[PALESTRAS] Python Nordeste 2017 / São Luís-MA

Nos dias 8, 9 e 10 de junho será realizado a quinta edição da Python Nordeste. A Python Nordeste é o maior encontro da região nordeste para a comunidade Python, que ocorre anualmente em cidades do nordeste do Brasil.

As palestras terão até 40min de duração e acontecerão no dia 9 e 10 de junho na UNDB. Submeta sua proposta de palestra até o dia 10/04/2017.

Se possível oriente a categoria da sua palestra, com uma marcação como "[Web]", assim podemos filtrar da melhor maneira possível. Seguem dicas de categorias [Iniciantes, Web, Python Científico, Carreira, Embarcados, DevOps, Desktop, Mobile, Comunidade]. Podem colocar outras categorias que não foram listadas aqui.

Critérios de escolha de palestras:

* Número de palestras do mesmo assunto (maior diversidade de assunto)

* Número de palestras por palestrantes (maior diversidade de palestrantes)

* Palestrantes locais (incentivar Python na região nordeste)

* Número de votos

* Palestrantes novos

 

 

Site do evento: http://2017.pythonnordeste.org

Facebook: https://www.facebook.com/PythonNordeste/

 

 

Este evento está em modo de Votação Anônima, todos os palestrantes estão escondidos para votação, você deve basear seu voto apenas no conteúdo das propostas..

A longa e difícil jornada de submeter um formulário

Lidar com a submissão de formulários é uma tarefa corriqueira de quase todo desenvolvedor web. É também uma tarefa que pode a primeira vista parecer bastante simples, mas será que é mesmo? Desenvolver um formulário capaz de: realizar validações, lidar com erros, exceções e que tenha uma boa experiência de usuário (UX) exige muito mais do que você pode imaginar. Nessa palestra vamos explorar os desafios de desenvolver um formulário com todas essas características e vamos responder as seguintes perguntas:

- Como e onde e quando fazer validações?
- Como lidar com requisições asíncronas?
- Como reportar erros?
- Como garantir um boa UX?

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Aplicações multitenancy com Django

Multitenancy é um modelo de arquitetura de sistemas onde uma única instancia de software serve múltiplos clientes (tenants) cada um em seu próprio contexto disjunto de dados. Isolar dados não só nos permite evitar falhas de segurança no sistema como também simplifica o desenvolvimento da aplicação e sua manutenção. Nesta palestra vamos falar sobre as formas de se desenvolver um sistema multitenant, monstrando vantagens e desvantagens e também explorar as ferramentas disponíveis para o Django que podem facilitar bastante o nosso trabalho.

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Aprendendo Machine learn com games , utilizando OpenAI gym

Ensino de machine learn , com a criação de bots para games, de forma simples divertida e didatica.

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A Wrapper Tool for Transit API at Teresina-PI using Python

Monitorando o tráfego de ônibus através de um wrapper para a  APi de trânsito de teresina usando python.

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Code Smells & Refactoring - Who you gonna call?



Você abre o seu código e está pior que o cenário do filme Ghostbusters de tantos code smells. Code smells? O que é isso? Code smells são sintomas de que existem problemas mais profundos de design no código. Nessa palestra vamos falar sobre eles e algumas técnicas de refatoração para resolvê-los.



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Conheça o seu [Django] ORM

Fazer queries com o ORM do Django é fácil e nos poupa muito tempo. Muitas vezes é possível fazer projetos inteiros com simples `get`s e `filter`s. Também é muito comum encontrar projetos que precisam de cálculos e queries mais complexas, mas que optam por fazer queries simples e e fazer processamentos no Python. Por esses motivos, muita gente acaba não explorando todo o potencial do ORM. Nessa palestra vamos mostrar como utilzar essas ferramentas tantas vezes subutilizadas mas que podem acelerar e simplificar o desenvolvimento. Aqui alguns dos tópicos que vamos cobrir:
- Filter
- Exclude
- Select related
- Prefetch related
- Cláusulas Case When
- Anotações
- Agregações
- Cláusulas Q
- Cláusulas F
- Queryset Union
- Managers customizados
- Querysets customizados

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Contribuir com o Django Framework é mais fácil do que você imagina!

Se você conhece ou trabalha com o Django e deseja saber como começar a contribuir está palestra é para você!


Juntos vamos solucionar um bug do django e fazer nossa primeira contribuição!


Para quem está começando a desenvolver sistemas e deseja fazer contribuições open source, as vezes é difícil saber por onde começar. 


A idéia de contribuir com uma grande lib que você adora parece um pouco assustadora?


Eu vou mostrar passo a passo, como contribuir com o django de forma simples! 


Usaremos um bug previamente resolvido por mim, para explicar o passo a passo.

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Criando uma API para Whatshapp com Tornado e Yowsup.

