¿Tu código demora siglos en ejecutarse? ¿O al hacerlo termina por consumir toda la memoria? Un perfilador de CPU o memoria puede ser la solución para identificar el problema rápidamente, evitando horas de suposiciones, debugging y revisión de código.

En casos en que el código es demasiado complejo (o simplemente demasiado) como para dentificar a primera vista la causa de un problema de rendimiento o memoria, un perfilador puede ayudarnos a identificar rapidamente la causa del problema. En esta charla vamos a utilizar algunas herramietas que nos permiten conocer en detalle las estadísticas relacionadas con el consumo de CPU y memoria de las distintas partes de nuestro código, información muy valiosa a la hora de resolver problemas de rendimiento o implementar mejoras.

Disertantes: Maximiliano Cruz

Se presentará el paquete NetworkX de Python para el análisis de redes complejas. Para ello, se introducirán conceptos básicos y fundamentales en relación a esa área del conocimiento y se mostrarán ejemplos concretos que demuestren la utilidad y potencial de NetworkX.

El estudio de las redes complejas es un área de investigación científica activa y relativamente nueva. Las redes están en el corazón de algunas de las tecnologías más revolucionarias del siglo XXI, potenciando todo, Google, Facebook, Twitter, entre otras. Sin ir más lejos, las redes impregnan la ciencia, la tecnología, los negocios y la naturaleza en un grado mucho mayor de lo que puede resultar evidente. Dado el gran tamaño de muchas de las redes de interés práctico, y la cantidad de datos que hay detrás de ellas, los científicos se enfrentan regularmente a una serie de desafiantes retos computacionales. Actualmente, existe una serie de herramientas de software que permite a los profesionales de las diversas áreas de conocimiento analizar las redes que les interesan de una manera práctica y efectiva. En relación a ello, NetworkX es una de las herramientas de software más populares de Python para la creación, manipulación y estudio de la estructura, la dinámica y las funciones de redes complejas.

Disertantes: Agustina Dinamarca

Introducción a los conceptos de concurrencia y paralelismo en Python. Ejemplos de uso y características de los principales mecanismos de programación concurrente en Python. Introducción a las colas de tareas distribuidas como extensión de los conceptos de concurrencia.

Introducción a los conceptos de programación concurrente y paralela. Motivaciones. Mecanismos comunes de concurrencia y paralelismo a nivel de sistema operativo. Implementación de concurrencia y paralelismo en Python. Diferentes mecanismos comúnes, características y usos. Introducción al concepto de asincronismo como programación concurrente. Ejemplos de implementación de asincronismo en Python. Introducción a las colas de tareas asincrónicas. Herramientas disponibles en Python. Ejemplo de implementación de colas de tareas asincrónicas en Python como una técnica de procesamiento paralelo distribuido en Internet.

Disertantes: Diego Córdoba (A.K.A. D1cor)

Técnicas de procesamiento natural del lenguaje utilizando NLTK(Natural Language Toolkit)

Uso de la librería NLTK (Natural Language Toolkit) para el procesamiento de texto y extracción de información. Identificación de entidades, etiquetado semántico y análisis de sentimiento.

Disertantes: Andrea Navarro

Vamos a hablar de los conceptos básicos de containerización y cómo podemos aplicarlos para mejorar los procesos de desarrollo y deployment de nuestra aplicación.

Esta charla está destinada a los developers que están empezando a dar sus primeros pasos y que desconocen o tiene nociones básicas de Docker y los conceptos asociados a la containerización. Los puntos sobre los que se va a desarrollar la charla son ¿Qué es Docker? - Containerización: comparación frente al esquema tradicional de virtualización. - Descripción básica de componentes de la Arquitectura - Ejemplos prácticos: se van a mostrar algunos esquemas basados en la creación de imágenes simples y con archivos de configuración de múltiples imágenes (docker-compose).

Disertantes: Luis Gurrieri