Python Brasil 2018 [PALESTRAS]

Python Brasil 2018 [PALESTRAS]

Este é o canal oficial para submissões de palestras da Python Brasil 2018.

A 14ª edição do evento acontecerá em Natal/RN entre os dias 17 a 22 de outubro, sendo os dias 19 a 21 destinado para as palestras.
O local das palestras será no auditório do Hotel Holiday Inn.

 

Submissões:

As palestras devem ter o tempo máximo de 25 minutos e podem abordar qualquer área de conhecimento dentro do universo da comunidade Python.

Caso tenha interesse em palestrar, mas ainda está com dúvidas, mande um e-mail para eventos@python.org.br que estamos disponíveis para te ajudar.

Se possível oriente a categoria da sua palestra com uma marcação como por exemplo: "[Web]", desse modo podemos filtrar da melhor maneira possível.

Algumas sugestões de categorias: Iniciantes, Web, Científico, Carreira, Embarcados, DevOps, Desktop, Mobile, Comunidade. Fique a vontade para adicionar outras categorias que não foram listadas aqui.

 Serão aceitas palestras em Português, Espanhol, e Inglês.

 

Critérios de escolha de palestras:

  • Número de palestras do mesmo assunto (maior diversidade de assunto);
  • Número de votos;
  • Número de palestras por palestrantes (maior diversidade de palestrantes);
  • Palestrantes novos.

Dicas:

  • Procure colocar uma descrição bem detalhada sobre o conteúdo de sua palestra para que todos possam compreendê-la;
  • Você pode buscar inspiração para o tema da sua palestra nas propostas submetidas em edições anteriores. Dê uma olhada em https://speakerfight.com/events/
  • Seja criativo na hora de criar o título da sua palestra!
  • Envie quantas palestras desejar! Não há limite de proposta por participante (e quem sabe mais de uma seja selecionada).

 Observações:

  • Após o encerramento das votações entraremos em contato com todos os candidatos que foram selecionados;
  • Para participar do evento, mesmo como palestrante, é necessário adquirir um ingresso. Para mais informações sobre compra de ingressos acesse o site http://2018.pythonbrasil.org.br 

Datas:

  • Submissão de palestras até dia 30/06/2018
  • Divulgação dos resultados até o dia 15/07/2018.

Se liga nas datas e não deixe para a última hora!

 

Python Brazil 2018 [TALKS]

This is the official channel for submissions of Python Brazil 2018 talks.

The 14th edition of the event will take place in Natal/RN from October 17th to 22nd, with the days 19 to 21 being reserved for the talks.

The lectures location will be the auditorium of Hotel Holiday Inn.

 

Submissions:

The talks should have a maximum time of 25 minutes and they can address any area of knowledge within the universe of Python community.

If you are interested in giving a talk, but still have doubts, send an email to eventos@python.org.br, we're available to help you.

If possible tell us the category of your talk with a tag such as "[Web]", this way we can filter them the best way possible.

Some suggestions for categories: Beginners, Web, Scientific, Career, Embedded, DevOps, Desktop, Mobile, Community. Feel free to add other categories that have not been listed here.

Will be accepted talks in Portuguese, Spanish, and English.

 

Criteria for choosing talks:

  • Number of talks of the same topic (greater diversity of topic);
  • Number of votes;
  • Number of talks by speakers (greater diversity of speakers);
  • New speakers.

Tips:

  • Try to write a very detailed description of the content of your talk so that everyone can understand it;
  • You can seek inspiration for the theme of your talk from proposals submitted in previous editions of this and other events. Take a look at https://speakerfight.com/events/
  • Be creative when making up the title of your talk!
  • Send as many talks as you wish! There is no limit to the proposal of talks per participant (and who knows if more than one is selected).

Comments:

  • To participate in the event the speaker must act accordingly with the Code of Conduct. You can access it at http://2018.pythonbrasil.org.br/codigo-de-conduta
  • After the votes are closed, we will contact all the candidates that were selected;
  • To participate in the event, even as a speaker, you must purchase a ticket. For more information about ticket purchases, visit http://2018.pythonbrasil.org.br

Dates:

  • Submission deadline for talks on 06/30/2018
  • Disclosure of results until 07/15/2018.

