabilă, dar se va schimba în profunzime. Nu e vorba de a fi înlocuit, ci de a fi recalificat, adaptat și pregătit. În 2025 și dincolo de el, va exista loc pe piață pentru specialiștii care pot lucra cot la cot cu AI-ul, nu împotriva lui.

Concluzie

AI nu este (încă) un „terminator” al locurilor de muncă în IT, ci mai degrabă un catalizator pentru transformare. Adevărata amenințare nu este AI în sine, ci lipsa de adaptare la noile cerințe ale pieței.

Dacă înveți constant, te specializezi inteligent și colaborezi cu tehnologiile emergente, cariera ta nu doar că va fi protejată – va înflori.

Recomandare de la Telecom Academy

Vrei să fii parte din cei care creează AI, nu doar îl folosesc?
Începe cu o bază solidă – Pregătește-te pentru viitorul rețelelor, securității și DevOps cu cursuri care integrează gândirea practică, nu doar teorie.

Ai finalizat un curs de programare? Continuă să investești în tine! La Telecom Academy, am lansat cursul AI Software Engineer – dedicat celor care vor să învețe cum se dezvoltă modele de inteligență artificială, de la zero, folosind Python, rețele neuronale, machine learning și deep learning.

Sursa informațiilor:

• McKinsey & Company. (2023). The State of AI in 2023: Generative AI’s breakout year.

• Gartner Research. (2023). Top Strategic Technology Trends for 2024.

• OpenAI. (2023). ChatGPT and the Future of Work. OpenAI Blog.

• GitHub Copilot Documentation. (2023).

• Cisco Blogs. (2023). How AI is Reshaping Networking and IT Operations.

• Stack Overflow. (2023). Developer Survey 2023 – AI and Productivity Insights.

• World Economic Forum. (2023). Future of Jobs Report.

 Urmărește #TechFacts pe YouTube și TikTok!

Vrei să înveți lucruri utile, pe scurt și la obiect?

Descoperă TechFacts, seria noastră de clipuri scurte, animate și ușor de înțeles, cu informații interesante din lumea IT.

Caută #TechFacts by Telecom Academy sau accesează direct:
 YouTube
 TikTok

Articolul AI și Viitorul Joburilor în IT: Revoluție sau Amenințare? apare prima dată în Telecom Academy.

Ce este certificarea CCNA (Cisco Certified Network Associate)?

CCNA este o certificare emisă de Cisco Systems ce acoperă concepte esențiale din:

• rețelistică (routing, switching),
• securitate de bază,
• automatizare și programabilitate în rețele moderne,
• IP services și infrastructură wireless.

De ce merită să obții certificarea CCNA

1. Cerință frecventă la angajare

Articolul CCNA (Cisco Certified Network Associate) apare prima dată în Telecom Academy.

Iată câteva motive pentru care ar trebui să iei în considerare urmarea unui curs de baze de date:

1. Cererea este uriașă

Dependența organizațiilor de a utiliza baze de date pentru toate aspectele operațiunilor a dus la o cerere mare de persoane instruite în domeniu. Datorită acestui lucru îți va fi mult mai ușor să găsești un loc de muncă și, din experiența noastră, îți putem spune că această cerere nu va scădea prea curând.

Un curs de baze de date ți-ar putea oferi cunoștințele necesare unei varietăți de roluri, critice pentru afacerile din ziua de astăzi, precum: dezvoltator sau administrator de baze de date, arhitect de date, analist de date și multe alte asemenea. Ce trebuie să faci este doar să alegi cursul potrivit pentru tine, unde vei putea aprofunda acest subiect. 

2. Deschiderea orizonturilor și siguranța locului de muncă 

Datorită prevalenței acestora, buna cunoaștere a lucrului cu baze de date va putea fi un element valoros pentru tine. Aceasta te poate ajuta să treci de barierele naționale și să te dezvolți pe plan internațional, unde cererea este la fel de ridicată. Companiile din întreaga lume sunt în căutarea unor specialiști în domeniul bazelor de date, prin urmare, nu îți va fi niciodată greu să țintești către o altă regiune geografică. Mai mult de atât, datorită stabilității și longevității acestei ramuri, lucrurile învățate acum îți vor fi de ajutor pe parcursul întregii cariere. Pe lângă cele amintite anterior, poți salva și timp prețios pentru că un astfel de curs poate fi urmat chiar și online, în cadrul Telecom Academy. 

