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octubre25 al 29

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speed interviews

SPEED INTERVIEWS

CHARLAS RELÁMPAGO

CHARLAS RELÁMPAGO

talleres

TALLERES

+ Actividades

Speed Interviews


  • Las speed interviews son entrevistas de 10 minutos con cada uno de los 10 sponsors que participan de la actividad este año. Tiene cupo limitado
  • Empresas que participan en esta edición: ASAPP, Endava, Eynes, Faraday, Invgate, Mercado Libre, Onapsis, Shipero, Spark Digital, TradeHelm
  • Van a ser los días martes 26, miércoles 27 y jueves 28 desde las 13.30 por Discord
  • Para ver el link de inscripción tenés que registrarte al evento

Charlas relámpago


  • Las charlas relámpago son charlas de máximo 5 minutos, contando brevemente alguna idea o conocimiento que quieras compartir con la comunidad. Tiene cupo limitado
  • La regla es: a los 5 minutos, hayas terminado o no, se termina tu charla.
  • Van a ser el día martes 26/10 y el jueves 28/10 a las 16.30 en VIVO y en DIRECTO.
  • Para ver el link de inscripción tenés que registrarte al evento

Inscripción a Talleres

Python por peso


  • Tallerista: Yonatan Romero
  • En 2018 Hernán Wilkinson hizo una charla de cómo debería ser el desarrollo de software. En esa charla mostró un lindo ejemplo de manejo de unidades en Smalltalk. En esta charla vamos a tratar de implementar esa misma idea en Python aplicando TDD.
  • Para ver el link de inscripción tenés que registrarte al evento
  • El taller tiene lugar el 25/10 a las 15hs por Zoom

PyZombis: curso online interactivo de intro a la programación en Python


  • Talleristas: Mariano Reingart y Nicolas Sandoval
  • PyZombis es un curso virtual completo de introducción a la programación, abierto a la comunidad y gratuito. Podrás dar tus primeros pasos con Python, construir programas sencillos y recorrer aspectos avanzados como utilización de API, interfaces Web MVC, Archivos, Bases de Datos y hasta Juegos con PyGame!!!
  • Para ver el link de inscripción tenés que registrarte al evento
  • El taller tiene lugar el 27/10 a las 15hs por Zoom

Programar y Reprogramar Recursos para Docentes (Python + Jupyter)


  • Talleristas: Sofía Martin, Ariel Ramos, Liliana Hurtado, Sebastián Flores Benner
  • El taller se enfoca en transmitir experiencias de enseñanza realizadas en un contexto de trabajo remoto (por covid-19) con recursos de acceso libre para docentes de diferentes niveles y áreas de estudio. Somos un grupo interdisciplinario que, debido a la necesidad de formar a docentes en el uso de estas herramientas, conformamos un grupo de trabajo donde el rol de los informáticos fue adecuar los contenidos a una metodología que ponga en juego la enseñanza desde un punto de vista dinámica y pedagógica
  • Para ver el link de inscripción tenés que registrarte al evento
  • El taller tiene lugar el 29/10 a las 15hs por Zoom

SPONSORS

Lista de Sponsors

KEYNOTE

Neal Norwitz

Neal Norwitz

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.

Charlas

Acelerando aplicaciones paralelas en Python: Numba vs. Cython

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.

Speakers: Enzo Rucci, Andrés Milla.

Alguna vez te preguntaste como es esto del render 3D? Metele Numba

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

Speakers: Eric Rishmüller

Aprender robótica sin costo

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

Speakers: Jorge Quiroga

Automatizando Machine Learning con mas Machine Learning (o como nacio SkyNet)

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!

Speakers: Axel Sirota

Bailo con tu sombra: Patch, stub, mock.

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.

Speakers: María Andrea Vignau

CardIAP: Una aplicación sencilla para resolver un problema complejo

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.

Speakers: Ana Julia Velez Rueda, Leandro Matías Sommese

Cómo construir demos de Machine Learning con Python

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.