Pay attention to the dates and do not make your proposal last minute!


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Álgebra e Cálculo com Python: Usando Sympy pra computação simbólica

Algoritmos numéricos são muito comuns nos mais diversos problemas de ciência, engenharia e análise de dados. Mas em alguns casos eles podem ser otimizados com uma validação prévia do problema utilizando computação simbólica.


Com o SymPy, uma biblioteca Python de computação simbólica e Matemática não só podemos resolver algebricamente equações como também dá pra verificar os exercícios de cálculo :-)


 


Nessa apresentação vou falar um pouco da computação simbólica, como funciona por trás dos panos e apresentar a biblioteca SymPy.


 


http://www.sympy.org/pt/index.html

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Algoritmo Genético com Python - “Fruto do acaso ou de um processo evolutivo?!” [Python Científico]

Algoritmo genético é uma técnica de otimização e um dos conceitos mais recentes de algoritmos evolutivos, dos quais são baseados em uma gama de mecanismos da evolução biológica como hereditariedade, mutação, seleção natural e crossing over. Tais modelagens computacionais surgiram para resolver problemas de complexidade, isto é, a natureza otimiza seus mecanismos para resolver um ou mais problemas. Neste caso, nosso próprio código otimizará os recursos para encontrar soluções ótimas. Nesta palestra vamos entender como funciona essa técnica de otimização e sua implementação utilizando Python.


 


Tópicos a serem abordados:

- "Fruto do acaso ou de um processo evolutivo?!" - Base biológica;
- O que são técnicas de otimização;
- Conceito de algoritmo genético;
- Implementação com Python.

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Apache Mesos: Distribuindo e escalando códigos em Python

É muito comum hoje em dia se falar em microserviços, escalabilidade e map reduce. Todos esses termos são na verdade faces de um mesmo hipercubo, a programação esclável e distribuída.


No mundo de hoje onde temos algumas características que mudam completamente a visão de software eficiente que tínhamos há alguns anos:


- a demanda por desempenho e o volume de dados a serem manipuladosé enorme
- em lugar de supercomputadores esse processamento pesado precisa ser feito em vários computadores com menor capacidade
- Deve-se levar em conta a resiliência e escalabilidade do software, pois falhas acontecem, e elas devem custar o mínimo para serem recuperadas


A forma de resolver todos estes problemas é  com o processamento distribuído, mas nem sempre Map Reduce ou microserviços atendem a essa demanda. Algumas vezes precisamos apenas delegar tarefas mais complicadas para outra unidade de processamento e com isso manter um serviço suficientemente resiliente, ou apenas queremos economizar ativando certos recursos apenas quando necessário. O Mesos, sistema operacional de datacenter da Apache, atende a esses pré-requisitos, e aqui vamos dicustor como utilizá-lo para distribuir recursos usando Python.

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Aplicações de IA com Tensorflow com Python

Inteligência Artificial está na moda e uma das melhores ferramentas para IA avançada em GPU é o Tensorflow.


Aqui vou falar um pouco sobre a ferramenta e apresentar o básico para que ela possa ser usada em projetos de Machine Learning ou Deep Learning, desde o treinamento até produção.

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Aplicações de Python à Neurociência Computacional

A neurociência computacional tem como principal objetivo a simulação e emulação das funções cerebrais, a partir de modelos que representam os aspectos físicos,  químicos e biológicos da dinâmica cerebral, em diferentes níveis.


Dessa forma, qualquer arcabouço computacional voltado para neurociência computacional deve, antes de tudo, ter um ecossistema de computação científica ou numérica capaz de atender, de forma eficiente, problemas como a simulação do funcionamento e da interação de neurônios, da plasticidade sináptica, de redes de neurônios e das dinâmicas da cognição, por exemplo.