3. Deprinderea unor cunoștințe utile pentru orice programator

Urmând un curs de baze de date, ai ocazia să asimilezi unele dintre cele mai importante cunoștințe pentru orice programator. SQL a devenit limbajul standard pentru crearea și gestionarea bazelor de date, fiind conceput pentru un scop foarte specific. Atunci când vine vorba de acesta, un lucru bun este faptul că SQL poate fi învățat și fără a avea o experiență anterioară în dezvoltare, iar ca limbaj de programare universal, poate fi o modalitate bună de a trece la alte limbaje, precum Python sau JavaScript.

Te întrebi ce alte lucruri poți învăța în cadrul unui curs de baze de date? Proiectarea unor baze de date relaționale, prin tehnica normalizării, lucrul cu SGBD, crearea interogărilor complexe, gruparea interogărilor în tranzacții, folosirea instrucțiunilor LDD și LMD și nu numai. Toate aceste lucruri și multe altele pot fi învățate alături de echipa Telecom Academy!

Urmarea unui curs de baze de date poate aduce multiple avantaje oricărei persoane care dorește să intre în lumea programării. Gradul ridicat de căutare în rândul companiilor face din această arie, una care poate oferi stabilitate, flexibilitate, dar și deschidere către alte oportunități. Fie că îți dorești o carieră în domeniul bazelor de date, fie că vrei ca acesta să fie un punct de plecare pentru învățarea altor limbaje de programare, cursul online oferit de Telacad este o alegere excelentă.

Iar dacă încă nu ești sigur ce curs ar trebui să urmezi sau poate vrei să explorezi și alte opțiuni, te poți consulta oricând cu noi!

Înscrie-te chiar astăzi la unul dintre cursurile Telecom Academy și focusează-te pe ceea ce contează. 

Articolul De ce să urmezi cursuri de baze de date? apare prima dată în Telecom Academy.

Aceste aplicații web au un mare avantaj față de alte platforme convenționale, precum aplicațiile mobile sau desktop: ele sunt accesibile printr-un browser web, ceea ce înseamnă că le putem folosi pe aproape orice dispozitiv electronic modern. Rularea lor într-un browser web face posibilă distribuirea software-ului către milioane de utilizatori fără a necesita o interacțiune specială din partea utilizatorului, precum instalarea unei aplicații.

Alte avantaje ale aplicațiilor web includ:

– Actualizări fără a perturba experiența utilizatorului;
– Ușurința dezvoltării lor;
– Posibilitatea de a fi realizate folosind diverse tehnologii.

Cum se construiește o aplicație web?

Dezvoltarea unei aplicații web implică adesea utilizarea unei arhitecturi software client-server. Această arhitectură stabilește modul în care aplicația este organizată și dezvoltată, facilitând o evoluție armonioasă, flexibilă și rapidă a acesteia.

În cadrul arhitecturii client-server, aplicația este compusă din două entități principale:

Clientul (Front-end): Acesta reprezintă interfața cu care utilizatorul interacționează. Partea de front-end se concentrează pe aspecte precum designul, structura paginii, animațiile și adaptarea vizuală la diverse dispozitive. Deoarece o aplicație web poate fi accesată de pe orice dispozitiv cu un browser web, este important ca aceasta să ofere o experiență plăcută și funcționalitate, indiferent de rezoluția ecranului utilizat. Front-end-ul gestionează, de asemenea, datele necesare pentru execuția aplicației.

Serverul (Back-end): Este responsabil pentru gestionarea datelor și a logicii care stă la baza funcționării aplicației. În timp ce clientul se ocupă de interacțiunea directă cu utilizatorul și de prezentarea informațiilor, serverul reprezintă „creierul” din spatele aplicației. Aici se desfășoară procesarea datelor, comunicarea cu baza de date și alte servicii externe, gestionarea autentificării și autorizării utilizatorilor, securitate contra atacurilor cibernetice, adaptarea la traficul generat de utilizatori (scalare) și multe altele.

Cine dezvoltă o aplicație web?

În dezvoltarea unui produs bazat pe o aplicație web, având în vedere cele două componente majore, pot lucra trei categorii distincte de dezvoltatori software:

1. Front-end Developer: Acesta se ocupă de partea de dezvoltare a aplicației client. Utilizează tehnologii precum HTML, CSS, JavaScript, TypeScript, React, Angular, Vue.js, etc., pentru a crea interfețele utilizatorului și pentru a asigura o experiență plăcută și interactivă pentru utilizatori.

2. Back-end Developer: Responsabil pentru dezvoltarea aplicației server, back-end developer-ul lucrează cu tehnologii precum JavaScript, Node.js, Java, Kotlin, C/C++, Python, precum și diverse soluții de baze de date (MySQL, MongoDB, PostgreSQL etc.) și furnizori de servicii cloud (AWS, Google Cloud Platform etc.). Se concentrează pe gestionarea datelor, logica de afaceri și interacțiunea cu alte sisteme sau servicii.

