Encontro locaweb 2012 v5

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Palestra sobre teorias de redes e paralelo com minha história de Ruby no Brasil, apresentada no 14o Encontro Locaweb de Curitiba, Rio de Janeiro e São Paulo.

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Encontro locaweb 2012 v5

  1. 1. “ Genius is the gold in the mine; talent is the miner who works and brings it out. ” Lady Marguerite Blessington A apresentação já vai começar ... Donets Basin Mina de carvão-Ucrânia
  2. 2. Ruby, de Hobby a BusinessFabio Akita
  3. 3. @akitaonrails Ruby e Ruby on Rails - 2006Rails Summit Latin America - 2008 RubyConf Brasil - 2010
  4. 4. anos 80 anos 90 século 21
  5. 5. anos 80 anos 90 século 21
  6. 6. anos 80 anos 90 século 21 Clipper .NET dBase III C/Pascal Java RubyBasic Delphi ASP Visual Basic ABAP ObjC Perl Python PHP Javascript
  7. 7. anos 80 anos 90 século 21
  8. 8. anos 80 anos 90 século 21
  9. 9. anos 80 anos 90 século 21
  10. 10. anos 80 anos 90 século 21
  11. 11. anos 80 anos 90 século 21
  12. 12. anos 80 anos 90 século 21
  13. 13. http:/ /slideshare.net/akitaonrails
  14. 14. “Why”
  15. 15. 2005-2007
  16. 16. 2005
  17. 17. 2005
  18. 18. 2005
  19. 19. 2005
  20. 20. 2005
  21. 21. 2005
  22. 22. 2005
  23. 23. Ruby no Brasil - 2005
  24. 24. Ruby no Brasil - 2005 Quase nenhum Mercado Quase nenhum Desenvolvedor Quase nenhum Interesse
  25. 25. Ruby no Brasil - 2005 Quase nenhum Mercado Quase nenhum Desenvolvedor Quase nenhum Interesse
  26. 26. Ruby no Brasil - 2005 Quase nenhum Mercado Quase nenhum Desenvolvedor Quase nenhum Interesse
  27. 27. #OMG
  28. 28. Propriedades Técnicas
  29. 29. Propriedades Startups Técnicas
  30. 30. Propriedades Startups Técnicas NovasTecnologias
  31. 31. Propriedades Startups Técnicas Comunidades (ex. Agile) NovasTecnologias
  32. 32. Propriedades Startups Técnicas Comunidades (ex. Agile) NovasTecnologias Big Sponsor
  33. 33. Propriedades Startups Técnicas Comunidades (ex. Agile) NovasTecnologias
  34. 34. Mudar para os EUA? Desistir?
  35. 35. Mudar para os EUA? Desistir?
  36. 36. “Inspiração”
  37. 37. Duncan Watts (Small Worlds)
  38. 38. “Bom Senso”
  39. 39. “Bom senso é no que confiamos para navegar por situaçõesconcretas do cotidiano”
  40. 40. 1947600 mil entrevistas Paul Lazarsfeld
  41. 41. 1947600 mil entrevistas Paul Lazarsfeld
  42. 42. Soldados do Sul (interior) seadaptaram melhor às condições de guerra. Soldados do Norte (urbano) seadaptaram melhor às condições de guerra.
  43. 43. Soldados do Sul (interior) seadaptaram melhor às condições de guerra. Soldados do Norte (urbano) seadaptaram melhor às condições de guerra.
  44. 44. #WRONG
  45. 45. Tudo é óbvio
  46. 46. Tudo é óbvio(se você sabe a resposta)
  47. 47. Bom senso serve para situaçõesconcretas, do cotidiano
  48. 48. George Santayana
  49. 49. “Aqueles que nãoaprendem com a História estão condenados a repetí-la”
  50. 50. “Aqueles que nãoaprendem com a História estão condenados a repetí-la”
  51. 51. Linha do Tempo - Sistema Complexo Adaptativo
  52. 52. Linha do Tempo - Sistema Complexo Adaptativo
  53. 53. Histórias descrevem o que aconteceu, não PORQUE aconteceu
  54. 54. Estatística Psicologia Sociologia BiologiaEconomia Comportamental Física
  55. 55. “Esqueçam o passado, somos o futuro”
  56. 56. “Esqueçam o passado, somos o futuro”
  57. 57. Inspiração: CIÊNCIA
  58. 58. “Survival of the Strongest”
  59. 59. “Survival of the Fittest”
  60. 60. “Acho que você precisa sermais explícito neste passo 2”
  61. 61. REDES(Sociais)
  62. 62. Stanley Milgram
  63. 63. 6 Graus de Separação?
  64. 64. 2003 46 filmes 1811 conexões 2.79média de separação
  65. 65. 2003 46 filmes 1811 conexões 2.79média de separação
