Tl:dr como melhoramos o Layout e código para permitir que várias empresas e programadores se conectem e como está o mercado brasileiro em questão de vagas Python.

A história da maior plataforma de jobs Python open-source para sua melhoria de código.

• Como aprendemos a usar testes para poder desenvolver melhor


• Como tiramos responsabilidades das views e passamos para os models


• Como melhoramos o ciclo de deploy para diminuir a quantidade se cagadas em produção

Spoiler: vai ter código e data science!

Vinicius, mais conhecido como Jimmy, é o core developer do PyJobs. Entusiasta de data science e machine learning, faz engenharia da Computação na FIAP e de vez em quando trabalha em alguma empresa aí.

Relato no (quase) fracasso em auxiliar crianças com idades entre 10 e 14 anos em desenvolver um aplicativo a partir do MIT App Inventor para um concurso mundial. Spoiler: O aplicativo não foi criado.

Nessa palestra venho apresentar a linguagem Julia e suas similaridades ( e algumas facilidades ) em relação ao Python, de forma que o você, um Pythonista, não tenha medo de usar Julia em seus futuros projetos.

Devido à proximidade do Caipyra e da Quina especial de São João, temos uma ótima oportunidade para usar nossas habilidades de programação e testar alguns mitos que circulam pela web usando Python e Julia. Você verá que a integração entre as linguagens é fácil, e ao acima de tudo, você estará preparado para fazer suas apostas.

Vamos aprender nesta palestra que, o REST eh muito bom no que ele se propoe a fazer, porem ele possui suas limitacoes tecnicas, existem seus pontos positivos porem tambem seus pontos negativos, os quais serao expostos nesta apresentacao;

o objetivo nesta palestra eh que os participantes ja saiam sabendo o que eh o GraphQL a ja saibam criar suas proprias Querys Languages baseadas nas que serão usadas aqui nos exemplos;

Historicamente temos estas opcoes/formas/maneiras de realizar troca de informacoes via rede:

->FTP

->SOA

->SOAP

->WSDL

->WADL

->REST

->GraphQL

Quais as vantagens?

Quais as desvantagens?

Qual o melhor?

Qual me oferece mais segurança?

Qual deles me da suporte assincrono?

Qual o melhor para uso Stateless/Stateful?

Estas e outras questoes serao respondidas nesta palesta!

TL;DR: uma designer apareceu pra contar sobre a importancia da UX de qualquer produto e como você desenvolvedor também é responsável por ela.

A experiência do usuário (UX) tem se tornado o diferencial para destacar seu produto e as empresas cada vez mais estão investindo nisso, mas você ja parou pra pensar de quem é essa responsabilidade? Designers assumem posições dentro de equipes com a premissa de “salvar a UX de um produto” mas são eles realmente os heróis? Não!

Vamos falar um pouco sobre:
1. O que é UX e por que ela é importante;
2. O código que você escreve impacta sim na experiência;
3. Os benefícios de trabalharmos juntos na construção de uma UX;
4. O que eu designer espero de você desenvolvedor depois dessa conversa;

Aos Sysadmin:

 - Está cansado de construir scripts que não faz ideia do que fazem 2 semanas após criados?

- Vale a pena gastar um tempo criando algo em python ao invés shell?

- "Nunca programei na minha vida, será?" Spoiler: Sim.  

 Aos Devs:

- Venham rir e ver como sysadmin sofre. 

- Entendam porque cada vez é mais importante o misto de Dev x Infra no dia a dia.

   Acompanharemos como surgiu, na prática, a necessidade e as vantagens de uma junção entre desenvolvimento e infra no dia a dia. Ficou curioso sobre os perrengues? Clique no rostinho feliz :D.

(iniciante) Sempre somos avisados de como o ambiente virtual pode ser perigoso, mas a pergunta que surge é: “o que devo fazer para me proteger?”. Nesta conversa o Pyladies São Carlos abordará algumas formas de como proteger você e suas mobilizações de possíveis ataques em Redes Sociais e também será explicado como ter contas e arquivos mais seguros (abordando, também, o uso da criptografia). Sem deixar de falar como proceder após receber um ataque.

