Sumate al canal de Discord para hacer tus preguntas, charlar con la comunidad y contactarte con nuestros sponsors.
Sumate al canal de Discord para hacer tus preguntas, charlar con la comunidad y contactarte con nuestros sponsors.
Neal has started several open source projects including pychecker and cppclean. He's been using Python for 25+ years (~v1.2) and worked extensively on the Python core language for 5+ years. Since 2019, Neal has been a Distinguished Engineer at ASAPP where he is the technical leader overseeing architecture for the company. He was a software engineer at Google from 2005 to 2019 where he worked on several infrastructure projects for google.com, youtube.com, and other systems.
En esta charla, se explicarán las limitaciones de Python para obtener alto rendimiento en aplicaciones multi-hiladas y se describirán las principales características de Cython y Numba, destacando fortalezas y debilidades de cada uno. Adicionalmente, mediante un problema numérico sencillo, se mostrará un caso práctico de cómo utilizar ambas herramientas, y se analizará el costo de programación y el rendimiento de cada una ellas utilizando un procesador Intel Xeon Platinum 8276 de 56 núcleos (2 hilos hw por núcleo) y 256 GB de memoria RAM.
Disertantes: Enzo Rucci, Andrés Milla.
Pequeña investigación sobre las bases de un motor de render 3D que se terminó transformando en largas noches de leer sobre GPUs, computo de matrices y tiempos de acceso a registros del micro
Disertantes: Eric Rishmüller
En la charla realizaré un repaso por los simuladores los cuales son muy útiles en el momento de arrancar con la robótica educativa y no tenemos el dinero para adquirir los componentes electrónicos
Disertantes: Jorge Quiroga
Hacer modelos de Machine Learning usualmente lleva mucho tuning manual, perseverancia y frustracion. El AutoML consiste en simplificar aplicando Machine Learning a la generacion de modelos de Machine Learning para obtener el mejor modelo, de una manera facil, simple y directa. En esta charla les voy a contar sobre que es el AutoML, porque es trending topic en la comunidad, como meterse, y hasta vamos a hacer live demo en Python en 25 minutos. Come join the revolution!
Disertantes: Axel Sirota
Al hacer testing, muchas veces queremos evitar usar recursos como llamadas a api remotas, modificaciones al sistema de archivos, bases de datos o hardware especial, o no queremos testear más allá de un trozo de código. Así que debemos crear simulaciones que nos permitan correr nuestros tests.
Disertantes: María Andrea Vignau
Las enfermedades cardiovasculares (ECV) son la primera causa de muerte global, por eso es uno de los principales ejes de las investigaciones cardiovasculares. Aunque no resulte trivial el pipeline de procesamiento y análisis, es importante el desarrollo de aplicaciones que permitan trabajar con imágenes de células cardíacas. Aquí presentamos CardIAP, una aplicación Web para el análisis de imágenes biomédicas, una aplicación de código abierto, desarrollada íntegramente en Python e implementada con el framework Voilá. Te contamos cómo dimos una solución sencilla a un problema en particular complejo.
Disertantes: Ana Julia Velez Rueda, Leandro Matías Sommese
Aunque muchas personas saben cómo entrenar modelos, no todas saben cómo construir demos con ellos. En esta charla, Omar enseñará cómo crear aplicaciones y demos de Machine Learning utilizando Streamlit y Gradio. Adicionalmente, Omar mostrará cómo compartirlos con el resto del ecosistema Open Source.
Disertantes: Omar Sanseviero
Hacer un bot de telegram es muy simple, divertido y también puede ser muy útil. Mirá esta charla y llevate todo lo que necesitás para tener andando tu propio bot.
Disertantes: Sofía Denner
Utilizamos datos abiertos, de Properati, del gobierno de la Ciudad y de la Nación, y aplicamos algoritmos de machine learning para obtener información sobre qué atributos influencian en los precios de venta de propiedades en CABA y generar modelos que permitan predecir los mismos.
Disertantes: Lucía Ailén Kasman, Rocío Palacín Roitbarg
Si necesitamos ejecutar más de una cosa a la vez, hay varias opciones para lograrlo en Python. Pero no siempre está claro cómo usarlas y qué conviene en cada caso. Esta charla es una breve intro y comparación de las principales alternativas (multithreading, multiprocessing y async).
Disertantes: Juan Pedro Fisanotti
Muchas veces tenemos pequeñas ideas de apps web, pero lo que nos frena es pensar en cómo y dónde deployarlas para que queden accesibles online. Heroku es una plataforma que nos permite deployar muy fácilmente apps web (Django y también de otras tecnologías), y además tiene un nivel de servicio gratuito! En esta charla vamos a ver cómo poner en producción una app Django muy rápidamente en ese servicio.
Disertantes: Juan Pedro Fisanotti
Combatir la fatiga de javascript es posible! Veremos algunas herramientas para conseguir webs dinamicas con un poco menos de Javascript y quizas un poco mas de Python.
Disertantes: Hernan Lozano
Contar la experiencia de mas de 10 años en la enseñanza de este lenguaje a estudiantes universitarios de todas las ingenierías (no solo informática)
Disertantes: Felipe Morales
Al momento de habilitar/deshabilitar features, suelen estar interrelacionados. Pueden los grafos ayudarnos a que esto no sea un infierno?