Python vem, nos últimos anos, ocupando um lugar antes quase absolutamente tomado pelo FORTRAN, C e MatLab, principalmente por ser uma linguagem de fácil aprendizado, ser multiplataforma, e ter um ecossistema poderoso voltado para a computação numérica, formado por bibliotecas como Numpy, Scipy, Matplotlib, ScikitLearn, para citar algumas. Especificamente para a neurociência computacional, dentre várias possibilidades, a MNE, voltada para o processamento de sinais neurais incluindo  letro e magnetoencefalograma, que o usuário seja capaz de visualizar dados crus oriundos de gravações de sensores, definir épocas de visualização, remover ruído do sinal coletado, computar contrastes entre condições, entre sensores, por meio de objetos, etc., realizar estatísticas não paramétricas no espaço, tempo e frequência, realizar análises de sinais em tempo-frequência, estimar conectividade entre sensor e fonte espacialmente distribuídos, entre outras funcionalidades. O projeto MNE é financiado conjuntamente por NIH, NSF, NCCR e Amazon, nos EUA e por IDEX Paris, ERC e French National Research Agency, na França.


Nessa palestra, nós conheceremos o ecossistema Python atualmente disponível para aplicações em neurociência computacional, com enfoque na MNE, a partir de exemplos e casos de uso para o processamento de sinais cerebrais, mostrando como python pode ser uma poderosa ferramente para a construção de pesquisas e aplicações voltadas para o campo da neuroengenharia.

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Aplicações serverless com Python - Desvendando esse mistério

Várias perguntas são feitas quando falamos de serverless:


-  Tem cases em produção?


- Esse negócio funciona?


- Quais os trade-offs?


- É uma evolução para substituir os containers?


- Tem como desenvolver em python?


- Tem framework?


- É testável?


 


Nesta palestrar vou demonstrar como é possível construir aplicações robustas serverless com python. Também irei abordar como identificar de forma coesa quando a aplicação deve ou não ser serverless.


 

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Apresentando graphene uma lib graphql para o django

Neste palestra vou apresentar o que é graphene.

Teremos um overview de como e o que é graphql. Quais suas vantagens de adoção como podemos melhor o desempenho de nossas aplicações e como facilita para o trabalho com grande volume de dados.

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Arduino + Python = Best Match

Arduino é uma plataforma de prototipagem eletrônica de hardware livre projetada com um microcontrolador, com suporte de entrada/saída embutido, uma linguagem de programação padrão essencialmente C/C++. Podemos usar Python em sua programação, através da porta serial. Nesta palestra mostrarei o clássico exemplo do piscar de um led em C e em Python, além de mostrar um simples sistema de medição usando um sensor ultrassônico.

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Arquitetando projetos Flask - Como organizar as coisas no Flask?

Uma duvida muito comum de quem está começando com o Flask e até mesmo de quem já é experiente é como organizar os módulos e as camadas para evitar problemas e possibilitar o crescimento e a manutenção da aplicação.


Uma seŕie de questões devem ser levantadas ao organizar o projeto no Flask


- Problemas de circular import
- Modularização
- Compatibilidade com Plugins
- Gerenciamento correto do contexto de app para evitar o erro "Application out of context error"
- Compartilhamento de referencias
- Crescimento do time e conflitos


Nesta palestra vou mostrar minha receita para arquitetar projetos Flask de qualquer tamanho!

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Assistentes Pessoais, Chatbots e Como Aplicar o Python a Essas Novas Tendências

Nivel: Intermediário


Assistentes pessoas como Google Home, Amazon Echo e os famosos chatbots do Facebook Messenger e demais plataformas vem ganhando a cada dia mais e mais adeptos. Seguindo essa tendência venho por meio dessa palestra apresentar uma perspectiva maker com essas tecnológias utilizando o python e o django como carro chefe do desenvolvimento.


Tópicos:


- Chatbots
   - Introdução
   - Telegram
   - Facebook Messenger Platform
   - Show me the code!
- Assistentes Pessoais?
   - Google Home
   - Amazon Echo
   - Show me the code!