Palestrantes: 2 integrantes do grupo.

A proposta é dividir com a comunidade como organizar um grupo de estudo e como que  isto colabora no aprendizado dos integrantes e no compartilhamento do saber junto a outras mulheres.

Tempo: aprox. 15 minutos

Palestrantes: 2 integrantes do grupo

Olá, trabalhei/trabalho na criação/manuteção da terceira plataforma de publicação da Globo.com, 
nesta palestra gostaria de demonstrar os desafios de sair de um sistema monolito e produzir um eco-sistema de vários micro-serviços em diversas linguagens de programação.

Tópicos sugeridos:

* Goals acalçados com micro-serviços.
* Como solucionar problemas distribuidos?
* Qual linguagem utilizar para meu novo serviço ?
* Resiliência e performance?
* Próximos passos ?

TL;DR: Como a Arquivei conseguiu montar uma plataforma de dados escalável e confiável usando a Google Cloud.

Chega de palestrinha de overview, aqui é pra ver os paranauê funcionando tudo! Afinal, ambiente de Dados é ambiente de drog... CÓDIGO!

A história de um piá paranaense recém-formado que entrou em uma startup e não sabia contar. Nesse papo vou contar em detalhes como a Arquivei criou uma plataforma de Dados para servir a área de BI e Ciência de Dados da empresa, integrações externas como Salesforce e Intercom, além de sua própria aplicação.

Vou falar e mostrar um pouco das ferramentas (em Python \o/) que possibilitaram isso: Google Dataflow, Apache Airflow, Apache Kafka, e Google BigQuery.

Spoiler: vai ter código ;)

Leonardo Miguel é líder técnico da área de Engenharia de Dados da Arquivei. Entusiasta da área de Dados, já palestrou em eventos de Dados na Google e meetups da região. Paranaense de Faxinal, é formado pelo ICMC em Ciências de Computação, mestrando em Ciẽncias de Dados pelo MECAI, e campeão da segunda Copa Arquivei de FIFA da Arquivei.

Nesta palestra será discutido o tema Data Analysis/Data Analytics usando a ferramenta Python Pandas. Atualmente o tema “Data Analytics” tem se destacado na mídia, na academia e nos negócios, pois dados/informação/conhecimento são a base das áreas das TICs (Tecnologia da Informação e Comunicação). Muito se discute atualmente sobre Big Data, Business Intelligence, Data Mining, Inteligência Artificial, IoT (com ampla coleta e análise de dados) e inclusive sobre a Indústria 4.0., onde todas estas tecnologias estão ligadas por um item em comum: o uso inteligente das informações! E como nós podemos, de forma rápida e de maneira simples, trabalhar com os dados diversos, oriundos de diferentes fontes, armazenar, tratar, analisar, visualizar, em suma, realizar tarefas de Data Analysis/DataAnalytics? A resposta está no uso do Python Pandas! Nesta palestra ver como podemos, na teoria e na prática, realizar rapidamente trabalhos com séries de dados e “planilhas programáveis” em Python.

Palestra ministrada anteriormente por mim sobre Python pandas... by F.Osório
https://www.icmc.usp.br/eventos/4124-data-analysis-data-analytics-na-pratica-python-pandas
Tem vários livros sobre o tema e o material da palestra que apresentei está on-line: (slides, código)
https://drive.google.com/drive/u/1/folders/1xX2VDWF8WbHGdWuFSAjeg-uFCj8NU-SC

Mas o que tem a ver uma cobra (python) com um panda e um furão?!? :^)
https://www.google.com/search?biw=1242&bih=577&tbm=isch&q=python+pandas+book

http://wesmckinney.com/images/book_jp.jpeg

 Fazendo uma pesquisa rápida no Google é possível encontrar, aproximadamente, 1.490.000.000 resultados sobre o termo. Mas o que será que ele realmente significa?

Taxada como a profissão de 2018 (e do futuro), o data scientist é quase como um unicórnio na programação: ninguém viu, mas todo mundo gostaria de ter um. Foi até nomeada como "A profissão mais sexy do século XXI". É sério. 