Nessa palestra quero demonstrar como criei uma API não oficial (RESTfull) para o Whatshapp usando o Tornado e o Yowsup.
Existem outras tecnologias que foram empregadas no projeto como Django, Celery, ElasticSearch e Redis. O foco principal será apenas a API whats!

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De Datascience até Educação: Jupyter Notebook e JupyterHub

Mostrar as ferramentas Jupyter Notebook e JupyterHub com suas aplicações em educação, datascience, prototipagem, estudo de código, etc


Essas ferramentas te permitem analisar dados com python e várias outras linguagens e pode se tornar um ambiente de estudo avançado com poucas customizações.


Vamos mostrar:


- Como funciona Jupyter Notebook


- Integração do Jupyter Notebook com JupyterHub


- Casos de uso desse ambiente

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Dynaconf: A importância das configurações dinâmicas e feature flags para Python 3

O projeto Dynaconf nasceu da necesidade de minimizar a complexidade na gestão de configurações em projetos Python e ao mesmo tempo fornecer uma solução bastante poderosa que permite em um mesmo ponto de acesso, o objeto `dynaconf.settings` acessar diferentes fontes de variaveis de configuração como arquivos de constantes em Python, variaveis de ambiente do sistema, arquivos YAML e TOML, arquivos .ini e json e também permite acessar configurações armazenadas em bancos de dados diversos e storages de memória de larga escala como memcached e redis.


No dynaconf você sempre usa `from dynaconf import settings` e então tem controle de namespaces, multiplos ambientes como produção, teste, desenvolvimento etc e sem precisar de gambiarras.


A arquitetura foi ispirada nos settings do Django e nas configs do Flask mas também "copiou' boas ideias de projetos da comunidade como simple-settings e Python-Decouple.


O Dynaconf tem também um sistema de feature-flags e um sistema de validação de variavéis onde é possivel definir obrigatoriedade, tipos, transformações etc.


Em 2017 decidi fazer com que as novas versões estejam disponíveis apenas para Python 3! e nesta palestra pretendo apresentar as vantagens, a arquitetura e fazer um live-coding de como usar o Dynaconf em seu projeto.


 


 

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Fishbowl: População Negra na TI

 



Um fishbowl é um tipo de painel ou mesa-redonda muito democrático. Funciona assim: são oferecidas 4 cadeiras para quem quiser falar, sendo que uma delas deve sempre estar vaga. Após explicadas as regras, três pessas voluntárias se sentam e uma delas começa a falar. O microfone vai passando entre as três pessoas sentadas. Se uma quarta pessoa quer participar, ela senta na cadeira vazia. Uma das pessoas que já estava lá precisa obrigatoriamente levantar para oferecer a cadeira vazia para quem mais quiser participar. A dinâmica funciona super bem, e permite a expressão de opiniões diversas em um clima cordial, onde as pessoas são estimuladas a ceder a vez para outras se manifestarem.


 


Na PythonNordeste a Roselma Mendes organizou um fishbowl sobre Mulheres em TI que foi sensacional, ouvimos depoimentos impressionantes de mulheres e homems, e todos aprendemos muito sobre os desafios de ser mulher no mercado de informática.



Na Python Brasil em 2016 Tivemos um bem parecido para falar sobre Diversidade, que gerou conversas maravilhosas e muito relevantes para a comunidade.

 


O tema dessa vez seria "População Negra na TI": para que possamos conversar sobre a representatividade, as inftolerância vividas por essa população e como ter mais pessoas desse grupo que representa mais da metade da população brasileira(55% segundo o IBGE) nos nossos ventos.


 


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In tests we trust: começando com TDD, mocks e mais

Qualquer coisa feita por humanos pode dar errado. Não é diferente com software. Nessa palestra, vamos falar sobre como começar a utilizar TDD (Test-Driven Development) e a partir de testes unitários deixar emergir o design das nossas aplicações. Vamos falar também sobre utilizar mocks, virtual environments, ferramentas de Continous Integration e mais!

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Kivy: Python no celular e em vários outros lugares!

Kivy é um framework multiplataforma que permite fazer aplicações em Python com interfaces inovadoras para Linux, Windows, OS X, Android e iOS. E é um dos projetos em Python mais legais que tem, só que ainda é muito pouco utilizado. O objetivo dessa palestra é apresentar o Kivy, mostrar o que é possível fazer com ele e indicar o caminho pros primeiros passos. 


Algumas perguntas que serão respondidas:
- Funciona mesmo no celular? A performance é decente? Não fica feio?
- Consigo acessar os recursos do celular?
- Tem algum projeto em produção pra gente ver? O povo usa mesmo?
- Exemplos! Cadê exemplos de projetos livres usando Kivy pra eu aprender?


