Cómo realizar búsquedas en Flick, Twitter, Wikipedia Análisis de texto automático, plural, singular, análisis de verbos

Pattern es un módulo de Python que permite obtener información de varios sitios web y también el análisis sintáctico de texto.

Disertantes: Sofía Martin

Tips para armar tu cv y atravesar un proceso de selección

Armar el cv (.doc o LinkedIn) es un pain in the ass. Podes ser muy capo pero si no sabés expresarlo en el cv, puede q no avances a entrevista y si bien es injusto, también es un bajón. La opinión d un selector q vio varios cvs puede servir para despejar las dudas que solemos tener cuando lo armamos. También doy tips para afrontar un proceso de selección de personal.

Disertantes: Carolina Maristany

En esta charla vamos a hablar sobre la nueva sintaxis de anotaciones de tipos introducidos en Python 3 y extendidos en Python 3.5/3.6. Si alguna vez un AttributeError te agarró desprevenido, vení a escuchar cómo se puede prevenir sin tener que mudarte a un lenguaje estáticamente tipado.

Una de las principales ventajas de Python es su sistema de tipado, conocido informalmente como “duck typing”: si un objeto sabe responder el mensaje quack() entonces el envío de ese mensaje no va a provocar un error. Esto acelera mucho el desarrollo y ayuda a construir modelos con bajo acoplamiento: implementar una interfaz en Python es tan simple como escribir los métodos que se esperan, sin heredar de nadie. Sin embargo, este sistema de tipado es también una gran causa de dolores de cabeza a la hora de programar: quién no se encontró un AttributeError: “‘Dog’ object has no attribute ‘quack’” en un código que creía perfecto. En esta charla buscamos introducir al público a la sintaxis de anotación de tipos introducida en Python 3, y su implementación efectiva con la librería typing disponible desde Python 3.5. La mayor parte de la bibliografía será la oficial (PEPs 483, 484, 526 y la documentación de typing), y usaremos también videos / código en vivo de la herramienta PyCharm y de mypy, que tienen soporte para anotaciones de tipos en tiempo de compilación.

Disertantes: Nahuel Lascano

Voy a explicar la realización de plugins para el software forense llamado Autopsy SleuthKit, el más utilizado software libre para el análisis de dispositivos de almacenamiento..

Voy a explicar la realización de plugins para el software forense llamado Autopsy SleuthKit, el más utilizado software libre para el análisis de dispositivos de almacenamiento.. Es un software realizado en Java que permite la realización de plugins en Jython, permitiendo utilizar la API disponible para Java.. Introduzco describiendo el proceso de realizar una pericia informática utilizando software libre bajo linux, y software gratuito en windows. Luego paso a explicar los desarrollos realizados paso a paso y su utilización práctica.

Disertantes: María Andrea Vignau

Taller para aprender a hacer análisis de datos de una manera sencilla aprovechando la sintaxis declarativa de las herramientas.

Tanto pandas como altair utilizan un sintaxis declarativa de alto nivel que nos permite machacar datos sin ser un programador. Vamos a ver en qué se parece pandas a Excel y cómo podemos mejorar los análisis al hacerlos de manera programática. Recorreremos las distintas estructuras de datos que nos ofrece pandas y sus ventajas para el análisis de datos. Revisaremos cómo transformar DataFrames, cómo hacer uniones, pivotes y agregaciones. Y usaremos Altair para graficar los datos y obtener insights de forma sencilla y rápida.

Disertantes: Augusto Kielbowicz

Cada vez mas la blockchain está de moda. Escuchamos la palabra "bitcoin" en todos lados, incluso Infobae tiene una sección dedicada específicamente a las criptomonedas, pero... ¿Realmente estamos seguros de que pasa en ese mundo? En esta charla voy a intentar convencerlos de que Blockchain es una tecnología sólida y confiable, y para eso voy a explicar que es y como funciona una transacción monetaria en la red bitcoin, usando un lenguaje adecuado para programadores, analizando con detalle y profundidad como funciona esta tecnología.

En el 2009 apareció bitcoin por primera vez la primera implementación de dinero digital, descentralizado, seguro y confiable. En su momento era una idea super pequeña, bancada solamente por un círculo muy chico de personas, sin casos de uso reales. 9 años después la realidad es muy diferente. Hay cada vez mas proyectos, aplicaciones, empresas, productos y servicios basados en criptomonedas. "bitcoin" y "blockchain" son palabras que se pueden escuchar en el noticiero. Incluso infobae tiene una sección dedicada solo a criptos. El objetivo de la charla es poder hacer una introducción conceptual al funcionamiento de bitcoin, pero entrando con mas profundidad en algunas partes que como desarrolladores nos son mas útiles. Para eso vamos a analizar que es una transacción en bitcoin. Como nace, como se envia, como se recibe, como está formada y lo mas importante... Por qué podemos confiar en que es segura.

Disertantes: Miguel Felipe Duarte

En esta charla veremos como el Foco en tu idea puede verse afectado por algunas practicas de Ing. de Software o metodologías ágiles Y como la versatilidad del lenguaje Python y sus diversos frameworks permiten alcanzarla mas rápido .

En esta charla realizamos un repaso de las diferentes etapas de desarrollo que atravesamos como una Start-up, haciendo incapie en como python y los diferentes frameworks nos fueron ayudando a cumplir las metodologías Lean Star-up para construir un negocio. Ponemos especial atención en como cambia la complejidad del desarrollo y que buenas practicas de la Ingeniería de Software podemos aplicar en cada momento sin resentir el avance del Producto. En fin mostrar el camino recorrido con errores y practicas que realmente funcionaron para hacer posible la empresa.

Disertantes: Juan Carlos Abdala

The purpose of this talk is to present the challenges we face in Brazil for Python community integration, to show how we have created a generic model to support fiscal and financial events throughout the country. Also, I want to comment on our motto ‘Pessoas > Tecnologia’. <3

Brazil and its continental dimensions I would like to present the difficulty of integrating communities in Brazil, taking into account the continental dimensions of the country coupled with the lack of integration with roads, mesh ferrovárias and air. And of course, I will present how we did this with the “Glocal” concept of organization. Inclusion of minorities I also want to address how we have promoted diversity within the Python Brazil community. Also, I’ll tell you the story of how we managed to get 42% of women’s lectures in Python Brasil Conference. Programming courses in low-income areas In this year 2017 I started activities for the administration of programming courses in the outskirts of the city of Florianópolis. The next step is to qualify inmates of the prison system of Florianópolis. Some tips on how to avoid a toxic ecosystem in communities Finally, I would like to comment on some subtleties that is interesting work as leaders of communities on a daily basis.