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Automação residencial com Python e Arduino

Monstrando alguns porojetos com Python em conjunto com Arduino, voltados para automação residencial, como por exemplo, acender um led através de uma página web, fazendo analogia de uma lâmpada, e um projeto onde acionamos um led de acordo com a luminosidade do local.

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AWS, devops, celery, pyramid,python, sqlalchemy, squads. Stack tecnologico de uma fintech.

AWS, devops, celery, pyramid,python, sqlalchemy, squads. Como Stack tecnológico baseado em Python me ajudou nos diferente estágios de desenvolvimento de uma fintech. Um pouco da historia da Geru. https://www.geru.com.br.

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[CARREIRA] Como conseguir o meu primeiro emprego com Python?

Quando estamos iniciando a jornada na programação sempre ouvimos conselhos como: "É só estudar Python que você consegue um emprego."


Mas o que seria "estudar Python"?


Existem inúmeras possibilidades de carreira e especialização na tecnologia e todas necessitam de mais do que apenas uma linguagem. Nessa palestra vou mostrar o que é realmente necessário aprender em termos técnicos e de habilidades pessoais, quais as possibilidades de carreira e como se aproximar das oportunidades do mercado de trabalho para conseguir o seu primeiro emprego como desenvolvedora/desenvolvedor Python!

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[carreira] Entenda o que é um Programador Intraempreendedor

Como programdor usei minha paixão e todo meu conhecimento em empreendedorismo para dentro da empresa onde trabalho, em 2 anos meu salário cresceu 400%, subi alguns níveis de cargo e hoje faço o que amo, empreendendo e próximo dos códigos.


 


Intraempreendedorismo começou a ser visto como uma opção de carreira e uma forma de absorver os diplomados e os que por algum motivo não conseguem se colocar no mercado de trabalho, nada mais é que um processo que ocorre dentro de uma empresa existente, independente de seu porte, e leva-a não somente a novos negócios, mas também a outras atividades e orientações inovadoras como o desenvolvimento de novos produtos, serviços, tecnologias, técnicas administrativas, estratégias e posturas competitivas.


Veremos nessa palestra como empreender na empresa onde você trabalha, e os resultados de alguns CEOs de tecnologia sobre o assunto.


 


 

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[CARREIRA] O patinho feio developer: o que um conto de fadas pode nos ensinar sobre vida, carreira e sobre escrever um código melhor

O patinho feinho nasceu talvez no lugar errado, estava na família errada, não sabia nadar e estava triste. Não era reconhecido pelo que tinha de bom mas rejeitado pelo que tinha de ruim. Algum tempo depois descobriu que era um cisne.


Nesta palestra falarei um pouco sobre vida, carreira e código. Muitas vezes, como desenvolvedores, focamos demais em nossa parte técnica e deixamos de evoluir outras características igualmente importantes para identificar se estamos na empresa, no emprego, no cargo errados, convivendo talvez com as pessoas erradas, fazendo com que tenhamos uma impressão errônea sobre nós mesmos.


Tentarei mostrar através de exemplos e experiência como fazer para evoluir em ambientes adversos, lidar com pessoas, trabalhar em equipe, encontrar oportunidades de crescimento dentro e fora do trabalho, além de dicas sobre como evoluir seu código e habilidades de desenvolvedor mais rapidamente para que esse patinho feio não demore para se tornar um cisne ;)

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CI/CD - Automatizando a entrega da sua aplicação

Um overview sobre criação de esteira de CI/CD, boas práticas para alcançar o continuous deployment e um pouco sobre o conceito de Intelligent Deployments que está falado atualmente utilizando Machine Learning, irei mostrar uma esteira de CI/CD completa, passsando por testes unitários, converage, integração, segurança, performance e a entrega (bluegreen/canary/a-b).

