Trabalhar como desenvolvedor de software pode ser um pouco frustrante, as vezes por estar preso a um projeto, as vezes por causa da linguagem que é usada, mas principalmente quando você está em um lugar que não tem nada a ver com você. Nessa palestra eu vou falar sobre a minha experiência saindo de uma grande empresa tradicional para uma empresa ágil e como essa mudança me mostrou que algumas coisas que muitas empresas negligênciam são na verdade, extremamente importantes. Coisas como testes, continuous integration, pair programming, code review, open-source, como adaptar metodologias ágeis a sua realidade, python (é claro) e django, um framework que faz o desenvolvimento de uma aplicação web parecer simples

Irei apresentar o aiohttp, uma biblioteca que contém um servidor e client que utilizam asyncio. Passando pelo processo de construção de uma app simples, irei mostrar alguns benchmarks e casos em que o aiohttp brilha.

Nessa talk pretendo explicar as vantagens, desvantages, quando usar, quando não usar e como funciona o modelo Serverless. Google Cloud Funcions, Lambda, Globo Functions dentre outros projetos estão na jogada.

Ensino de machine learn , com a criação de bots para games, de forma simples divertida e didatica.

Vamos ver como a globo.com processa 3 bilhões de eventos/dia, como extraimos informações valiosas e como pessoas não tecnicas acessam e manipulam esses dados.

Monitorando o tráfego de ônibus através de um wrapper para a  APi de trânsito de teresina usando python.

Se você conhece ou trabalha com o Django e deseja saber como começar a contribuir está palestra é para você!

Juntos vamos solucionar um bug do django e fazer nossa primeira contribuição!

Para quem está começando a desenvolver sistemas e deseja fazer contribuições open source, as vezes é difícil saber por onde começar. 

A idéia de contribuir com uma grande lib que você adora parece um pouco assustadora?

Eu vou mostrar passo a passo, como contribuir com o django de forma simples! 

Usaremos um bug previamente resolvido por mim, para explicar o passo a passo.

Nessa palestra quero demonstrar como criei uma API não oficial (RESTfull) para o Whatshapp usando o Tornado e o Yowsup.
Existem outras tecnologias que foram empregadas no projeto como Django, Celery, ElasticSearch e Redis. O foco principal será apenas a API whats!

Mostrar as ferramentas Jupyter Notebook e JupyterHub com suas aplicações em educação, datascience, prototipagem, estudo de código, etc

Essas ferramentas te permitem analisar dados com python e várias outras linguagens e pode se tornar um ambiente de estudo avançado com poucas customizações.

Vamos mostrar:

- Como funciona Jupyter Notebook

- Integração do Jupyter Notebook com JupyterHub

- Casos de uso desse ambiente

Quando falamos de design de APIs web tendemos a pensar em arquitetura, verbos, substantivos, mas esquecemos de focar no que importa, nosso usuário: O desenvolvedor.

Em interfaces gráficas existem muitos processos que podem ser aplicados durante o desenvolvimento. Podemos nos basear em muitas técnicas para criar ótimas experiências para mobile, web ou aplicações desktop.

Nessa palestra pretendo mostrar processos usados por UX designers e como podemos aplica-los para fazer o design da nossa API e focar na experiência do desenvolvedor.

Topics

• User Interface


• Usabilidade x Functionalidade


• User Experience (Developer Experience)


• Metricas


• Pesquisa de usuário


• Personas


• Teste de usabilidade


• Documentação


• Tratamento de erros


• Ferramentas úteis


• Exemplos

O Teste de Turing, proposto em 50 por Alan Turing (um dos pais da Ciência da Computação e da IA), testa a capacidade de uma máquina se comunicar com um interlocutor de modo inteligente equivalente a um ser humano.
Infelizmente Alan Turing morreu em 1954, 10 anos antes de tecnologias que simulam o diálogo humano começarem a ameaçar seu teste e iniciarem uma significativa proliferação. Atualmente os sistemas de simulação de diálogos humanos são conhecidos como ChatterBots, e são usados em larga escala nas mais diversas aplicações e segmentos da economia. 
Essa palestra objetiva apresentar o estado da arte relacionado às tecnologias de chatterbots, bem como, apresentar a linguagem AIML (artificial intelligence markup language) e uma biblioteca em python que a interpreta chamada PyAIML, com vistas a apresentar ao público aplicações, cases e o potencial desta tecnologia. 

Se você usa o framework Django com certeza já usou alguns de seus decorators, certo?

Mas você constuma escrever seus próprios decorators para deixar seu código menos repetitivo, mais legível e de mais fácil manutenção?

Se sim, ótimo! Se não, não se preocupe, nessa palestra irei abordar o tema, apresentando essa poderosa ferramenta do Python e mostrando algumas aplicações práticas para seu projeto web com Django.

Clube do vinho, Clube da cerveja, Clube do livro, Clube Geek, Spotify, Netflix, SmartFit.

Afinal, por que tantas empresas entram no mercado do sistema de assinatura? Sinceramente, não sei exatamente, porém sei bem como desenvolver um com o framework Django!

Nessa palestra irei apresentar alguns prós e contras do Subscription Model, mostrando algumas particularidades desse modelo, cuidados que se deve ter e erros técnicos que cometi ao desenvolver sistemas desse tipo. 

Em Embalando segredos no Python vamos falar sobre conceitos clássicos e modernos de criptografia a.k.a. criptografia 101 e usar o módulo wolfcrypt para colocar esses conceitos na prática para manter a informação segura.

Público

Esta apresentação destina-se a todos os que têm um conhecimento básico de programação em python.