Disertantes: Mário Sérgio

Introducir ZeroMQ (zmq), una libreria de mensajes con esteroides para comunicacion de sistemas altamente escalabe y que permite hacer arquitecturas desacopladas. Conocer los beneficios de zmq y los patrones que nos ofrece para inter-conectar componentes utilizando protocolos basados en mensajes.

Hacer un repaso de sistemas distribuidos para entrar en tema y comentar brevemente que es BSD socket. Meterse en el universo de ZMQ para conocer su funcionamiento y componentes basicos como asi su API. Comentar como encaja ZMQ en la comunicacion basada en mensajes y tambien comentar que en las arquitecturas distribuidas no solo se "habla" mediante HTTP. Se mostrarán ejemplos utilizando los patrones propuestos por zmq para resolver problemas comunes como por ejemplo "trabajo asincrono", "procesamiento en pipeline". Agenda tentativa -------------------------- Introduccion a sistemas distribuidos y repaso de BSD Socket Conectar sistemas no es solo hablar HTTP Introduccion a ZeroMQ Caracteristicas y escalabilidad Conociendo la API de zmq Conociendo los patrones basicos y "devices" que ofrece zmq. Arquitectura de ejemplo Conclusiones

Disertantes: Martin Alderete

Tryton es un framework para desarrollos de sistemas de gestión. Mi deseo es que los participantes conozcan sus posibilidades y como podrían integrarlo con otras aplicaciones/sistemas.

Tryton es un framework para desarrollos de sistemas de gestión. Desde la comunidad de Tryton Argentina nos interesa la difusión de este framework en la comunidad python local. Mi deseo es que los participantes conozcan sus posibilidades y como podrían integrarlo con otras aplicaciones/sistemas.

Disertantes: Luciano Rossi

En esta charla vamos a hablar sobre la implementación de un sistema de experimentos para resolver un problema de pricing de un e-commerce británico. ¿Experimentos rápidos o experimentos bien modelados? ¿hay que elegir? De yapa, contamos un poco sobre PyGMO, una herramienta que ayuda a resolver problemas de optimización de varios tipos distintos.

En esta charla presentamos los avances y problemas que hemos tenido para atacar un problema de base científica desde un modelado de programación orientado objetos. En Eryx trabajamos con Slidr, un E-commerce británico que se basa en un novedoso sistema de subastas para la venta de artículos tecnológicos. Desde Eryx resolvemos problemas interesantes para Slidr para lograr que la plataforma sea rentable y competitiva. Los problemas que tienen poseen una fuerte base científica en los que se debe experimentar con diferentes modelos para optimizar las funciones de descuento de la plataforma. El objetivo desde un primer momento fue lograr un sistema útil para la experimentación, pero que sea modelado correctamente desde el paradigma de la programación orientada a objetos para conseguir un código de calidad que nos sirva para lograr un código entendible, reutilizable y escalable. El objetivo de la charla es contar el modelado del problema en particular y el tradeoff con el que nos encontramos en varios puntos entre la calidad del modelo de objetos y la performance del sistema al realizar experimentos pesados. También se contará la integración de nuestro sistema con la herramienta PyGMO que resulta una herramienta útil para problemas de optimización generales.

Disertantes: Agustín Garassino

A veces, aunque la solución más obvia sea meter el cutucuchillo, hay que pensar que te poés quedar letrificadaloca...

Así como existen los patrones de diseño, existen los anti-patrones. ¿Qué sería esto? Básicamente una serie de _mocos_ recopilados y documentados, a fin de evitar que caigamos en la misma. En Python - aún con lo _beio_ que es - también sucede, así que vamos a dar un pequeño repaso por algunos de los existentes, y ver cómo salimos de ahí. O cómo no cortamos toda la looz.

Disertantes: Diego Cañizares

Pelican es un python framework que nos permite generar sitios estáticos. En este taller vamos a crear un blog personal usando Pelican usando de host a Github Pages, sin necesidad de base de datos ni server-side logic.

El objetivo de nuestro taller es que los asistentes generen un blog personal con Pelican hosted by Github Pages. Para lograrlo pensamos en un taller de 3 horas. Etapas del taller: 1. Introducción breve a Pelican, explicar sus beneficios de implementarlo en blogs personales. 2. Instalar Pelican con pip y crear dos repositorios en github. 3. Creación del proyecto. 4. Generar contenido markdown para el blog. 5. Agregar e implementar estilos al proyecto con pelican-themes 6. Publicación del sitio Para finalizar el taller explicaremos brevemente como crear pelican-themes personalizados y usar un dominio propio en github pages.

Disertantes: Gessica Paniagua, Laura Sofia Enriquez

Se presenta una aplicación para el almacenamiento, análisis, y visualización interactiva de datos heterogéneos pertenecientes al biobanco de la Patagonia (proyecto RAICES), basado en herramientas libres como Django Rest Framework, Vue.js, Bokeh, THREE.js, y contenedores de Docker.

El Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas de Ciencias Sociales y Humanas ([IPCSH-CONICET](http://www.ipcsh.conicet.gob.ar/)) estudia cómo se relacionan las costumbres y herencias de la región con variables físicas de interés médico, en particular con rasgos de riesgo para enfermedades complejas como obesidad, sobrepeso y síndrome metabólico, entre otras. El proyecto [RAICES](https://www.facebook.com/proyecto.raices.patagonia/) (iniciativa propia del IPCSH-CONICET) busca generar un banco de datos genéticos o biobanco de la Patagonia que pueda servir para futuras aplicaciones en el diseño de políticas públicas de salud. Este trabajo, realizado a través de una pasantía promovida por el Laboratorio de Ciencias de las Imágenes (LCI) de la Universidad Nacional del Sur, presenta la implementación de un datawarehouse (basado en Python y MongoDB) que permite a los investigadores del proyecto almacenar, consultar y analizar datos heterogéneos propios de la colecta (encuestas socioeconómicas, información geográfica y genética, hábitos alimenticios, modelos 3D, vídeos de cuerpo completo, medidas antropométricas, entre otros). Dado que las fuentes de datos eran diversas, se trabajó en un módulo de *ETL* (*Extract, Transform and Load*) para normalizar los datos y adaptarlos al modelo del datawarehouse. Junto con el datawarehouse se diseñó y desarrolló una [aplicación web](https://youtu.be/CIpbHRLAG0I) para la carga masiva de datos y acceso a los mismos en forma selectiva, brindando también una plataforma interactiva de visualización de datos exploratoria (gráficos y modelos 3D). Se tiene como resultado un framework fácilmente generalizable basado en tecnologías libres disponible para ser utilizado en otros ámbitos científicos Las tecnologías utilizadas para el desarrollo del trabajo fueron las siguientes: Django Rest Framework, Vue.js, Bokeh, THREE.js, Pandas, pyocr, pillow, Mongoengine, Docker Este trabajo fue realizado a través de una pasantía promovida por el Laboratorio de Ciencias de las Imágenes (LCI) de la Universidad Nacional del Sur.