Nessa palestra, trago informações concretas explicando o que é a Ciência de Dados, como se tornar profissional na área (ou se descobrir uma), e de maneira é possível fazer uma trilha de estudos sobre o tema e aprofundar-se no mesmo.

Nessa palestra vou abordar sobre os protocolos de Governança e Gestão de Dados, as diferenças entre essas duas vertententes, onde elas se unem...e como nós, Cientistas/ Engenheiros de Dados devemos estar a par dessas questões. Também iremos debater o impacto dessa cultura no nosso trabalho, desde a abordagem que um engenheiro de dados tem em seu trabalho até onde o Cientista de Dados começa e termina o dele.

Por que não falar de investimentos? De uma forma bem introdutória, vamos entender como funciona o mercado financeiro Forex. Após isso, iremos extrair dados históricos de pares de moedas, normalizar, converter em imagens e processar em uma CNN usando Keras/tensorflow, tudo isso com Python!

Aos tópicos:
# O que é esse treco Forex;
# Como selecionar bons indicadores;
# Onde ficam os dados históricos e como extraí-los com Python e PostgresSQL;
# Aumentando os dados usando Geometric Brownian Motion;
# Converter em imagens com o uso de OpenCV;
# Parametrizando uma AlexNet;
# Integração com o mercado Forex;

Vou mostrar códigos, falar de custo computacional e formas de operar.
*Vamos sair ricos da palestra?* Calma, o cunho é acadêmico :D

A ideia dessa talk é desmistificar os testes  de unidade, mostrar as coisas que o Python tem pra nos oferecer em relação a isso. Como os mocks, unittests, doctest.

Fazer uma introdução geral aos testes com Python, mostrar exemplos de por onde iniciar, arquitetura dos testes e tudo o que for possível no tempo estabelecido.

(SIIIIM, vai ter código)

Vivemos em um ambiente político complexo, de movimento rápido. À medida que as políticas e leis em todo o mundo mudam, todos nós precisamos proteger nosso maior recurso global compartilhado, a Internet. A saúde na Internet não deve ser uma questão partidária, mas sim uma causa em que todos devemos nos envolver. E nossas escolhas e ações afetarão a saúde futura da Internet, para melhor ou para pior. Este ano, a Mozilla lançou a nova versão do Internet Health Report, um relatório que fornece um instantâneo de aspectos saudáveis e não saudáveis da internet em 2018, ao mensurar a saúde da Internet nós podemos reconhecer onde a Internet é saudável e dar passos positivos para torná-la mais forte e compreendendo onde está em risco podemos evitar ações que a enfraqueça. Mais de 200 pessoas participaram de redação e edição e centenas de outras ideias compartilhadas sobre como "mensurar" a saúde da Internet.

O XPath é uma linguagem de consulta que nos ajuda a navegar por documentos como os arquivos XML e HTML. Nesses documentos as informaçõẽs ficam agrupadas em nós (<html></html>, <p></p>, <a></a>, etc) em uma hierarquia que pode ser visualizada como uma árvore. A primeira vista, o XPath parece muito complicado ("//*[text()][not(re:test(name(), "^script|style$"))]"???), mas é uma ferramenta muito poderosa para extrair informações desses tipos de documentos.

Conhecer essa linguagem e como navegar em um documento HTML é uma habilidade muito útil para quem está desenvolvendo webcrawlers, já que ela permite extrair dados mesmo de páginas não tão bem estruturadas. Nessa palestra, irei apresentar o básico do XPath, e como utilizar bibliotecas Python para navegar por arquivos HTML e conseguir a informação que você deseja.

Machine Learning é um tema que está sendo muito comentado no momento. Reconhecimento facial, reconhecimento de voz, carros que andam sozinhos, análise sentimental, indicações de conteúdo e de produtos são apenas alguns exemplos que vemos em nosso dia a dia. Não distante disso, Machine Learning vem sendo aplicado em Neurociência, proporcionando cada vez mais um melhor entendimento do funcionamento dos nossos cérebros.