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[Científico] Análise de preços de passagens aéreas com Python

A partir de Julho de 2017, as companhias aéreas no Brasil passaram a cobrar o despacho de bagagens sob a premissa de que isso impediria aumentos no preço das passagens aéreas. Análises posteriores de órgãos com o IBGE, FGV e Abear apresentam resultados diferentes quanto ao comportamento das tarifas após a cobrança por bagagem: segundo a Abear, não houve aumento nos valores das passagens após essa cobrança; análises do IBGE e FGV, no entanto, apontam aumentos entre 16% e 35% nos meses posteriores à cobrança.

A ideia dessa palestra é apresentar como é possível usar os microdados disponibilizados pela Anac a fim de se tentar responder a essa pergunta e ilustrar um processo exploratório de análise de dados usando Python com Pandas e Matplotlib.

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[Científico] Como Hackear a Biologia com Python

Nesta palestra, relatarei o uso do Python na bioinformática, área que une a Biologia com a Informática. Mostrarei programas desenvolvidos em Python que tem sido usados na área, bem como exemplos de códigos em python para análises simples de dados biológicos.

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[Científico] Python + Machine Learning aplicado em Cyber-Segurança

Quer construir o seu próprio Next-Generation Firewall (NGFW) ?


Como analisar mais de 50 gigas de tráfego coletado ?


Nesta palestra eu vou apresentar algumas aplicações de Python e Machine Learning na área de Cyber-Segurança.

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CMS em Django! Wagtail!

Um CMS(Content Manager System) baseado em Django


Wagtail com facilidades indescritíveis para o desenvolvedor. 


A idéia é apresentar as principais funcionalidades do Wagtail: 


Introdução ao Wagtail


Instalando e melhores práticas


Definindo a estrutura de informação de um Site(models)


Apresentando as capacidades dos formulários automáticos


Organizando os templates 


Internacinalização de conteúdo


Wagtail com Docker


Backups, scripts para manuteção e estratégias de atualuzações


Meu primeiro Site com Wagtail e Docker Rodando! :-)


 


 


 

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Código mais claro com Python3 e Type Hints

Descubra porque uma especificação clara de tipos pode te ajudar. Você vai aprender o que são anotações de tipos, como utilizar e como podem te ajudar na legibilidade e manutenção do código.

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Como construimos o novo site de SciELO para atender mais de 20 milhões de page views por mês acessando conteúdo open access

SciELO é um projeto com 20 anos de atividade continua que disponibliza artigos científicos com licencia open access. Tendo instâncias em todos os paises de America Latina, Espanha, Portugal e Africa do Sul, recebe uma quantidade importante de acessos. Em pouco mais de 2 anos trabalhamos na reconstrução da principal interface contando desde novembro do ano passado com a primeira instalação (scielosp.org)


Neste projeto de recontrução do zero utilizamos Flask, Django, MongoDB, Postgres, Elasticsearch, Redis, APIs Rest e GRPC, tudo embrulhado com Docker, além de um conjunto de bibliotecas do ecossistema Python. Nosso código é open source, e agora queremos mostrar para vocês o que contruimos, como, as dificuldades, as vantagens e as lições aprendidas neste projeto.

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Comunidade e fazer dinheiro, é possível a convivência?

Comunidade e fazer dinheiro, é possível a convivência? Essa pergunta vem martelando minha cabeça a muito tempo e gostaria de propor um bate papo sobre as atividades que acontecem na comunidade Python, tanto as feitas por voluntários quanto aos negócios que de desenrolam e saber se é possível  que os dois coexistam. Quais os limites? Quais os perigos? Quais as implicações entre as relações entre os membros? O que acha quem é contra fazer dinheiro junto à comunidade? O que acha quem é favor?


Participe e contribua com a discussão ;)

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[Comunidade] Experiências lúdicas na comunidade Python

...aprendendo, construindo e formando valores.


A comunidade Python teve um papel fundamental na minha formação como profissional.


Nessa palestra, analiso quais são os processos que a comunidade tem a oferecer para iniciantes e programadores já experientes. Essas são formas de compartilhamento de conhecimento diferente das que achamos em processos da educação formal?


