PyDay Rosario 2018

PyDay PyAr-Rosario

27 de Octubre de 2018

Este evento fue hace 5 años, 5 meses.

Acerca del evento

 
 

Ya está abierta la inscripción!

La entrada es libre y gratuita

Remeras y Almuerzo

Si querés una remera o reservar almuerzo hacelo en este bello formulario https://goo.gl/forms/kWNzpjGR7utrYH4K2

 
 

Una PyDay o Python Day es una jornada gratuita y de libre acceso donde pueden tener lugar conferencias,  charlas y cursos relacionados con el lenguaje de programación Python y tecnologías afines. Al ser una actividad gratuita, la organización de la misma se financia únicamente mediante el patrocinio de organizaciones interesadas. El evento está organizado por la comunidad de Python Argentina , cuyo objetivo es nuclear a los usuarios de Python y promover su uso. 

Cualquier consulta se puede hacer a pyday.rosario@ac.python.org.ar

 
 

Datos del evento

Llegar al PyDay

Las líneas de colectivos que llegan a la Ciudad Universitaria: 101, 102, 115, 131, 132, 144, 145, K, Q, Ronda del Centro

Cronograma

Sponsors
Oro
Plata
 

XVI Jornadas de Ciencias de la Computación

24, 25 y 26 de Octubre de 2018 - Rosario, Santa Fe, Argentina

Sobre las jornadas

Las Jornadas de Ciencias de la Computación (JCC) se presentan como una iniciativa del Departamento de Ciencias de la Computación de la Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura de la Universidad Nacional de Rosario, de carácter abierto y gratuito con el objetivo de promover el contacto de los alumnos de la Facultad con investigadores y profesionales en temas relacionados con el ámbito de las ciencias de la computación, al mismo tiempo que nos permite mantenernos actualizados sobre las tendencias en investigación y desarrollo que se realizan en la región.

La edición 2018 de las JCC se llevará a cabo los días 24, 25 y 26 de Octubre en la Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura de Rosario

Las JCC se llevaron a cabo por primera vez en noviembre del año 2000. Año tras año han participado decenas de personas provenientes de empresas de desarrollo de software local, estudiantes e investigadores de esta casa de estudios y de universidades destacadas de la zona, entre las cuales podemos mencionar a la Universidad Nacional de La Plata, Universidad Nacional de Córdoba, Universidad Nacional de Río Cuarto y la Universidad de la República (Montevideo-Uruguay). La realización de las JCC es un proceso que continúa año a año y constituye un logro significativo del cuerpo de docentes y de estudiantes de la carrera Licenciatura en Ciencias de la Computación.

Más info en https://jcc.dcc.fceia.unr.edu.ar/2018/

Actividades

Deploy con Python: ¡Más fácil imposible!

Deploy con Python utilizando servicios en la nube. Publica tus aplicaciones y hazte conocer en la comunidad.

La charla consistira en hablar de las distintas maneras que se tienen hoy en dia para lanzar a produccion nuestras aplicaciones hechas en python, mas especificamente se mostraran demos con Django y Flask. Se mostraran ventajas y desventajas de varios servicios en la nube para realizar este tipo de tareas y algunos tips y herramientas a tomar en cuenta para realizar el despliegue. Al finalizar, se espera que los asistentes puedan llevar sus aplicaciones a producción con mas frecuencia.

Disertantes: Mauricio Ballesteros Valladares

Mallas Poliedrales para Aproximar Soluciones de Ecuaciones Diferenciales en Derivadas Parciales

Implementación de un proceso de mallado para dominios tridimensionales, y que permite refinar arbitrariamente, con el propósito de construir, a partir de él, soluciones aproximadas a problemas de ecuaciones diferenciales en derivadas parciales. Para el manejo de los objetos matriciales y el álgebra lineal usamos NumPy.