Algumas observações que não perguntam, e por isso mesmo que vou falar:
- Kivy *NÃO* e só pra celular! (vc não precisa usar gtk ou qt pra botar uma interface visual no seu programa que roda no computador)
- A Kv Lang (linguagem de marcação do Kivy, usada para criar as interfaces) é muito boa
- Dá pra fazer jogo! \o/

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Machine learning - Fighting techniques in Kaggle war

Kaggle é a maior competição de machine learning do mundo, mas o que é machine learning ? e Data scientist ? O que fazem e como se tornar um data scientist, o que são competições de machine learning(kaggle), aprenda a criar algoritmos avançados, extrair o máximo de informações de sua base de dados, e combinar vários modelos para atingir resultados únicos.


 

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Pensando e arquitetando Aplicações resilientes

 


Nesta palestra eu pretendo demonstrar pontos estratégicos para se criar uma aplicação resiliente e de alta disponibilidade, e o que podemos fazer para que nosso usuário não sofra com possíveis falhas de sistema. Técnicas e modelos mentais para arquitetar seu software que podem aumentar a qualidade da resposta aos seus usuários.

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Processo Seletivo de Empresas Gringas

Nos últimos anos fiz processo para várias empresas gringas como Google, Facebook, Palantir e acabei optando por trabalhar remoto na Red Hat, a maior empresa que trabalha com open source do mundo. Nesse bate papo vou falar sobre o processo, o que é necessário saber e porque uso Python na entrevista técnica.

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Programação funcional com Haskell, uma linguagem puramente funcional [Programação Funcional] [Haskell] [Python]

Se você acredita nessa história de que Python é uma linguagem funcional, você não sabe de nada inocente. :)




Nos últimos tempos várias linguagens estão adotando características funcionais como Java, Swift e JavaScript e para aprender sobre programação funcional fui atrás de uma linguagem que tem várias semelhanças com Python chamada Haskell.




Haskell é uma linguagem puramente funcional que te desafia a pensar de uma maneira diferente da maioria das linguagens que você já utilizou.




Que saber sobre os principais conceitos de programação funcional?




Conhecer uma linguagem puramente funcional?




Saber de onde surgiram as list comprehensions de Python?




Deixe seu voto aqui e compartilhe para que outras pessoas façam o mesmo. A gente se vê na Python Nordeste. o/



 

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Python e Machine Learning em uma Startup

Você sabia que:


- Netflix - 2/3 dos filmes alugados vêm de recomendação
- Google News - 38% das notícias mais clicadas vêm de recomendação
- Amazon - 38% das vendas vêm de recomendação


O objetivo da palestra é apresentar por que escolhemos Python para trabalhar com Machine Learning em um projeto de uma Startup. 
Python se transformou em uma ótima linguagem de programação com recursos de matemática, ciências e estatística devido a sua facilidade de adoção e amplitude de bibliotecas disponíveis, que permite que seja usado para criação de praticamente qualquer aplicação. 
Com algoritmos de Aprendizado de Máquina, será possível analisar de forma rápida e automática, um volume maior de dados complexos, e focar em resultados mais precisos. Resultado de tudo isso? Previsões de alto valor para melhores tomada de decisões, inclusive em tempo real, sem intervenção humana.


Categoria: [Python Científico]  


 

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Python para Administradores de Sistemas Linux [Iniciante]

Python vem como pacote padrão da maioria das distribuições linux, e se não vier está disponível nos repositórios padrões.  E seguindo essa linha, vamos utilizar os recursos da linguagem para automatizar os mais variados processos em sistemas linux. Serão apresentadas bibliotecas padrões e adicionais que são extremamente úteis para a administração do sistema. Essa palestra tem cunho introdutório, apenas para apresentar as bibliotecas e os usos básicos para que possam ser utilizadas de acordo com a necessidade de cada usuário.

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[Quase] Tudo que você precisa saber sobre tarefas assíncronas

Por quanto tempo é aceitável deixar o seu usuário esperando uma resposta do servidor? Para a maioria dos casos a resposta certa é: o mínimo que a conexão de internet dele permitir. Isso significa que o tempo que o seu servidor deve passar processando a requisição deve ser o mais próximo de zero possível. Nessa palestra vamos falar sobre o que são, para que servem, como funcionam e quais são as boas práticas a se seguir quando estamos desenvolvendo tarefas assíncronas.

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Vivendo de Python sem Patrão

Com esta palestra quero falar um pouco da minha experiência (desde novembro de 2015) com trabalho como freelancer com Python via Toptal. Falar sobre os desafios encontrados, problemas enfrentados e as vantagens deste modelo de trabalho.

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Wrapping C libraries into Python interfaces

Entenda como bibliotecas Python como PIL, ScyPy, Numpy fazem interface com módulos em C compilados disponível no sistema operacional. 
Nativamente o Python te permite fazer isso. Essa palestra visa apresentar os conceitos, os recursos do compilador/interpretador Python para permitir essa tipo de interação entre as linguagens.
Um módulo C / Python será apresentado como exemplo.

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