Disertantes: Eric Horvat
Ingestum (pronunciado "ingest’em") [4], es una librería de código abierto, escrita puramente en Python, que simplifica el proceso de extracción y transformación de múltiples fuentes de datos. El objetivo de Ingestum es proveer una interfaz unificada que permita, a expertos en ciencia datos y procesamiento del lenguaje natural, abstraerse de los problemas de ingestión y enfocarse en los problemas que verdaderamente importan. [4] https://sorcero.gitlab.io/community/ingestum
Disertantes: Ernestina Plate, Martin Abente Lahaye
¿Cansado de guglear cómo se agrega texto a matplotlib? En esta charla hablaremos de Altair, una librería que usa la gramática de los gráficos para crear visualizaciones interactiva de forma intuitiva.
Disertantes: Fernando Irarrázaval
Reparasemos los conceptos fundamentales de Dask, una biblioteca open source para computación paralela en Python.
Disertantes: Matias Varela
¿Por qué es importante interpretar los resultados de un modelo? ¿Cómo podemos hacerlo? son las preguntas que intentaremos responder.
Disertantes: Ariel Rossanigo
Charla sobre cómo repensar nuestros test como objetos puede traernos beneficios al desarrollar. El pensar en calidad de código involucra también el diseño de nuestros test.
Disertantes: Carolina Lang
Data Engineer at Enlyft - Yo trabajo en un DataPlatform que colecta y transforma millones de records con PySpark + Databricks + Snowflake.
Disertantes: Humberto Rodríguez
Se mostrará el manejo de la librería de Python Open Source de OpenCV. Se verán las bases del procesamiento de imágenes y los pasos que se siguen hasta el reconocimiento de formas.
Disertantes: Alison Orellana Rios
En esta charla conoceremos algunas reglas básica de la optimización. Además de esto conoceremos las herramientas que nos provee python para poder medir nuestro código de una manera solida y escalable.
Disertantes: Emiliano Martin
En este taller queremos compartir la experiencia de resolver programando en un lenguaje como Python los recursos de enseñanza para docentes de distintos niveles, también usamos un FrameWork como Proyecto Jupyter y su infraestructura (VPS) la cual nos permite una mejor interactividad con el Docente en el uso de los recursos programados y reprogramados.
Disertantes: Sofía Martin, Ariel Ramos, Liliana Hurtado, Sebastián Flores Benner
El objetivo de las pruebas de mutación es asegurar que las pruebas unitarias fallen cuando el código fuente se cambia arbitrariamente (mutar). Se busca que las pruebas sean capaces de distinguir el programa original del mutante
Disertantes: Marco Carranza
¿Querés aprender Python de manera fácil e intuitiva? ¡Sólo necesitas un navegador y ganas de experimentar! Actividades y ejercicios interactivos te permitirán avanzar a tu propio ritmo, desde conceptos básicos hasta temas avanzados (APIs, Web, Bases Datos y Juegos!)
Disertantes: Mariano Reingart, Nicolas Sandoval Y Colaboradores
En muchos casos se considera que cuando iniciamos con un problema de ML, todos los datos de entrenamiento se encuentran evaluados con un 100% de precisión. Sin embargo, en sistemas productivos online, rara vez se nos presenta dicho escenario. En esta charla deseo mostrar cómo se atacaron problemas como targets faltantes o no confiables, feedback incompleto en el monitoreo, o limpieza de datos de entrenamiento, dentro de la iniciativa de moderación de artículos prohibidos en el marketplace de MercadoLibre.
Disertantes: Ramiro Caro
Algunas tecnicas de web scrapping para poder extraer informacion de sitios que dependen fuertemente de javascript sin necesidad de renderizarlos en algun headless browser y solo usando python, beautifulsoup, requests, el inspector de firefox y regex.
Disertantes: Xavier Petit
Hackers explotan vulnerabilidades, pero como lucen en el código? Conoce cómo implementaciones en Python pueden ser abusadas y derivar en problemas de seguridad.
Disertantes: Claudio Salazar
Utilización de técnicas como Vision-Transformers en pytorch para la segmentación. Segmentación de imágenes médicas utilizando Deep Learning. Optimización de modelos de Inteligencia Artificial para dispositivos IoT
Disertantes: Rodrigo Cabello Malagón
Conceptos básicos del desarrollo de Smart Contracts en Solidity, el principal lenguaje utilizado en Ethereum, presentados en comparación con Python. Además herramientas para desarrollar, prototipar y testear para Ethereum utilizando Python.
Disertantes: Guillermo Narvaja
La idea es primeramente presentar structural pattern matching, la nueva característica de python introducida en la versión 3.10, qué es y para qué nos sirve? Luego graficar distintos casos de uso a través de ejemplos.
Disertantes: Marcos Mesmer Y Rosset
En esta charla se explicará qué son las metaclases, para qué sirven, cómo se complementan con el uso de clases en Python y cómo se utiliza para implementar una funcionalidad del framework web Django.
Disertantes: Agustín Scaramuzza
Explico como desde la participación en la comunidad, visibilización en eventos, charlas, cooperando como dev en varios desarrollos de soft libre y creando otros, fue posible lograr las metas de ser dev Python y speaker internacional.
Disertantes: María Andrea Vignau
Si sos nuevo en Python seguramente escuchaste alguna vez el término “virtualenv”. ¿Qué es un virtualenv? ¿Cómo uso un virtualenv? ¿Para qué sirve un virtualenv? ¿Cuáles son las herramientas que mejor se ajustan a mi flujo de trabajo? En esta charla voy a responder estar preguntas que yo me hice y probablemente vos también. Mi objetivo es que luego de esta charla te sientas más afín al uso de alguna de las herramientas que te presento.
Disertantes: Lecovi
¿Que relación hay entre la programación y la política? ¿Como podemos los ciudadanos tener mas control e información de lo que pasa en nuestras municipalidades? En esta charla vamos a ver como podemos usar Python en análisis de datos para colaborar en las discusiones políticas de la ciudadanía.
Disertantes: Rodrigo Tesone