3. Full-Stack Developer: Această categorie de dezvoltatori poate acoperi ambele părți componente ale unei aplicații web. Un full-stack developer este specializat într-o gamă largă de tehnologii din ambele domenii software și are suficientă experiență pentru a se implica în deciziile arhitecturale și de implementare ale întregii aplicații. Are capacitatea de a dezvolta și de a gestiona atât partea de front-end, cât și partea de back-end, oferind astfel un avantaj în gestionarea completă a proiectului.

Aceste categorii de dezvoltatori lucrează împreună pentru a crea aplicații web complexe și funcționale, asigurându-se că produsul final îndeplinește cerințele utilizatorilor și standardele de performanță și securitate.

Cum pot să devin un Full-Stack Developer?

Poziția de Full Stack Developer este adesea o destinație la care se ajunge în timp, de obicei pornind de la experiența în dezvoltarea Front-end sau Back-end. De multe ori, un dezvoltator specializat în partea de client sau server acumulează o vastă experiență pe proiectul la care lucrează, iar apoi, natural, își extinde activitatea către domeniul opus celui în care s-a specializat inițial.

De cele mai multe ori, nivelul de experiență solicitat pe o astfel de poziție este unul ridicat, deoarece responsabilitatea unui full stack developer nu este doar de a dezvolta o soluție software. Acesta este responsabil și de parcursul proiectării și gestionării resurselor funcționalității necesare aplicației. Un alt motiv pentru care nivelul mare de senioritate cerut pe o astfel de poziție este și diversitatea tehnologiilor ce trebuiesc cunoscute. Un număr mare de cunoștințe specifice tehnice se poate asimila doar în timp, luând contact cu diverse tipologii de aplicații, limbaje de programare și tehnologii.

Concluzie

A deveni un Full Stack Developer poate aduce multiple avantaje, inclusiv o înțelegere mai profundă a întregului proces de dezvoltare a aplicațiilor web, flexibilitate în lucrul cu diverse tehnologii și capacitatea de a aborda proiecte mai complexe în mod autonom sau în cadrul unui echipe.

Cu toate acestea, drumul către a deveni un Full Stack Developer poate fi plin de provocări. Acestea includ necesitatea de a învăța o gamă largă de tehnologii, expunerea la diverse situații și probleme tehnice, precum și necesitatea de a te adapta constant la schimbările rapide din orice arie de specialitate.

Articol scris de: Telecom Academy

Află mai multe despre cursul nostru de Full Stack Developer.

Articolul Aspecte esențiale carierei de Full Stack Developer apare prima dată în Telecom Academy.

Ce te așteaptă la “Heading for the Future” ?

Evenimentul oferă o paletă variată de workshop-uri în care vei putea explora domenii precum  resurse umane, vânzări, dezvoltare afaceri, IT, marketing, digital marketing, management și finanțe. Fie că ești în căutarea unei specializări sau vrei să îți diversifici skill-urile, “Heading for the Future” îți pune la dispoziție resursele necesare. 

Este o oportunitate unică de a te conecta cu companii de top, de a interacționa cu speakeri acreditați și specializați în diverse domenii de interes și de a-ți dezvolta networking-ul alături de oameni pasionați în același domeniu. 

De asemenea, la finalul evenimentului vei primi un certificat de participare, atestându-ți implicarea și abilitățile dobândite. Mai mult, există posibilitatea de a obține chiar și un internship de la unul dintre partenerii noștri de încredere, prin urmare să ai CV-ul la îndemână!

Când și unde ? 

Evenimentul va avea loc în București, între 15 – 28 aprilie și 13 – 28 mai, iar locația exactă urmează să fie anunțată pe paginile evenimentului de Facebook și LinkedIn. Urmărește și grupurile studențești de pe WhatsApp pe care te afli sau poveștile de pe Instagram ale prietenilor începând cu 19 februarie,  ca să fii sigur că nu ratezi startul și faci primii pași spre o carieră de succes! 

Cum te înscrii ? 

Accesează link-ul de mai jos și fii pregătit să faci primii pași către cariera potrivită: https://bit.ly/InscriereHeadingForTheFuture și urmărește detaliile despre eveniment aici: https://www.facebook.com/events/HeadingForTheFuture

Articolul Heading for the Future – evenimentul de carieră creat de tineri pentru TINEri apare prima dată în Telecom Academy.

