2º Encontro GruPy - Jundiaí

Depois do nosso primeiro encontro (que foi um sucesso) vamos realizar o segundo encontro do GruPy Jundiaí com o objetivo de disseminar conhecimento à respeito de programação, mais especificamente sobre programação com Python, e expandir a comunidade na região.

 

O encontro acontecerá no dia 30/11 na Fatec Jundiaí à partir das 9h.

 

Estamos aceitando submissões de palestras/talks. As palestras devem ter o tempo máximo de 30 minutos e podem abordar qualquer tema que se relacione à linguagem Python.

 


Este evento não aceita mais propostas.

Propostas

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Computação distribuída com Python, Django, Redis, RabbitMQ, Celery e outros

Hoje é praticamente impossível você ter um site/sistema web sem ter um bom backend com funções assíncronas para lhe ajudar.


Envios de email e alertas, cálculos complexos, compactação de arquivos e fotos, relatórios podem ( e devem) ser realizados pelo seu backend.


Mas como ?


Utilizando processos e serviços de mensagerias, as famosas filas ( ou Queues) de processamentos.


Redis, RabbitMQ, AWS SQS, Python RQ, Django, como usar essa gama de tecnologias para me ajudar.


Estudo de caso: como essas tecnologias ajudam o Loja Conectada (www.lojaconectada.com.br) no dia-a-dia

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Data preprocessing: why is it important?



Quando falamos sobre inteligência artificial, temos que ter em mente que algo crucial para que ela funcione é o dado. Os dados que geramos desde quando levantamos até o momento que voltamos novamente à cama. Mas como tratamos esses dados e tornamos eles próprios para alimentar nossa IA? Em pequenos 15 minutos veremos grandes insights de como tratar a informação que a IA receberá.




 

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Escrevendo Python com garbo e elegância

Vamos ver nessa palestra como escrever Python elegante, bonito, semantico e limpo, como todo codigo Python deveria ser.

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FastAPI, porque python é muito mais do que django e flask

Nessa palestra pretendo compartilhar um pouco sobre o que é o FastAPI, que tipos de problemas ele soluciona e como ele pode ser em alguns casos mais adequado do que flask ou django.


Alguns temas que irei abordar:


- Abordagem com mais opinião que o flask e menos que o django


- Tipagem para geração de documentação, validação e produtividade.


- Async


- Documentação


- Dificuldades de se trabalhar com o FastAPI

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Jupyter, não apenas para Data Science - como UM iniciante pode utilizar.

O que é o Jupyter;
Porque Jupyter é atraente para Data Science;
Porque, para que e como EU o utilizo no cotidiano;


 

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