Disertantes: Luciano Serruya Aloisi, Pablo Toledo Margalef

El machismo está presente en todos lados, todos en algún grado u otro somos machistas. En esta charla hablo sobre mi propio aprendizaje y la deconstrucción on-going. Escucha algunas de las cosas que hacemos todo el tiempo y con mínimo esfuerzo podemos cambiar.

Si vos me preguntabas a mi hace un par de años si era machista te iba a decir que no, que de ninguna manera. He contratado mujeres, he trabajado con mujeres, aprecio mucho a las mujeres, tengo pareja mujer y eso me pone en un espacio de comprensión con las mujeres. ¿Machista? Machistas son los tipos que le pegan a las mujeres, que las basurean, yo no tengo nada contra ellas. Bueno, metiendo un poco la cabeza en el tema me di cuenta que somos muchísimo más machistas de lo que creemos, muchísimo. Hemos crecido en un espacio donde el varón tiene privilegios, muchos más de lo que creemos los varones, y las mujeres ya se han cansado de esto, levantan la voz, nos pelean, se enfrentan a todo esto (y enhorabuena). Los tiempos están cambiando, podes pelearte con la realidad, ignorarla o hacer algo para ir adaptandote. Mi experiencia quizás te hace ver las cosas de otra manera, o bien, te da la chance de debatir sobre el tema con vos mismo y/o con los demás.

Disertantes: Dax

En esta charla intento recuperar la noción original del concepto de "deuda técnica", contando sobre su origen y cómo esta metáfora se ha tergiversado a lo largo del tiempo.

El término "deuda técnica" es una metáfora que fue creada para explicar cómo, siendo cuidadosos, podemos hacer pequeños sacrificios (adquirimos deuda) en pos de obtener un recurso de inmediato. Esto para crear software de calidad en un entorno competitivo. Con el paso del tiempo el significado de esta metáfora se ha perdido y, hoy por hoy, se usa para un montón de cosas que nada tienen que ver con su alcance inicial. En esta charla intento recuperar la noción original del concepto de "deuda técnica" y de paso presentarlo como un recurso para aumentar la competitividad de los equipos de trabajo.

Disertantes: Carlos Matías De La Torre

Hablaremos sobre cómo las personas con discapacidades usan las aplicaciones y cuáles son las mejores herramientas para brindarles una buena experiencia de usuario

Discapacidad en el ámbito laboral. Cómo se desempeñan, qué herramientas mínimamente deben tener para poder trabajar dependiendo de la discapacidad. Específicamente sobre la discapacidad visual. Ampliación de las herramientas específicas. Cṕmo maneja un ciego la computadora. Explicación pormenorizada de lectores de pantalla, líneas braille, etc. Accesibilidad en el lugar de trabajo. Obstáculos y dificultades para moverse por los edificios. Explicación del programa Lazarillo para teléfonos celulares. Dificultades a la hora de desarrollar aplicaciones. ¿Podemos diseñar aplicaciones con gráficos? ¿Cuáles lenguajes o herramientas son mejores para programar? Integración de las personas trans en el ámbito laboral.

Disertantes: Katherine Jenkins

Taller de programación dirigido a mujeres

La inscripción al taller cerró el 31 de octubre, y no hay vacantes.

Disertantes: -

Taller de programación dirigido a mujeres

La inscripción al taller cerró el 31 de octubre, y no hay vacantes.

Disertantes: -

En esta charla vas a aprender como juntar lo mejor de dos mundos sin morir en el intento. Para el backend Django y para el frontend React en el mismo proyecto y aprovechando lo mejor de cada uno.

En esta charla vas a ver como juntar Django y React de una forma organizada y aprovechando lo mejor de cada framework. La idea es poder llevarse las herramientas necesarias para poder armar un proyecto con python en el backend y javascript en el frontend, hecho con las mejores herramientas actuales para cada uno. Si queres mas detalles sobre el tema te dejo la documentación y el repo de un taller que di en la pycon 2017 sobre el tema: Documentación: https://fedeg.gitlab.io/django-react-workshop/#/es/ Repositorio: https://gitlab.com/FedeG/django-react-workshop PD: Estas leyendo esto en Eventol, una aplicación que hice con estas herramientas y metodología.

Disertantes: Federico Gonzalez (Fedeg)

Django REST Framework existe para que el backend se dedique única y exclusivamente a realizar tareas de backend. Aunque está construido sobre Django, está mucho más preparado que este a la hora de desarollar aplicaciones simples.

Teniendo en cuenta que es uno de los web frameworks más populares, Django está sorprendentemente poco preparado para el desarrollo de aplicaciones CRUD. A pesar de que las vistas genéricas existen desde hace años, Django nos sigue obligando a escribir nuestro propio código para soportar funcionalidad muy básica incluso en las aplicaciones más simples. Django REST Framework incorpora un montón de características (viewsets, routers y filter backends, entre otros) para ahorrarnos ese trabajo y tiempo, y permitir que nos enfoquemos sólo en el problema a resolver.

Disertantes: Sofía Denner, Aylen Bombelli

¿Es el desarrollo de software como “debería ser”? ¿Nos informaron durante la historia de nuestra profesión sobre los problemas con los que nos encontraríamos? La realidad es que si y lamentablemente lo desoímos. Espero lograr divertirlos con esta gran parodia sobre el desarrollo de software

Esta presentación es una parodia sobre el desarrollo de software, sobre como podría haber sido de haber seguido el consejo y opinión de algunas personas importantes de nuestra profesión como Fred Brooks, Alan Kay y Peter Naur entre otros. La presentación es una llamado a la atención sobre cómo desarrollamos software en la actualidad y por qué llegamos a esta situación. Abarca tanto temas de organización de proyectos, ciclo de vida, metodológicos como técnicos.

Disertantes: Hernan Wilkinson

Desarrollar una aplicación o una biblioteca es un montón de trabajo. Pero aún si está perfecta, nadie va a poder usarla hasta que hagas el OTRO 90% del trabajo: hacerla usable, accesible, encontrable, y acogedora para los que quieran contribuir.

Esta charla cubre todo lo que no es programar tu proyecto, pero que es necesario para que tu proyecto sea usado. * Documentación * Presencia web * Canales de soporte * Cómo recibir contribuciones Y mucho, mucho más

Disertantes: Roberto Alsina

Librerias, trucos y consejos sobre como crear un bot en Telegram. Ideal si recien te sumas a la programación y querers divertirte codeando.