Nesta palestra irei abordar uma visão geral dos avanços na Neurociência devido às aplicações de Machine Learning e apresentar um pouco da minha pesquisa que realizo na área. Sou aluno de mestrado em Física da UNICAMP e trabalho com dados de pessoas que sofrem de crises de epilepsia do lobo temporal mesial (ELTM).

Aproximadamente 30% dos pacientes de ELTM são farmacoresistentes, ou seja, os tratamentos por meio de medicamentos não são eficazes para eles. Estes pacientes são então candidatos a tratamentos cirúrgicos. Dos pacientes que passam pela cirurgia, cerca de um terço voltam a ter as crises (pacientes refratários).  

O objetivo da minha pesquisa é verificar se podemos utilizar Machine Learning para tentar encontrar padrões em dados de ressonância magnética que diferem os pacientes refratários dos que possuem sucesso na cirurgia.

Resumo: Nesta apresentação vamos construir uma aplicação simples de caixa registradora / frente de caixa / POS (Point of Sale), utilizando funcionalidades da linguagem OCaml [1] por meio da sintaxe Reason [2].

Proposta: O objetivo é introduzir com exemplos práticos, para um público de Pythonistas, algumas funcionalidades interessantes e úteis como pattern-matching e um type system robusto presentes em outras linguagens de programação.

Também discutir durante o processo a promessa de um mundo melhor sem erros de runtime e outros temas relacionados. Como certas características de uma linguagem ou biblioteca podem evitar algumas classes de bugs, melhorar a documentação, eliminar testes triviais (mover o foco para testes mais relevantes) e se estas ferramentas podem ajudar na aplicação de conceitos de DDD (Domain-Driven Design) e programação funcional.

Sobre ReasonML: Reason é uma sintaxe diferente para a linguagem Ocaml, que pode ser compilada tanto para Javascript quanto para código nativo. Criada em 2016 pelo mesmo criador do React, hoje já é utilizada em produção pelo Facebook e responsável por mais da metade do código do applicativo Facebook Messenger.

Sobre mim: Faço parte dos grupos SanCaml / ReBeirão [3], que organiza dojos, palestras e workshops de Reason e Ocaml na região de São Carlos e Ribeirão Preto. Mini-bio [4].

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Links:

[1]: http://www.ocaml.org/

[2]: http://reasonml.github.io/

[3]: http://t.me/rebeirao

[4]: https://github.com/fczuardi/minibios/blob/master/20180926-reason-opensanca.md

Outro dia eu codava um algoritmo complexo em Python, e topei com um bug que me perturbou por algumas horas. Daí resolvi colocar type hints no código e logo o Mypy me falou onde eu tinha errado!

Se alguém me falasse em 2010 que no futuro próximo Python adotaria tipagem estática, eu perguntaria o que a pessoa fumou. Cá estamos em 2019 e o módulo typing está na biblioteca padrão, é suportado por ferramentas livres (ex. Mypy) e proprietárias (ex. PyCharm), e foi adotado em algumas empresas (ex. Dropbox, onde trabalha o Guido van Rossum, que por acaso é o 2º maior contribuidor do Mypy). Eu via com muita desconfiança essa inovação recente do Python, até que resolvi experimentar e estou curtindo. Ajuda a tornar o código mais legível, ao especificar o que as funções esperam e o que elas devolvem. Ajuda a IDE a te ajudar de várias formas além de auto-completar. Ajuda o Mypy a reportar bugs antes de você rodar os testes.

E o mais legal eu já falei: é opcional. Ou seja, quando tá difícil expressar algo no sistema de tipos, você não especifica e pronto -- bem melhor que ficar lutando horas com o compilador! Nesse caso a IDE pode colocar umas minhocas no seu código, e o Mypy pode reclamar. Mas optional type hints significa: se os seus testes estão passando, pode colocar o programa em produção, porque em tempo de excecução o Python continua sendo uma linguagem de tipagem dinâmica onde as anotações não tem nenhum efeito. Se você """sabe o que está fazendo""", não é a falta de declarações de tipo que vai te impedir de entregar!

Vou falar sobre tudo isso, mostrar código e explicar o básico de type hints em Python. Melhor parar por aqui, ou não vai sobrar assunto para a palestra em si...