Speakers: Omar Sanseviero

Cómo hacer un bot de Telegram con Python

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.

Speakers: Sofía Denner

¿Cómo predecir el precio de una propiedad? Machine learning con datos abiertos

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.

Speakers: Lucía Ailén Kasman, Rocío Palacín Roitbarg

Concurrencia y paralelismo en Python: Multithreading vs Multiprocessing vs Async

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).

Speakers: Juan Pedro Fisanotti

Deployando aplicaciones Django en Heroku, re fácil y gratis

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.

Speakers: Juan Pedro Fisanotti

Djangonautas! no dejen que los djangonautas escriban javascript!

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.

Speakers: Hernan Lozano

El desafío de enseñar Python en la universidad

Contar la experiencia de mas de 10 años en la enseñanza de este lenguaje a estudiantes universitarios de todas las ingenierías (no solo informática)

Speakers: Felipe Morales

Feature flags con grafos

Al momento de habilitar/deshabilitar features, suelen estar interrelacionados. Pueden los grafos ayudarnos a que esto no sea un infierno?

Speakers: Eric Horvat

Ingestum: Tu ingesta sana de datos con Python

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

Speakers: Ernestina Plate, Martin Abente Lahaye

Introducción a Altair

¿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.

Speakers: Fernando Irarrázaval

Introducción a Dask

Reparasemos los conceptos fundamentales de Dask, una biblioteca open source para computación paralela en Python.

Speakers: Matias Varela

Machine learning interpretability.

¿Por qué es importante interpretar los resultados de un modelo? ¿Cómo podemos hacerlo? son las preguntas que intentaremos responder.

Speakers: Ariel Rossanigo

Objetos y composición para sistemas de testing

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.

Speakers: Carolina Lang

Procesamiento de datos con PySpark + SnowFlake

Data Engineer at Enlyft - Yo trabajo en un DataPlatform que colecta y transforma millones de records con PySpark + Databricks + Snowflake.

Speakers: Humberto Rodríguez

Procesamiento de imágenes para el reconocimiento de figuras

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.

Speakers: Alison Orellana Rios

Profiling y Optimization in Python

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.

Speakers: Emiliano Martin

Programar y Reprogramar Recursos para Docentes (Python + Jupyter)

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.

Speakers: Sofía Martin, Ariel Ramos, Liliana Hurtado, Sebastián Flores Benner

Python Mutant Nation

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

Speakers: Marco Carranza

Python por peso

Crear nuestras propias unidades en python

Speakers: Yonatan Romero

PyZombis: curso online interactivo de intro a la programación en Python

¿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!)

Speakers: Mariano Reingart, Nicolas Sandoval Y Colaboradores

¿Que hacer cuando no podemos confiar en los labels? Una implementacion practica

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.

Speakers: Ramiro Caro

Scrapping javascript sin javascript

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.

Speakers: Xavier Petit

Security Code Review in Python

Hackers explotan vulnerabilidades, pero como lucen en el código? Conoce cómo implementaciones en Python pueden ser abusadas y derivar en problemas de seguridad.

Speakers: Claudio Salazar

Segmentación de imágenes médicas en dispositivos IoT

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

Speakers: Rodrigo Cabello Malagón

Smart Contracts con Solidity para Pythonistas

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.

Speakers: Guillermo Narvaja

Structural Pattern Matching en Python

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.

Speakers: Marcos Mesmer Y Rosset

Todo lo que siempre quisiste saber sobre metaclases (y que seguramente no vayas a usar)

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.

Speakers: Agustín Scaramuzza

Transformación de datos con GeoPandas

Walk through Shapely + Framework

Speakers: Bruno Lattanzio

Triunfar con Python: Vivencias y reflexiones de una programadora

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.

Speakers: María Andrea Vignau

Understanding Python virtualenvs

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.

Speakers: Lecovi

¡Yo no lo vote! Pequeño aporte a una democracia mas participativa

¿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.

Speakers: Rodrigo Tesone