  66. 66. 2003 46 filmes 1811 conexões 2.79média de separação
  67. 67. 2003 46 filmes 1811 conexões 2.79média de separação
  68. 68. 1 Mel Blanc 7592 Tom Byron 6973 Marc Wallice 5354 Ron Jeremy 5005 Peter North 4916 T. T. Boy 4497 Tom London 4368 Randy West 4259 Mike Horner 41810 Joey Silvera 410
  69. 69. 1 Rod Steiger 2.537 112 2562 2 Donald Pleasence 2.542 180 2874 3 Martin Sheen 2.551 136 3501 4 Christopher Lee 2.552 201 2993 5 Robert Mitchum 2.557 136 29056 Charlton Heston 2.566 104 2552 7 Eddie Albert 2.567 112 33338 Robert Vaughn 2.570 126 27619 Donald Sutherland 2.577 107 2865876 Kevin Bacon 2.786 46 1811
  70. 70. 1 Rod Steiger 2.537 112 2562 2 Donald Pleasence 2.542 180 2874 3 Martin Sheen 2.551 136 3501 4 Christopher Lee 2.552 201 2993 5 Robert Mitchum 2.557 136 29056 Charlton Heston 2.566 104 2552 7 Eddie Albert 2.567 112 33338 Robert Vaughn 2.570 126 27619 Donald Sutherland 2.577 107 2865876 Kevin Bacon 2.786 46 1811
  71. 71. Small Worlds
  72. 72. Albert-László Barabási (Linked)
  73. 73. Livre Escala - Fractais Mundos Pequenos - HubsEvolução - Preferential Attachment Competição - Fitness Robustez e Resiliência
  74. 74. Livre Escala - Fractais Mundos Pequenos - HubsEvolução - Preferential Attachment Competição - Fitness Robustez e Resiliência
  75. 75. Livre Escala - Fractais Mundos Pequenos - HubsEvolução - Preferential Attachment Competição - Fitness Robustez e Resiliência
  76. 76. Livre Escala - Fractais Mundos Pequenos - HubsEvolução - Preferential Attachment Competição - Fitness Robustez e Resiliência
  77. 77. Livre Escala - Fractais Mundos Pequenos - HubsEvolução - Preferential Attachment Competição - Fitness Robustez e Resiliência
  78. 78. grau tempo
  79. 79. First Mover Advantage grau tempo
  80. 80. First Mover Advantage Fitness grau tempo
  81. 81. “Survival of the Fittest”
  82. 82. SOCIALCAPITAL
  83. 83. CAPITALSOCIAL Bonding Capital Bridging Capital
  84. 84. CAPITALSOCIAL Bonding Capital Bridging Capital
  85. 85. “Ação sem planejamento é hobby.Planejamento sem ação é ficção”
  86. 86. “O PLANO”Ajudar a criar uma Nova Rede
  87. 87. AVISO: Uma História(ilustração da explicação)
  88. 88. Mudar para os EUA? Desistir?
  89. 89. “Bonding Capital”
  90. 90. “Bons artistas copiam, grandes artistas roubam tomam como seu”Pablo Picasso
  91. 91. 2008-2011
  92. 92. “Bridging Capital”
  93. 93. 2010-2011 2011-2012 12 meses 9 meses 18 pessoas 45 pessoas~1 mihão/ano ~5 milhões/ano
  94. 94. 2010-2011 2011-2012 12 meses 9 meses 18 pessoas 45 pessoas~1 mihão/ano ~5 milhões/ano
  95. 95. “Transparência” “Autonomia”“Meritocracia” “Mastery”
  96. 96. “Transparência” “Autonomia” 改善“Meritocracia” “Mastery”
  97. 97. “Transparência” “Autonomia” KAIZEN“Meritocracia” “Mastery”
  98. 98. “Transparência” “Autonomia” Melhoria Contínua“Meritocracia” “Mastery”
  99. 99. Geoffrey West
  100. 100. 300 250 200Peso (g) 150 100 50 0 0 50 100 150 200 250 300 350 Idade (dias)
  101. 101. 300 250 200Peso (g) 150 100 50 0 0 50 100 150 200 250 300 350 Idade (dias)
  102. 102. Rato 300 250 200Peso (g) 150 100 50 0 0 50 100 150 200 250 300 350 Idade (dias)
  103. 103. 400 300bilhões 200 100 0 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010
  104. 104. Walmart 400 300bilhões 200 100 0 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010
  105. 105. Walmart 400 300bilhões 200 100 0 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010
  106. 106. Ciclos de Inovação
  107. 107. Ciclos de Inovação
  108. 108. Know How vsKnow Why
  109. 109. MUITO OBRIGADO +55 11 3729 14 22 www.codeminer42.com.br contact@codeminer42.com.brhttp:/ /slideshare.net/akitaonrails

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