Físicos são criaturas enxeridas. Cansados de estudar átomos, estrelas e planos inclinados, resolveram meter o dedo onde não foram chamados: a moda do século XXI é estudar ecossistemas, mercado financeiro, redes sociais, trânsito e outras coisas nada-a-ver-uma-com-a-outra. Pra piorar, ainda fingem que sabem programar e usam modelos computacionais. Como isso é possível?

Nessa palestra, falarei de minha jornada como físico indeciso que resolveu estudar modelos de propagação de epidemias, e de como o Python tem me ajudado a trabalhar e montar modelos sem grandes dificuldades, usando bibliotecas como a  NetworkX e Mesa. Aproveito para falar dessa área interessante, como os principais modelos epidêmicos e o que podemos aprender com eles.

Sobre mim: formado em Física na USP São Carlos e atualmente doutorando, passei por diversas áreas "tradicionais" da Física até descobrir que eu preferia lidar com bugs de códigos em vez de cálculos mirabolantes ou experimentos que só funcionavam quando queriam (eu sei, programas também são assim às vezes).

Nessa talk, uma das integrantes do PyLadies Brasil, que comemorou cinco anos de existência no país, explica como tornar a comunidade mais diversa e inclusiva, e de que maneira é possível dar apoio às participantes para que elas se sintam seguras, acolhidas e capazes de fazerem parte da comunidade Python.

Como aliar a alta performance de uma linguagem como C++ à praticidade e eficácia para visualização, GUI design e análise de dados em Python?

Aplicações de processamento de imagens podem exigir soluções em performance de acordo com o problema. É o caso da fusão de imagens multifocais, em que várias imagens adquiridas com diferentes configurações de foco são combinadas para obter uma imagem com maior nitidez. Um exemplo é o procedimento de fusão em imagens de microscopia óptica, com imagens em altas dimensões. É preciso executar algoritmos de análise numérica, transformações e cálculos com números complexos em larga escala, o que sugere o uso da linguagem C++.

Porém, é necessário extrair gráficos, visualizar resultados, obter dados estatísticos, dentre outras operações em alto nível. Neste aspecto é que as coisas se tornam melhores em Python. 

Apresento formas de integrar as aplicações e facilitar o uso, a reprodutibilidade e a validação de uma solução de software para computação científica, e como isso poderá facilitar o desenvolvimento de um projeto de pesquisa.

Microsserviços, por definição, devem ser pequenos, sem estado e independentes. Muitos erros comuns acontecem ao tentar comunicar serviços distintos. Ao implementar troca de dados sempre de forma síncrona, esquece-se de que um serviço não deve assumir do estado de outro, causando um efeito em cadeia de dependência. Outros optam pela simplicidade de isolar a aplicação, mas agregar os dados em uma única fonte.

A maior dificuldade na migração de um monolito para um ecossistema de microsserviços está em garantir a independência, fazendo com que cada aplicação tenha um domínio de dados bem definido. Mas como isolar aplicações que precisam constantemente trocar informações?

Irei abordar um caso de uso de como o time da eduK arquitetou a comunicação entre microsserviços Python utilizando um serviço de mensageria de protocolo AMQP (RabbitMQ, CloudAMQP, Kafka) através do padrão PubSub. Esta palestra tem o intuito de apontar problemas comuns de configuração e demonstrar boas práticas de implementações a serem consideradas para manter a saúde e integridade dos dados no universo de aplicações.

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João Daher é desenvolvedor backend, com mestrado em Inteligência Artificial pela UNIFEI, já trabalhou em projetos com a Polícia Federal e grandes e-commerces. Hoje atua na área de busca e recomendação na eduK, uma plataforma de educação com mais de 100 mil assinantes ativos.

Essa palestra não tem a ver com Python, mas com a forma como tecnologia em geral se relaciona com a sociedade e especialmente com processos de regulação (de legislação a termos de uso). Com base no bloqueio do twiter à API da Rosie da Operação Serenata de Amor, a discussão mistura sociologia e filosofia para discutir como nós temos lidado com novos comportamentos e possibilidades oriundos da internet, e como temos acertado e errado nas formas traçar limites nesses comportamentos. As reflexões incluem ativismo hacker, Aaron Swartz, estratégias à la Steve Bannon, fake news, checagem de fatos, termos de uso, democracia e a banalidade do mal.