Fue amor a primer import. Programo python hace varios años y siempre trato de coompatir la simpleza que da el lenguaje y animar a más personas a sumarse al mundo del código. Improvise una charla sobre este mismo tema en la PyCon 2017.

Disertantes: Matias Barriento

Tratando de entender asyncio con cero conocimientos previos de asincronismo

Asyncio nos permite programar concurrencia colaborativa en Python, algo muy útil en muchas situaciones. Pero puede resultar un poco difícil de comprender durante el primer tiempo, ya que requiere (como todo framework de async), algunos cambios de mentalidad y comprensión de un par de conceptos "extraños". En esta charla intentaremos entenderlo desde un enfoque constructivo, asumiendo cero conocimientos previos de asincronismo.

Disertantes: Juan Pedro Fisanotti

Apps que corren en cualquier distro Linux, y funcionan tal como lo esperabas. Dirigida a usuarios de Linux que quieran saber en qué se benefician instalando apps distribuidas como Flatpaks. Y dirigida también a desarrolladores de apps tanto en python como en otros lenguajes, que quieran saber cómo distribuir sus apps como Flatpaks.

¿Por qué no hay un app store oficial para linux? Cada tanto de este lado del mundo libre se agita "este es el año del escritorio" más como un llamado de guerra que a buscar revertir la situación. Pero probablemente el 2018 se recuerde como un gran año para los escritorios de Linux. Y es por la aparición de proyectos como flatpak, y de app stores como flathub.org, que buscan cambiar el modelo de distribución centrado en distros. En esta charla vamos a explicar los beneficios que nos da Flatpak, tanto en seguridad, desarrollo y distribución. Apps que corren en cualquier distro Linux, ¡y funcionan exactamente como les desarrolladores esperan!

Disertantes: Damián Nohales, Manuel Quiñones

La charla analizará las formas de educar a través de la historia, y demostrará que a través de los videojuegos se logra una mejora notable en la adquisición de los conocimientos por parte de los alumnos y al público en general.

¿Cómo alguien que demuestra dificultades en el aprendizaje de la matemática, cuando se le presenta un videojuego con desafíos basados en números logra jugarlo sin problemas, avanzando de nivel? ¿Cómo un alumno que posee miedo a desaprobar un examen no presenta la misma dificultad al momento de perder una vida en un videojuego? ¿Cómo alguien que no le interesa practicar ni ver partidos de fútbol puede memorizar la formación de un equipo y saber en qué posición se desempeña mejor cada jugador , armar una buena estrategia y ganar partidos?. La Gamificación en un anglicismo, que proviene del inglés “gamification”, y que tiene que ver con la aplicación de conceptos que encontramos habitualmente en los juegos, u otro tipo de actividades lúdicas, como los videojuegos. No hace falta saber de programación para disfrutar de un juego electrónico. Los videojuegos se han convertido en uno de los fenómenos más importantes dentro de la cultura digital, representando un negocio millonario para las empresas y, a su vez, una nueva forma de entretenimiento tanto para niños como adultos. Sin duda, la posición alarmista y la visión restringida de los medios de comunicación hacia los juegos electrónicos, ha instalado en la sociedad una serie de prejuicios, muchas veces, injustificados. Esta charla planea ahuyentar esos mitos, y plantear el desafío de mejorar la forma en que los docentes se dirigen a los alumnos, impulsando en ellos la curiosidad por querer mejorar su desempeño académico a través de los mecanismos del videojuego.

Disertantes: Federico Brest

Concurrencia en Python. Entendiendo el GIL (Global Interpreter Lock).

Programar aplicaciones concurrentes en Python tiene particularidades que en otros lenguajes no existen. Se intentará explicar las limitaciones de Python para tareas concurrentes, qué rol cumple el GIL y cuales son las formas de sortear estas limitaciones usando multihilo, multiproceso y asincronismo ¿Cuando conviene cada una? Como caso práctico se presentarán versiones multiproceso, multihilo y asincrónica de una mini aplicación que consume una API REST.

Disertantes: Yonatan Romero

Esta charla propone un check list básico para la instalción de gnu/linux en servidores con el objetivo de alojar servicios con largos ciclos de vida (años) y minimizar el sobre-costo administrativo.

El dinamismo de la industria a veces genera situaciones de instalación de servidores que no son las optimas para durar años en producción. Durante esta charla revisaremos un check list básico de tareas y configuraciones que nos ayudarán a que ese servidor instalado pueda transcurrir su largo ciclo de vida con la menor sobrecarga administrativa posible. (selección de OS, selección de paquetes, hardening, configuraciones de hardware, etc).

Disertantes: Eduardo Casarero, Juan Manuel Santos

A partir de comprender las APIs de Asterisk (AMI/AGI) y la gran cantidad de librerías de la comunidad python/asterisk, contaremos cómo Django se transformó en una parte crucial dentro de las tecnologías que conforman el sistema OMniLeads. Expondremos los conceptos fundamentales de la interacción de Python con Asterisk, poniendo énfasis en la versatilidad de estas APIs y cómo conseguimos crear funcionalidades para software de gestión de Contact Center.

La empresa que representamos Freetech Solutions, se dedicó mayormente a realizar soporte de software FLOSS para VoIP. A partir de detectar las deficiencias que presentaban estas soluciones y la falta de una herramienta de Software Libre orientada al negocio de los Contact Centers, se comenzó a desarrollar nuestra plataforma OMniLeads. Se trata de una plataforma para gestión de Contact Centers, con interfaz web que utiliza principalmente Django como framework de backend en interacción con tecnologías VoIP como Asterisk, Kamailio, RTPEngine y JSSip, para modernizar las soluciones existentes a través de las ventajas que ofrece el nuevo estándar WebRTC (un motor de audio y video nativo en los browsers modernos). En esta charla nos proponemos explicar el diseño de la interacción entre Python y Asterisk mediante los protocolos AMI/AGI mostrando ejemplos concretos de su funcionamiento en nuestro sistema. Además mencionaremos otras tecnologías presentes en el desarrollo, que escogimos principalmente por su condición de FLOSS y por las ventajas que observamos en la integración con Python/Django.

Disertantes: Alejandro Zamora Fonseca, Ana Almada

En este tutorial el objetivo será obtener un mapa de coberturas (suelo, agua, vegetación) a partir de una imagen satelital óptica. Comenzaremos seleccionando muestras de una imagen y analizando, mediante una comparación con firmas espectrales conocidas, a que cobertura pertecene cada muestra. Por último, utilizaremos las muestras para realizar una clasificación supervisada que dará como resultado el mapa buscado.