Muchos problemas de la geometría y de la fíisica se modelizan en términos de ecuaciones diferenciales, que son ecuaciones que relacionan a una función desconocida con algunas de sus derivadas. En casi todos los casos, si bien está demostrada la existencia y unicidad de la solución de una de tales ecuaciones, es imposible computarla analíticamente de manera exacta, y entonces un abordaje posible es construir un método numérico para construir otra función que sea una aproximación (todo lo cercana que se quiera) de esta función desconocida. Estas aproximaciones se dan en forma de una función definida por partes, siguiendo una cierta subdivisión de la región del espacio en donde ocurre el fenómeno físico de interés. La definición y construcción de un método numérico propio comienza, entonces, con la explicitación del proceso de mallado, que consiste en una sucesión infinita de subdivisiones del dominio, con elementos de medida tan pequeña como se quiera. Después de esto, la definición de todos los objetos de cálculo concreto y de análisis teórico concernientes al método numérico depende de cuáles son precisamente los puntos, las aristas, las caras y los poliedros de las mallas. Un programa de mallado debe tomar como entrada alguna información geométrica sucinta de la región a subdividir y entregar como salida alguna tabulación concreta de los puntos, aristas, caras y poliedros de la malla. Por ejemplo una lista de archivos de texto. Presento una primera versión del programa en Python que implementa (y grafica) la familia de mallas que dan lugar al método numérico construido y propuesto en mi trabajo de tesis doctoral. Además muestro brevemente parte del programa en GNU Octave que ensambla el sistema lineal de ecuaciones, a partir de las mallas, cuya solución son las coordenadas que determinan a la solución aproximada de una ecuación diferencial modelo.

Disertantes: Alexis Jawtuschenko

Microservices con Nameko

Nameko es un framework para desarrollo de microservicios. Usando heramientas como rabbitmq y kubernetes, junto con nameko, se pueden desarrollar microservicios muy rápidamente. La charla será una introducción a estas herramientas apoyado en un simple ejemplo.

Iniciando con las instalación de las herramientas la charla irá avanzando en el ejemplo de como desarrollar 2 microservicios que se comunican entre sí. Dado que la charla es introductoria, y lo acotado del tiempol, se cubrirá solo lo básico, con ejemplos, sobre los siguientes tópicos: * Instalación * RPC entrypoints * GET/POST entrypoints * Dependency providers

Disertantes: Juan Pablo Giménez

Programación asincrónica en Python 3: el futuro ya llegó

La charla presenta conceptos teóricos de la programación asincrónica, mostrando a través de varios ejemplos como lograr implementar esa teoría usando los nuevos módulos y sintaxis presentes en la última versión de Python 3.

La charla cuenta teoría de asincronismo en general, y muestra en qué casos es útil o necesario. Luego muestra cómo trabajar con esta tecnología en Python 3, explicando la teoría y mostrando ejemplos para utilizar el event loop, haer llamadas, ejecutar corrutinas, ejecutar cosas que bloquean, procesamiento en paralelo, utilización de iteradores, e incluso manejo de errores y supervisión de files descriptos, para cerrar con una introducción a transportes y protocolos, y tips para ayudas.

Disertantes: Facundo Batista

Python a vuelo de pájaro

Introducción a Python

Introducción a Python

Disertantes: Guido Machi

Refactoring en Python

Repasamos técnicas para mejorar el diseño de código existente.

Una parte importante del material para aprender programación se centra en escribir programas desde cero. Cuando un software es útil, entra en una etapa nueva de su ciclo de vida, el de la evolución incremental. Los requerimientos cambian, y reescribir el software rara vez es una buena solución. Escribir una nueva funcionalidad y a la vez modificar el diseño del código existente es más complejo a medida que el software crece. Por tanto resulta útil partir ese proceso en dos. Refactoring es el conjunto de técnicas para poder adaptar el diseño de un software sin cambiar su funcionalidad, con miras a simplificar la segunda parte de este proceso.

Disertantes: Rafael Darder

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