GruPy SP - Encontro de Pythonistas de São Paulo e região de Setembro


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Proposals

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Armazenamento Seguro de Senha no Banco de Dados para sua Aplicação

Muitas pessoas não sabem sbore armazenamento de senhas no banco de dados.
Qual é a forma certa e segura para se fazer?
OK! Nesta curta apresentação isso é ensinado.
A extensão pgcrypto do PostgreSQL fornece funções para facilitar o processo de salting e hashing de senhas.
Como exemplo prático para fazer o papel da aplicação será utilizado um script Python.

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Machine Learning e processamento de linguagem natural.

Eu queria aproveitar esse evento pra falar um pouco da minha experiência com Machine Learning e sobre como essas técnicas revolucionaram o meu campo.


Em linhas gerais, os tópicos seriam:


- Machine learning para Linguística computacional (ou processamento de linguagem natural): os problemas.


-A questão da tradução automática.


- Exemplo de aplicação: Categorizando entradas de um SAC automaticamente.


 


 

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Machine Learning: o que realmente é isso e como posso usar no meu dia a dia?

Contar um pouco a história do Machine Learning


Mostrar a evolução das teorias


Diferentes algoritmos e tipos de problemas que podem ser resolvidos


O que eu faço com machine learning?


Como podemos salvar vidas com ele?

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O Linux venceu, mas todos nós perdemos!

Software Livre é uma filosofia libertária que protege o usuário final. Com o passar do tempo o movimento do Open Source, que tem um viés pró mercado e se diz não ideológico, se fortaleceu tendo o Linux como seu maior representante.
Entenda por que isso é uma derrota para todos.

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Por que automatizar seus deploys?

Nesta palestra (15/30 min) vou focar em aspectos técnicos (utilizando Ansible) voltados a ambiente de cloud para explicar as vantagens em você ter um deploy automatizado.


Se você ainda não faz deploys automatizados esta palestra é pra você!! ;)

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Porquê Elm: chega de dor de cabeça com front-end, chega de JavaScript

Uma introdução ao Elm integrado em back-end Python (Flask ou Django).


Palestra com exemplos práticos de uso: matar a cobra, e mostrar o pau e a cobra e responder perguntas como:


* Por que uma solução reativa?
* Por que Elm (e não qualquer outra solução em JavaScript)?
* Como escrever o primeiro app em Elm?
* Como é o ambiente de desenvolvimento em Elm?
* Quais as vantagens de usar Elm?
* Como usar Elm com backend em Python?


As *promessas* da linguagem como *no runtime exceptions* e *friendly error messages* serão sentidas na pele — e não apenas conversa fiada.

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