Machine Learning este o disciplină științifică și tehnică care se concentrează pe dezvoltarea modelelor și a algoritmilor care permit calculatoarelor să învețe și să îmbunătățească performanța la diferite sarcini fără a fi programate explicit pentru acestea. Acesta este un domeniu interdisciplinar care îmbină concepte și tehnici din statistică, matematică, informatică și domeniul specific de aplicare.

Machine Learning poate fi văzut ca o modalitate de a transforma datele în cunoștințe utile și de a face previziuni sau de a lua decizii bazate pe date. Acesta poate implica dezvoltarea de modele de învățare automată, inclusiv modele de învățare supervizată, nesupervizată și învățare profundă, pentru a rezolva probleme precum clasificarea imaginilor, recunoașterea vocală, analiza datelor, recomandarea produselor și multe altele.

Importanța Machine Learning

Importanța machine learning este extrem de semnificativă, deoarece acest domeniu aduce numeroase beneficii și oportunități într-o varietate de domenii. Iată câteva aspecte cheie ale importanței machine learningului din perspectiva unui specialist în acest domeniu:

1. Rezolvarea problemelor complexe: Machine learning oferă abordări puternice pentru rezolvarea problemelor complexe și dificile, care nu pot fi abordate cu ușurință prin metode tradiționale. Acesta poate fi folosit pentru a face previziuni precise, pentru a recunoaște modele în date sau pentru a optimiza procese.

2. Îmbunătățirea luării deciziilor: Machine learning poate ajuta în luarea deciziilor mai bine informate în diferite domenii, cum ar fi sănătatea, finanțele, managementul resurselor, securitatea și multe altele. Prin analizarea datelor și identificarea modelelor, se pot lua decizii mai precise și mai eficiente.

3. Automatizarea și eficiența proceselor: Machine learning permite automatizarea unor sarcini și procese repetitive, ceea ce poate duce la o creștere semnificativă a eficienței într-o varietate de industrii. Acest lucru poate reduce erorile umane și poate economisi timp și resurse.

4. Dezvoltarea tehnologiei avansate: Machine learning este la baza multor tehnologii avansate, cum ar fi vehiculele autonome, asistenții virtuali, recunoașterea vocală și facială, traducerea automată și multe altele. Aceste tehnologii pot îmbunătăți calitatea vieții oamenilor și pot transforma industrii întregi.

5. Personalizarea și recomandările: Machine learning poate fi folosit pentru a crea experiențe personalizate pentru utilizatori, de exemplu, prin recomandarea de produse sau conținut pe baza preferințelor și istoricului lor. Aceasta poate duce la o creștere a satisfacției clienților și a angajamentului.

6. Cercetare științifică avansată: În domenii precum medicina și științele naturale, machine learningul este folosit pentru analiza datelor complexe și pentru a ajuta la descoperirea de noi cunoștințe și tratamente.

7. Soluții la scară largă: Machine learning poate fi aplicat la scară largă în diferite sectoare, cum ar fi sănătatea, finanțele, agricultura, energie, securitate, marketing și multe altele. Acesta aduce oportunități semnificative de inovare și dezvoltare economică.

Top 5  Cariere în 2023 pe Machine Learning

      1. Machine learning engineer – dezvoltă și implementează algoritmi și modele de învățare automată pentru a rezolva probleme și a crea aplicații care pot învăța și se pot adapta la date noi.

2. Data scientist – analizează datele pentru a extrage informații, identifica modele și dezvolta modele predictive sau recomandări pentru a lua decizii informate în diverse domenii.

3. Machine learning researcher – investighează și dezvoltă noi algoritmi și tehnici de învățare automată pentru a avansa cunoștințele și capabilitățile acestui domeniu și pentru a rezolva probleme complexe în mod inovator.

4. Machine learning specialist – dezvoltă, implementează și optimizează modele de învățare automată pentru a rezolva probleme specifice și pentru a crea soluții bazate pe date în diferite domenii și aplicații.

5. Data analyst – se ocupă cu colectarea, curățarea, analiza și interpretarea datelor pentru a extrage informații utile și pentru a dezvolta modele predictive și soluții bazate pe date într-un context de machine learning.

           Mai multe detalii despre joburile din acest domeniu găsiți aici. 

Concluzie

Machine learning este extrem de important deoarece oferă instrumente puternice pentru a rezolva problemele din lumea reală, pentru a eficientiza procesele și pentru a aduce inovație într-o varietate de domenii. Acest domeniu este în continuă dezvoltare și oferă oportunități continue pentru cercetare și inovație.

Articol scris de: Gabriel Gheorghe

Creatorul cursului: Machine Learning Fundamentals

Articolul Machine Learning – Top 5 Cariere în 2023 apare prima dată în Telecom Academy.