Las imágenes satelitales cumplen un rol fundamental en el monitoreo terrestre, en particular en lugares de difícil acceso (humedales, glaciares, bosques, etc). En este tutorial trabajaremos con una imagen Landsat8. Este sat´ elite monitorea constantemente la Tierra y tiene un tiempo de revisita de 16 días, o sea: una imagen cada 16 días. Estas imágenes son ópticas y gratuitas. El objetivo principal de este tutorial es mostrar con un ejemplo sencillo como clasificar una imagen satelital en Python. Para ello veremos como levantar una imagen satelital utilizando la librería gdal. Luego, seleccionaremos polígonos homogéneos de la imagen y graficaremos las firmas espectrales (la reflectancia reflejada en función la longitud de onda) de cada uno. Compararemos las firmas calculadas con las firmas espectrales de las clases: agua, suelo y vegetación y decidiremos a qué clase representa cada polígono. Con esta información crearemos un dataset de datos etiquetados (a cada p´ıxel de cada polígono le asignamos la clase del polígono al que pertenece). Este será el conjunto de entrenamiento que utilizaremos para realizar una clasificación supervisada utilizando la librería sklearn. Por último obtendremos un mapa de cobertura.

Disertantes: Mariela Rajngewerc

Debate sobre género y diversidad

Hablemos del avance del movimiento de mujeres e identidades disidentes, de violencias, diversidad e inclusión en el mundo informático. Panelistas: Lucía García Itzigsohn (licenciada en comunicación social, periodista, directora de la Comisión de DD. HH. en la Legislatura de la Ciudad de Buenos Aires), Berenice Larsen Pereyra (analista programadora en formación, trabaja haciendo satélites, formó parte de distintos espacios feministas), Adriana Aiassa (mujer trans, analista funcional y técnica en operaciones, co-administradora de los grupos de Facebook Transgente y TRANSLABURO), Andrés Snitcofsky (diseñador gráfico en deconstrucción, apasionado de la visualización de datos, integrante de Economía Femini(s)ta). Modera: Mariela Osete (licenciada en trabajo social, militante feminista, trabajadora del Programa Nacional de Prevención del Cáncer Cervicouterino).

Disertantes: Debate Sobre Género Y Diversidad

Jupyter Notebook es una herramienta interactiva para generar archivos que contengan código ejecutable y texto enriquecido. Acercate a aprender cómo presentar y compartir tus proyectos de manera rápida y simple.

La charla tiene como finalidad que alguien que no conoce Jupyter Notebooks se vaya con un panorama de qué es, para qué sirve y cómo se usa. Los contenidos de la charla son: - Instalación en GNU/Linux con pip o junto a Anaconda. - Inicialización en el localhost desde la consola. - Ejemplos simples en Python para mostrar su naturaleza interactiva y el funcionamiento básico de la herramienta. Modos "edición" y "comando". Keyboard shortcuts. - Ejemplos de manejo de datasets y visualización de datos. - nbviewer para renderizar y compartir Jupyter Nnotebooks de manera simple.

Disertantes: Berenice Larsen Pereyra

La propuesta es que al finalizar la charla, el asistente tenga un vistazo general de dos aspectos: Los sistemas de información geográfica y cómo trabajar en ellos con Python, utilizando geopandas.

En el principio veremos un panorama general para ilustrar de qué van los sistemas de información geográfica (de qué estamos hablando, qué elementos y operaciones aparecen en escena y algunos ejemplos de análisis a los que podemos llegar). Luego, se introduce la librería geopandas mientras realizamos un ejemplo y vemos algunas fuentes disponibles para obtener información geoespacial.

Disertantes: Leonardo Morales

Machine learning consiste en permitir que las computadoras aprendan por sí solas a realizar tareas, las cuales van desde filtrar emails spam hasta manejar un auto en forma autónoma. Esta charla tiene como objetivo generar interés y desmitificar aspectos de esta disciplina, que suele tener a Python como componente central en sus herramientas.

Ejemplos de aplicaciones del aprendizaje automático en distintos tipos de datos (texto, imágenes, etc.). Breve historia. Por qué prospera hoy en día esta disciplina. Herramientas usadas: Jupyter Notebook, bibliotecas de Python, frameworks. Explicación de modelos y algoritmos. Recursos para empezar a aprender.

Disertantes: Emilio Crudele

Una conversación sobre los conceptos más básicos e importantes asociados a la seguridad de aplicaciones web.

En esta charla repasaremos el Top-10 de vulnerabilidades de seguridad que pueden afectar a las aplicaciones web, ejemplificando brevemente cada una, desde una perspectiva Pythonica. El material se basa en www.owasp.org

Disertantes: Francisco Capdevila, Carlos De La Torre

Micropython es muchísimo más pequeño que Python, por lo que es ideal para usarlo en microcontroladores de muy, muy bajo consumo eléctrico. En esta charla mostraremos los pros y contras al usarlo para fabricar juegos electromecánicos.

* Que es un microcontrolador? * Comparativa de Python y Micropython * Comparativa de Arduino y Micropython * Hardware soportado por Micropython * Biblioteca standard de Micropython * Interactuando con Hardware * Ejemplo completo de Juego Electromecánico

Disertantes: Alejandro J. Cura

El ORM de Django es una herramienta muy potente que simplifica muchísimo el desarrollo de aplicaciones en Django, haciendo que casi no sea necesario escribir consultas SQL en las mismas. Sin embargo, debajo de esta compleja herramienta se siguen escondiendo conceptos de bases de datos que si no son entendidos y analizados al momento de escribir nuestro código pueden traernos grandes dolores de cabeza. En esta charla explicaremos brevemente estos conceptos, cómo aparecen al utilizar el ORM de Django y que optimizaciones nos provee el mismo para hacer que nuestras aplicaciones sean más performantes y consuman menos recursos

El objetivo de la charla es mostrar la importancia de conocer los conceptos básicos de bases de datos y cómo estos pueden ayudarnos a hacer aplicaciones más performantes y con menor consumo de recursos. La charla comienza con una breve exposición de los conceptos básicos de bases de datos: cómo se almacenan los datos, cómo se realizan búsquedas, qué son los índices y para qué se utilizan y cómo se establecen relaciones entre entidades. Luego se explicará qué es el ORM de Django, que nos permite hacer y cómo los conceptos anteriormente explicados aparecen al utilizar esta herramienta. Se mostrarán ejemplos de cómo realizar búsquedas, definir relaciones, crear índices, etc. A partir de los ejemplos definidos se enumerarán una serie de problemas de performance que nos podemos encontrar al utilizar el ORM, qué herramientas tenemos para detectar estos problemas y cómo podemos solucionarlos. Finalmente, se darán algunos consejos a partir de lecciones aprendidas al desarrollar y optimizar nuestras aplicaciones.

