Uma discussão sobre hackerspaces, a cultura hacker e um convite para conhecer o sanca hackerspace

O Docker é uma ferramenta extremamente simples de usar e que facilita tanto o deploy quanto o desenvolvimento de aplicações. O objetivo da palestra é dar uma introdução de como o docker se aplica no desenvolvimento, como criar um Dockerfile e como fazer um deploy simples de uma imagem.

Assuntos:

- O que é o Docker e como ele funciona internamente?

- Como criar um Dockerfile simples?

- Como criar uma imagem, armazená-la num container registry e deployar no Heroku?

Seres humanos são péssimos para realizar tarefas repetitivas em larga escala como, por exemplo, produzir manualmente todo dia centenas de peças de roupa ou verificar e enforçar diretrizes de estilo de código e boas práticas de programação constantemente em uma ampla base de código.

Para resolver o último problema, dado o contexto da linguagem Python, existem diversas ferramentas desde as mais populares como pycodestyle (antigo pep8) e flake8 (união do pyflaks com pep8) e outras não tão conhecidas como isort, mypy, vulture etc. Esta palestra tem como objetivo apresentar tais ferramentas, explicando seu propósito e funcionamento a fim de auxiliar pessoas a melhorar e manter a alta qualidade de seus códigos python.

Atualmente, debates sobre empoderamento feminino estimularam a discussão acerca da participação feminina nas ciências ao redor do mundo. Nesse contexto, além de um panorama global, é importante analisar o perfil e distribuição de gênero da comunidade local. Buscando contribuir para essa análise e, assim, exibir um panorama mais completo e detalhado sobre a participação feminina nas áreas de ciências exatas em São Carlos, o PyLadies compilou informações e organizou um estudo de gênero em diversos cursos de graduação e pós da UFSCar e USP.

O objetivo principal das soluções de Aprendizado de Máquina Automático (AutoML) é apoiar os cientistas de dados e não-especialistas, automatizando o design de soluções de Aprendizado de Máquina (AM) do início ao fim (do inglês,  end-to-end). A inclusão do termo do início ao fim é utilizado para deixar claro que inclui também pré-processamento e pós-processamento. O foco dessa área é em usuários com pouco ou nenhum conhecimento em AM. Seu objetivo não é substituir o cientista de dados, mas evitar etapas repetitivas e demoradas no projeto de uma solução de AM, de maneira que os cientistas de dados possam alocar seu tempo em tarefas mais difíceis e prioritárias.

Nesta palestra, iremos introduzir os ouvintes à ciência de dados e ao AM, dando noções gerais destas áreas e suas aplicações. Em seguida, os ouvintes serão introduzidos ao que há te mais novo no mundo da IA, o AutoML.

O conteúdo não será técnico, a idéia é explorar o estado atual de AutoML em alto nível.

Assuntos abordados:

    * Ciência de Dados

    * Aprendizado de Máquina

    * Aprendizado de Máquina Automático