Qualquer coisa feita por humanos pode dar errado. Não é diferente com software. Nessa palestra, vamos falar sobre como começar a utilizar TDD (Test-Driven Development) e a partir de testes unitários deixar emergir o design das nossas aplicações. Vamos falar também sobre utilizar mocks, virtual environments, ferramentas de Continous Integration e mais!

Kivy é um framework multiplataforma que permite fazer aplicações em Python com interfaces inovadoras para Linux, Windows, OS X, Android e iOS. E é um dos projetos em Python mais legais que tem, só que ainda é muito pouco utilizado. O objetivo dessa palestra é apresentar o Kivy, mostrar o que é possível fazer com ele e indicar o caminho pros primeiros passos. 

Algumas perguntas que serão respondidas:
- Funciona mesmo no celular? A performance é decente? Não fica feio?
- Consigo acessar os recursos do celular?
- Tem algum projeto em produção pra gente ver? O povo usa mesmo?
- Exemplos! Cadê exemplos de projetos livres usando Kivy pra eu aprender?

Algumas observações que não perguntam, e por isso mesmo que vou falar:
- Kivy *NÃO* e só pra celular! (vc não precisa usar gtk ou qt pra botar uma interface visual no seu programa que roda no computador)
- A Kv Lang (linguagem de marcação do Kivy, usada para criar as interfaces) é muito boa
- Dá pra fazer jogo! \o/

Kaggle é a maior competição de machine learning do mundo, mas o que é machine learning ? e Data scientist ? O que fazem e como se tornar um data scientist, o que são competições de machine learning(kaggle), aprenda a criar algoritmos avançados, extrair o máximo de informações de sua base de dados, e combinar vários modelos para atingir resultados únicos.

Nesta palestra eu pretendo demonstrar pontos estratégicos para se criar uma aplicação resiliente e de alta disponibilidade, e o que podemos fazer para que nosso usuário não sofra com possíveis falhas de sistema. Técnicas e modelos mentais para arquitetar seu software que podem aumentar a qualidade da resposta aos seus usuários.

Nos últimos anos fiz processo para várias empresas gringas como Google, Facebook, Palantir e acabei optando por trabalhar remoto na Red Hat, a maior empresa que trabalha com open source do mundo. Nesse bate papo vou falar sobre o processo, o que é necessário saber e porque uso Python na entrevista técnica.

Se você acredita nessa história de que Python é uma linguagem funcional, você não sabe de nada inocente. :)

Você sabia que:

- Netflix - 2/3 dos filmes alugados vêm de recomendação
- Google News - 38% das notícias mais clicadas vêm de recomendação
- Amazon - 38% das vendas vêm de recomendação

O objetivo da palestra é apresentar por que escolhemos Python para trabalhar com Machine Learning em um projeto de uma Startup. 
Python se transformou em uma ótima linguagem de programação com recursos de matemática, ciências e estatística devido a sua facilidade de adoção e amplitude de bibliotecas disponíveis, que permite que seja usado para criação de praticamente qualquer aplicação. 
Com algoritmos de Aprendizado de Máquina, será possível analisar de forma rápida e automática, um volume maior de dados complexos, e focar em resultados mais precisos. Resultado de tudo isso? Previsões de alto valor para melhores tomada de decisões, inclusive em tempo real, sem intervenção humana.

Categoria: [Python Científico]  

Isso funciona? É pythonico? Pode ser um caminho? Qual a diferença do módulo typing pra lib mypy?

Python é uma linguagem de tipagem forte e dinâmica(ou será que ainda é?), mas desde sua versão 3.5, com o módulo typing, é possível utilizar uma tipagem mais explícita sem alterar todo código. mypy é um projeto que nos possibilita também utilizar tipagem estática de maneira similar ao typing, embora o mypy seja mais antigo e também suporta Python 2 enquanto o módulo typing funciona apenas com Python 3.

Vamos discutir, ver exemplos de aplicação, mostrando tanto o uso com a biblioteca mypy quanto com o módulo nativo typing(python >= 3.5), bem como (des)vantagens e onde/quando usar, ou não, tipagem estática.

Python vem como pacote padrão da maioria das distribuições linux, e se não vier está disponível nos repositórios padrões.  E seguindo essa linha, vamos utilizar os recursos da linguagem para automatizar os mais variados processos em sistemas linux. Serão apresentadas bibliotecas padrões e adicionais que são extremamente úteis para a administração do sistema. Essa palestra tem cunho introdutório, apenas para apresentar as bibliotecas e os usos básicos para que possam ser utilizadas de acordo com a necessidade de cada usuário.

Com esta palestra quero falar um pouco da minha experiência (desde novembro de 2015) com trabalho como freelancer com Python via Toptal. Falar sobre os desafios encontrados, problemas enfrentados e as vantagens deste modelo de trabalho.

Na Globo.com temos a necessidade de subir pequenos snippets de código para atualização dos portais de maneira rápida e confiável. O modelo antigo requeria que, qualquer alteração no produto acarretasse um deploy completo do mesmo. Nesta palestra iremos mostrar como fizemos para ter live reload de código em aplicações Django usando o Gunicorn e algumas de suas features.

Entenda como bibliotecas Python como PIL, ScyPy, Numpy fazem interface com módulos em C compilados disponível no sistema operacional. 
Nativamente o Python te permite fazer isso. Essa palestra visa apresentar os conceitos, os recursos do compilador/interpretador Python para permitir essa tipo de interação entre as linguagens.
Um módulo C / Python será apresentado como exemplo.