Disertantes: Federico Martinez, Santiago Avendaño

Keynote - Brandon Rhodes

Keynote - Brandon Rhodes

Disertantes: Brandon Rhodes

Keynote - Carol Willing

Keynote - Carol Willing

Disertantes: Carol Willing

No sólo Python logró penetrar fuertemente en el mundo científico, sino que además avanza a mucha velocidad dentro de ese ámbito debido a que es muy *user friendly* y permitir a los usuarios desarrollar programas rápidamente. Las debilidades de Python (principalmente ser considerablemente lento y sin capacidad de threading en su implementación más popular, cPython) pueden ser resueltas. Presentamos los distintos pasos para lograrlo, manteniendo un ambiente que, para el usuario, se ve completamente pythonico.

La programación de alto desempeño requiere de un uso exhaustivo de todas las capacidades del hardware disponible, por lo que trabajar en lenguajes como C o FORTRAN (incluso a veces directamente en ASM) se vuelve imperioso. En los últimos años, debido a su facilidad de desarrollo y uso, Python comenzó a ganar terreno en el desarrollo de software científico, como lo demuestran librerías del estilo de NumPy. Sin embargo, implementar algoritmos costosos en tiempo computacional sigue siendo prohibitivo. En este trabajo mostramos técnicas para implementar estos algoritmos en C/FORTRAN y poder crear una interfaz con Python de modo tal que, para el usuario (y potencial desarrollador) se pueda utilizar como si fuera Python nativo

Disertantes: Pablo Alcain, Cecilia Jarne, Rodrigo Lugones, Graciela Molina

Planteamos situaciones que encontramos en el sistema Fierro, cómo logramos (o intentamos) resolverlas y qué sacamos de esa situación.

* Buenas y malas practicas de python en general. * Cambios que realizamos de tecnologias deprecadas. * Atajos que terminan llevando mas horas corregir y llevar a buenas practicas. * Tecnologias que usamos para reducir el trabajo del equipo en operaciones. * Como actuar en base a los tests.

Disertantes: Juan Bagnera, Lucio Delelis

La idea de esta charla es contar una historia. Pero contarla a través de los ojos de un pythonista. Te gusta la Ciencia Ficción? Te gusta el concepto de Programación Orientada a Objetos? Te gusta Python? Entonces esta charla es para vos... y si no nada de eso, también!

La idea general de la charla es desarrollar algunos conceptos básicos de Clases en Python pero utilizando una popular historia de ciencia ficción como disparador y guía. El título de la charla hace referencia al título de una historia de ciencia ficción, uno de los cuentos más conocidos de Isacc Asimov (http://www.multivax.com/last_question.html). Uno de mis preferidos... La charla tendrá como eje los conceptos desarrollados en este posteo: https://jeffknupp.com/blog/2014/06/18/improve-your-python-python-classes-and-object-oriented-programming/, pero en el contexto de la historia mencionada anteriormente, de manera tal que el oyente pueda incorporar los conceptos básicos de Clases en Python y de paso escuchar uno de los mejores cuentos jamás escritos...

Disertantes: Damián Avila

Mediante un proyecto con django rest framework, veremos como lidiar con las distintas unidades de medida, monedas y fechas según las preferencias del usuario, utilizando nuestros propios serializers, fields y views de este framework.

Cuando se desarrolla un sistema que maneja datos de clima (temperatura, presión atmosférica, viento, radiación), éstos puede querer ser visto por el usuario, en distintas unidades (grados °C o °F, hPa o mBar, km/h o m/s, etc). Por otro lado, el usuario puede querer ingresar estos datos en las unidades que le son comunes. Esto implica la conversión en ambos sentidos (entrada y salida) para mantener la consistencia de los datos en el sistema y de los datos que ve el usuario. Otros ejemplos de esto son los precios de 'cosas' (en distintas monedas) y los formatos de fecha. En la charla, se mostrará una forma 'pythonica' de manejar estas conversiones mediante distintos serializers, fields y viewsets utilizando django rest framework. Veremos un ejemplo andando de como funciona todo.

Disertantes: Matias Varela

Ya le armaste el modelo que predice valores de propiedades a tu primo el de la inmobiliaria y, anda barbaro (en tu computadora), ahora, como hacemos para llevarle eso a miles de usuarios y llenarnos de plata?

Esta no es una charla de Machine Learning. Durante esta charla voy a hablar sobre lo que pasa despues de que obtuviste los datos, hiciste feature engineering, diseñaste tus algoritmos, elegiste herramientas, ejecutaste 43 experimentos y llegaste a resultados que mejoraron tu baseline. Vamos a poner el eje en la ingenieria necesaria para llevar nuestras predicciones a los usuarios y no morir en el intento. El plan es charlar de los siguientes temas: * Como estrucurar el codigo de un predictor - Como y por que hacerlo pip instalable (aunque lo vayas a tener en un repo privado) * APIs que, por que y para que? - Produccion no siempre es web, que hacer en esos casos * El desafio de tener que predecir on demand * Mas alla de precision y recall, las otras performances que importan * Modelos entrenados, serializacion, y deserializacion * Monitorear? Que, como, por que? * Un ejemplo simple de una API REST con Flask para devolver predicciones de un modelo pre-entrenado * Extra: Tips para mejorar tus tiempos de respuesta

Disertantes: German Bourdin

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 física 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 que construido y propuesto en el trabajo de mi tesis doctoral, bajo la supervisión del Dr. Ariel Lombardi (FCEiA, UNR -- CONICET). 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

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

Te mostramos cómo usar la API del Servicio de Normalización de Datos Geográficos de Argentina (apis.datos.gob.ar/georef) con Python y requests. El objetivo del taller es presentar la API, y explicar cómo usarla de referencia oficial de provincias, departamentos, municipios y otras entidades geográficas, normalizar sus nombres mal escritos, y enriquecer coordenadas buscando las unidades territoriales que las contienen. También mostramos como normalizar datos de calles y direcciones. Trabajamos con formatos JSON, CSV y GeoJSON.

Taller de uso de la API del Servicio de Normalización de Datos Geográficos de Argentina. El objetivo del taller es conocer todos los recursos que ofrece la API, y aprender a utilizarla en scripts utilizando Python y requests (aunque cualquier otra librería HTTP también sirve) presentando distintos casos de uso en el trabajo con datos geográficos. Se requiere que los que asistan al taller tengan Python y requests instalado, así como una conexión a Internet. La documentación completa de la API es: apis.datos.gob.ar/georef Los puntos a cubrir son: - Uso de los recursos /provincias, /departamentos, /municipios y /localidades para normalizar datos geográficos existentes, u obtener listados de entidades geográficas para utilizar como referencia (por ejemplo, en formularios web). - Uso del recurso /direcciones para normalizar direcciones de calles. - Uso del recurso /ubicacion para obtener todas las entidades encontradas en una coordenada específica (provincia, departamento y municipio). - Versiones por lote ("bulk") de todos los recursos mencionados: cada recurso cuenta con una versión POST que permite enviar varias consultas en una misma petición HTTP. Con estas versiones, se puede mostrar cómo normalizar listas de datos (por ejemplo, una lista de direcciones escritas en formatos inconsistentes).

