Caipyra 2019 - palestras

O Caipyra é o único evento Python com quentão e paçoquinha e sua quarta edição acontecerá durante os dias 07 a 10 de junho em São Carlos/SP na Universidade de São Paulo (USP).

As palestras acontecerão nos dias 8 e 9 de junho e devem ter o tempo máximo de 35+5 minutos e podem abordar qualquer tema que se relacione direta ou indiretamente ao universo da linguagem de programação Python.

Será possível enviar propostas de palestras até o dia 10/04 e não esqueça de incluir na proposta uma descrição detalhada do tema da palestra, além de contar um pouco sobre você.

 

A organização utilizará dos seguintes critérios para selecionar as palestras:

- Maior diversidade de assunto

- Estimular a participação de palestrantes novos

- Incentivar palestrantes locais (do interior de São Paulo)

- Apenas uma palestra por pessoa, porém uma pessoa pode propor quantas palestras desejar

- Número de votos

 

Informações importantes:

- Para participar do evento o palestrante precisa aceitar e agir de acordo com o Código de Conduta. Você pode acessá-lo em https://grupy-sanca.github.io/codigo-de-conduta/.

- Ao final do processo de seleção entraremos em contato com todos proponentes informando o status das submissões

- Para participar do evento, mesmo como palestrante, é necessário adquirir um ingresso.

 

Saiba mais sobre o evento em caipyra.python.org


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..

2 anos de PyJobs: Um breve panorama das vagas Python no Brasil e como melhoramos nossa qualidade de código

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.

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Apostas milionárias no Caipyra

 


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.

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Como python salvou minha vida de sysadmin e continua salvando diariamente.

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.

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Construindo e Mantendo uma Plataforma de Publicação com Dezenas de micro-serviços e milhões de acessos

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 ?

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Dados: de onde vem? o que comem? onde habitam? Na Arquivei isso não importa.

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.

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[Iniciante] Vamos falar de testes de unidade?

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)

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​Mineração de contexto em textos PT-BR usando Keras e NLTK

 A Mineração de Textos é uma das subáreas da Inteligência Artificial que tem como objetivo básico a busca por padrões e conhecimento útil em textos. O exemplo clássico dessa área são os filtros de spam muito utilizados nos sistemas de e-mail, os quais aplicam algoritmos de machine learning para identificar se uma mensagem é ou não é spam! Além disso, essas técnicas também podem ser utilizadas para classificação de notícias, ou seja, caso o sistema receba um conjunto de textos como entrada, os algoritmos podem identificar se são notícias sobre esporte, economia ou política; por exemplo.

 

Com essa apresentação o público terá uma visão teórica e prática de como funciona o processo de mineração de textos utilizando a técnica de classificação. É abordado um estudo de caso prático que mostra passo a passo como utilizar deep learning para identificar contexto em frases. Serão abordados os conceitos sobre classificação de textos, remoção de stops words, aplicação de algoritmos de stemming, teoria sobre deep learning e finalmente a implementação do classificador de contexto. Com isso, o público terá uma visão teórica e prática passo a passo de todas as etapas que envolvem a classificação de textos!

 

Sobre mim: Orientado a café e código eu sou ciêntista de dados no Instituto de Pesquisas Eldorado e doutorando em ciência da computação na USP. Minhas atuais áreas de pesquisas são sistemas de recomendação, deep learning e técnicas de pre-processamento de texto. 

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RabbitMQ, como fazer microsserviços conversarem

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.

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Toy Projects - porque fazer projetos inúteis é bom para o aprendizado

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.

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