Já se perguntou como e por que seu smartphone, computador, smartband, roteador, smart tv e todos os outros dispositivos pertencentes aos IoTs mantêm sempre data / hora corretas e como fazem pra que nada saia de controle? Nossos dispositvos e os relógios atômicos espalhados pelo mundo têm uma relação um tanto quanto complexa e entendê-la é crucial quando falamos de sistemas de tempo real e alguns métodos de criptografia. Na palestra será exibida a maneira como os relógios e os computadores interagem, os computadores mantendo-se sincronizados e as insitituições que cuidam do nosso querido UTC obtêm a definição do um segundo e a distribui pelo mundo.

Vamos juntos nessa jornada pela disseminação do tempo!

Durante a faculdade, no geral, nos preocupamos apenas em nosso código estar funcionando. Isso porque fazemos o código (sozinho, ou em grupo, no esquema "cada um faz uma parte"), entregamos o trabalho para o professor, ganhamos a nota e nunca mais mexemos naquilo.

Entretanto, quando começamos a programar em uma empresa, percebemos que, para um código ser bom, não basta ele funcionar, ele tem que ser limpo, ou seja, de fácil leitura.

Quando um código está bagunçado ("sujo"), no momento em que ele é desenvolvido, você e seus colegas podem até entender o que ele faz. Mas, 1 ano depois, quando uma pessoa for alterar seu código para arrumar algum bug ou adicionar uma melhoria, ela não vai entender nada (cuidado, pois essa pessoa pode ser você mesmo!!).

Nessa palestra, iremos passar pelos princípios básicos para se escrever um código limpo, baseado no livro "Clean Code" (de Robert C. Martin), com (muitos!!) exemplos em Python.

"Ah, mas eu divido meu código em vários módulos e encho tudo de comentário, meu código é legível!!"
Você vai se surpreender como nem paramos para pensar em técnicas simples que deixam o código muito mais limpo, ou como achamos que fazendo algo estamos deixando o código melhor, mas na verdade só está ficando mais confuso.

Veremos tópicos como:

• Nomes corretos para variáveis, classes e métodos;
• Qual o tamanho ideal para um método;
• Comentários bons e ruins (spoiler: a maioria é ruim);
• Formatação de código;

Assunto fundamental para quer quer ser um programador profissional, independente de onde for trabalhar, e mesmo da linguagem usada.

Sobre mim: Guilherme, desenvolvedor no squad de Mineração de Dados no sigalei, uma plataforma de monitoramento legislativo com sede em São Carlos.

O Thumbor é um projeto open source que nasceu e é amplamente utilizado na globo.com para processar de forma inteligente e servir mais de 1 bilhão de imagens por mês.

Além de ser altamente extensível e escalável, o Thumbor foi desenvolvido em python, possui um conjunto de bibliotecas compatíveis com diversas linguagens e uma comunidade bastante ativa.

Projetos bobos, inúteis, que não tem sentido nenhum e as vezes até complicados demais para o objetivo deles, o que eles podem te trazer de bom?

Nessa palestra vou mostrar exemplos de projetos inúteis (ou semi-úteis) em python (e se possível alguns em just python)  e falar sobre porque deveríamos fazer mais deles. A idéia de brincar com conceitos técnicos não é nova, mas ainda assim tendemos a ser muito sérios em nossos aprendizados, como se cada projeto paralelo fosse se tornar o uber, mas será que estamos perdendo alguma coisa focando sempre em aplicações de mercado? Será que não existe algum aprendizado esperando se a gente usar tecnologia de ponta para criar um rato "robótico" que acha o caminho de saída de um labirinto como fez Claude Shannon em 1952 ou construir robôs inúteis como a Simone Giertz faz no youtube hoje em dia?

Convido vocês a fazer essa reflexão comigo e como isso pode ser concretizado em projetos menores, que não tomam tempo e são projetados para ensinar habilidades específicas para você.