Disertantes: Federico Tedin

Si, estamos diciendo que debuggear con printf es “the one true way”.

En la era de los microservicios la utopía del debugger integrado de Smalltalk es destruida por cientos de pequeñas partes dispersas en la nube. Esta charla ataca el problema de construir sistemas observables donde no existe diferencia entre debugging, logging y tracing, y como toda la instrumentación tiene que responder a las mismas necesidades en distintos ambientes.. Si los disertantes tienen un buen día incluso hasta tal vez propongan algunas ideas de cómo atacar el problema. Si, estamos diciendo que debuggear con printf es “the one true way”. Esperamos vengan con ganas de discutirnos. ;-)

Disertantes: Nicolás Demarchi, Lucio Torre

Demostrar como en uBiome bajamos los tiempos de procesamiento para cadenas de ADN usando Pandas + Multiprocessing

El objetivo de la charla es presentar cómo se optimizo el tiempo de procesamiento del viejo pipeline usando la dupla de Pandas con Multiprocessing. A su vez, relatar también como herramientas de big data no siempre calzan con volúmenes medios de datos, como Dask.

Disertantes: Daniel Espinoza

Mostrar como usar Cython para optimizar el codigo python, comparando la performance contra C

Usando el algoritmo de distincia Levenshtein, comparo la performance de C contra la de Python. A partir de ahi, uso Cython para poder optimizar el codigo en Python para que la performance se acerque a la de C. La idea es mostrar diferentes formas de optimizar el codigo usando Cython sin dejar de escribir codigo Python.

Disertantes: Tomas Zulberti

El versionado de código te puede salvar la vida. Incluso si trabajás solo/a, pero con mucha más razón si trabajas con otros/as. También te puede abrir muchas puertas, porque un buen perfil de GitHub vale mucho más que un CV.

Esta charla está pensada para estudiantes y desarrolladores principiantes. Consistirá en tres partes principales: - Introducción: Que es y por qué es importante usar un versionado de código. - Algunos comandos básicos de GIT. - GitHub: la red social de los/as desarrolladores/as y su importancia para colaborar con los proyectos de software libre.

Disertantes: Sofía Denner

Presentación de Las de Sistemas

Presentación de Las de Sistemas, una comunidad de sistemas que trabaja para visibilizar y potenciar mujeres, lesbianas, trans y no binaries transformando espacios con valores feministas.

Disertantes: Ana Laura Almada, Estefania Miguel

Durante la charla se presentará una introducción a Dask para el procesamiento de datos en forma paralela. Cuando conviene usarlo? Cuales son las abstracciones? Que diferencia hay con Pandas? Que operaciones se pueden hacer? Son algunas de las preguntas que tratarán de contestar.

Durante la charla se presentará una introducción a Dask para el procesamiento de datos en forma paralela. Cuando conviene usarlo? Cuales son las abstracciones? Que diferencia hay con Pandas? Que operaciones se pueden hacer? Son algunas de las preguntas que tratarán de contestar.

Disertantes: Ariel Rossanigo

La presente charla explorará las diversas ventajas características que ofrece el lenguaje de programación Python respecto de las aplicaciones que se pueden desarrollar para auxiliar y optimizar la labor judicial y legal, en el cumplimiento de la función de administrar justicia con datos de calidad, señalando el potencial de su utilidad y la necesidad de su desarrollo como desafío a nivel local.

Siendo el lenguaje Python característicamente simple, abierto, libre, portable, modular, extensible, integrable, dinámico, expresivo y orientado a objetos, entre otros caracteres, resulta naturalmente interesante explorar las múltiples posibilidades que ofrece como lenguaje de programación aplicado a las necesidades del área legal, jurídica y judicial. A nivel nacional, nuestra justicia proyecta un camino novedoso y recientemente adoptado a lo largo de los últimos años, que se orienta a la apertura de datos y paulatina implementación de las TICs en su funcionamiento y administración. Cambios tales como el expediente electrónico, firma digital, carga digital de documentación legal, consulta web de expedientes, notificación electrónica, y otros, han venido a demostrarnos que requerimos soluciones integrables a nivel modular y no simplemente cambios, agregados o upgrades a “features” a las que progresivamente vamos adecuándonos como integrantes de este sistema. PyJustice será una charla en la que buscaremos mostrar las ideas que el lenguaje Python inspira en auxilio del cumplimiento último de la meta de una justicia más eficaz, eficiente y efectiva. Los ejemplos internacionales que nos ofrecen las aplicaciones en lenguaje Python en materia legal, nos sirven como pequeños hitos referenciales de un campo inexplorado y fértil de programación modular legal, que puede potenciar las características de nuestro sistema en pos de su superación, mejora y calidad. Uno de los problemas fundamentales tanto para la labor judicial como la legal, es trabajar permanentemente con datos de calidad, el activo intangible que hoy día reviste mayor valor en todos los ámbitos, a lo cual no escapa el servicio de justicia. Es así como Python se presenta como un faro que puede arrojar luz en la programación de aplicativos legales que de manera certera cumplan y se adecúen a esta meta principiológica, y sirvan para todos sus actores como el lenguaje basal de sus herramientas más primarias e inmediatas de trabajo. Por todo ello, se señalarán las proyecciones de estas posibles aplicaciones, tales como “scrapers” de los reservorios de datos judiciales que disponemos en la actualidad, indicando el potencial de su utilidad y la necesidad de su desarrollo como desafío pendiente a nivel local.

Disertantes: Johanna Caterina Faliero, Pablo Cruz Casas

En los últimos tiempos Python ganó mucho terreno en el campo de la enseñanza para desarrolladores primerizos tanto en el ámbito local como internacional. ¿Puede Python hacer lo mismo en otras carreras técnicas?

Python demostró ser una buena herramienta para poder introducir al desarrollo de software y enseñarle a programar a aquellos en los primeros años de carreras informáticas. Incluso en universidades como Dartmouth[1] se utiliza en las materias básicas de programación. El objetivo de la charla es, tomando como ejemplo las carreras de ingeniería en la UBA, mostrar la practicidad de Python como lenguaje de programación, tanto desde un punto de vista didáctico como funcional (herramientas para el resto de la carrera). [1] https://www.cs.dartmouth.edu/~cs1/schedule.html

Disertantes: Ana Czarnitzki, Gaston Alberto Martinez

La famosa escuela de Charles X abre sus puertas para quienes quieran dar sus primeros pasos en el mundo de la programación y Python. Conceptos básicos, buenas prácticas y más.

Charla destinada a quienes quieren dar sus primeros pasos en Python. Contenido: -Tipos de datos. -Manejo de cadenas, tuplas, listas y diccionarios. -Ciclos. -Funciones. -Manejo de archivos -Concepto de objetos en Python. También se hablará sobre tips de buenas prácticas de programación a medida que se explican los conceptos, relacionándolo con el zen de Python.

Disertantes: Valeria Rocha

Descripción, ventajas, restricciones y vericuetos del uso de este servicio serverless de AWS con python.

* Descripción del servicio. Qué es y para qué sirve. * Ventajas. * Triggers de las funciones lambda. * Limitaciones. * Porqué las baterías incluidas de python son una ventaja. * Cómo incluir librerías externas (tips and tricks)

Disertantes: Garcia Craia, Gustavo

Demostración completa de qutebrowser, el navegador controlado por teclado y programado en Python.

Esta charla demuestra las principales funcionalidades de qutebrowser. qutebrowser es un navegador programado en Python y Qt orientado al manejo exclusivo por teclado, con modos y atajos de teclado inspirados en Vim. En la charla planeo mostrar sus funcionalidades más prominentes y cómo programar extensiones en python, todo de manera interactiva usando una presentación en formato HTML abierta desde el propio navegador.

Disertantes: Javier Ayres

Cerebros artificiales??? No tanto, pero igualmente una herramienta muy poderosa. Las redes neuronales son uno de los campos del aprendizaje de máquina que más resultados interesantes está obteniendo. En esta charla veremos una intro rápida a Keras, el framework en python más utilizado para desarrollar redes neuronales artificiales.

Gracias a las herramientas que Keras nos ofrece, hoy en día es muy sencillo crear una red neuronal artificial en python y entrenarla con datos para que aprenda a realizar una tarea de predicción o clasificación. Y no solo eso, sino que Keras nos permite utilizar nuestro procesador gráfico (GPU) para acelerar enormemente el entrenamiento, sin necesidad de escribir el complicado código de más bajo nivel que las GPUs suelen requerir. En esta charla veremos cómo utilizar Keras en un ejemplo de clasificación de imágenes, explicando antes los conceptos introductorios de redes neuronales artificiales.

Disertantes: Juan Pedro Fisanotti

Usamos Python para la conversión de la documentación de un producto de software que usa un formato de texto sui generis para así abrirle la puerta hacia un mundo más semántico y de múltiples formatos.

Este proyecto nos servirá como excusa para un recorrido ágil, ecléctico y esperamos entretenido: Contaremos sobre el formato de texto en cuestión, lo que aprendimos sobre parsers y como nos ayudaron en este caso, presentaremos las herramientas usadas (creadas y adoptadas), realizaremos un paseo por distintos tipos de lenguajes markup, mostraremos ejemplos del resultado final, contaremos cuál es el software open source cuya documentación se procesó, etc. Otras cosas que mencionaremos incluyen: La motivación del proyecto, contaremos qué desafíos presentó a nivel técnico y otros, justificaremos nuestra selección de lenguaje de markup, etc. Si el avance del proyecto y el tiempo de la charla lo permiten: Planeamos realizar en vivo el lanzamiento y anuncio públicos del proyecto y su sitio web. Y contaremos nuestra experiencia en la preparación de un lanzamiento de este tipo.

Disertantes: Ramiro Morales Aka 'El Cramm'

Reescribir una gran parte de un proyecto para saldar una deuda técnica puede ser un trabajo muy cansador y arriesgado, que muchas veces puede terminar en la nada. Vamos a contar los aciertos y errores que experimentamos haciendo un cambio de este tipo en nuestro proyecto de software libre. En particular, cómo nos movimos de una base de datos NoSQL a una SQL, desarrollamos un framework propio para APIs RESTful e hicimos uso intensivo de unit tests.

Faraday es un proyecto open source que originalmente usaba CouchDB con una gran cantidad de usuarios. A lo largo del tiempo la aplicacion se hizo cada vez mas dificil mantener y CouchDB estaba pronto a deprecar la version que utilizabamos. En esta charla te contamos como encaramos y que herramientas de ingeniería utilizamos para sobrevivir a un viaje que parecia no terminar nunca. Tambien contaremos cuando conviene utilizar una base de datos relacional y cuando una NoSQL. Mostraremos como hicimos una API Rest al estilo DjangoRestful framework usando Flask (codigo en https://github.com/infobyte/faraday).

Disertantes: Matias Lang, Leonardo Lazzaro

Clásico taller de introducción a Python. Para el que busca saber qué es Python o necesita un primer empujoncito para meterse un poco más en el lenguaje.

En todo evento en el que se promueva el uso del lenguaje Python no puede faltar un taller de introducción al lenguaje. Empezamos desde 0! Desde cómo se escribe: Python, phyton, paiton... hasta jugar con algún script que nos permita responder a una necesidad puntal, como por ejemplo: procesar un archivo de texto y enviar los resultados por mail, o bajar fotos de gatitos de Internet... porque todos aman las fotos de gatitos :D.

Disertantes: Leandro E. Colombo Viña (Aka @Lecovi).

Machine learning productivo, en el mundo real. ¿Qué testeamos? ¿Cómo? La tortuga se quiere escapar por muchos lugares. Prácticas y estrategias para minimizarlo.

Salir del jupyter notebook y tener un servicio 24/7 involucra muchos más pasos que los que suelen aparecer en los tutoriales, ni mucho menos en las publicaciones científicas. Vamos a repasar las recomendaciones y prácticas de lo que está haciendo la industria para darle robustez al ciclo de vida de un proyecto que involucre machine learning (aprendizaje automático)

Disertantes: Javier Mansilla

Async está de moda, y todo el mundo dice que la rompe. Pero tiene sus falencias, y también hay que hablar de ellas.

Async, todo el mundo habla de lo genial que es. No me gustaría ser uno del montón, así que... voy a hablar de lo genial que NO es. Todas las aristas cortantes de async, o muchas al menos. Todos quieren hacerte creer que Async es la solución si puteaste con threads, pero con async también vas a putear. He sudado sange y derramado sudor (no lágrimas) por async, hora de compartir el dolor, y ver posta para qué es bueno Async.

Disertantes: Claudio Freire

Un taller en que se dan las nociones básicas para el uso de asyncio y la implementación de funcionalidades en base a las herramientas que otorga asyncio.

Enseñar los conceptos elementales que permiten construir una coroutine, el modo de operación, el event loop, usos preferenciales, implementación de un async while.

Disertantes: David Pineda