A idéia é apresentar os métodos que utilizamos no dia a dia e nos eventos para compartilhar conhecimento como Coding Dojo, Lightning Talks, Open Spaces e outras novas propostas de aprendizado lúdico dentro da nossa comunidade.


Além disso, há um questionamento: Essas atividades são capazes de formar e consolidar os valores que compartilhamos?

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[comunidade] Recebendo propostas de emprego toda semana através da sua lista de networking.

Você programador, seja em Python ou não. Você é um produto, você é uma empresa, ou seja, precisa ser divulgado precisa ser bem falado e ser um exemplo na empresa, sala de aula, ou onde estiver.


Nessa palestra irei apresentar a estratégia de networking que fiz para obter até 2 propostas de empresas, indicações de amigos e até mesmo chamar para ser um sócio em um projeto.


Veja alguns tópicos


- Comunidade;


- Comunicação;


- Ajudar (e ajudar muito o próximo);


- Ser referência;


- Com quem se relacionar;


 


Entre outros que podemos discutir no decorrer da palestra.


 

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Concorrência com Futures e asyncio

Esse talk tem como objetivo entender melhor sobre o que são futures e asyncio. E como sua concorrência funciona.

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Construindo um Face Recognition com Python e um Raspberry PI

Nessa palestra eu vou mostrar como construir uma aplicação de reconhecimento facial que será colocada em um Raspberry PI com uma câmera acoplada.

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Corrotinas e Concorrência

Como as linguagens de alto nível aprenderam a utilizar o SO em benefício próprio. Esse talk tem como objetivo mostrar e apontar o funcionamento de alguns processos internos do sistema operacional, tais quais: processos, threads, context-switching etc. E como as linguagens de alto nível. como python, aprenderam a se beneficiar dessas operações e processos para aumentar a performance em tempo de execução. Mostrarei alguns conceitos e  internas de como coroutine funciona internamente, além de alguns exemplos práticos de melhora em termos de performance que isso trouxe à linguagem. 

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Database as a Service com python na globo.com

Venha descobrir como python mantém mais de 800 bancos de dados rodando na cloud da Globo.com


 


DBaaS é um projeto open-source que possui features como:


- Deploy de novas infras


- Escalibilidade Vertical e Horizontal


- Upgrades de versão


- Backup/Restore


- Clone


- Maintenance


- Alarmes


- ...


Respeitando os conceitos de cloud, como: alta disponibilidade, desempenho, escalabilidade, segurança etc etc...


 


Atualmente suporta MongoDB, Redis e MySQL (Queremos adicionar, não sei,talvez todos os outros?)


 


Prentendo explorar a arquitetura desse projeto, features, compartivo com concorrentes, exemplos de uso real e futuro.

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[Data Science] [Científico] Case Recommender: Fazendo recomendação em Python

Que tal falar sobre recomendação?


Os sistemas de recomendação são uma subárea de recuperação de informação (do inglês, Information Retrival) que tem por objetivo fazer novas sugestões personalizadas que possam vir a ser de interesse do usuário, com base nos seus feedback (sejam implícitos ou explícitos) ou nas escolhas feitas por outros usuários com gostos similares. Bons sistemas de recomendação podem aumentar as vendas/acessos em vários pontos percentuais. É por isso que eles se tornaram um recurso essencial para lojas e serviços online e têm sido uma área bastante procurada no mercado. Devido a esta necessidade de conquista, a personalização tem se apresentado como um fator facilitador no momento de "cativar" o usuário.


Ao navegar por sites como Amazon, Facebook e Americanas você já se deparou com frases como “Quem viu este produto, viu também…”, “Clientes que compraram este item também compraram…” e “Porque você comprou este produto…” ? Ou quem sabe, ao assistir um filme ou ouvir uma música no Netflix/Spotify, encontrou, dentre as sugestões, alguma outra produção que se encaixava direitinho com seu gosto? Esta palestra dará uma visão geral sobre os sistemas de recomendação utilizados nas tarefas de personalização, assim como ferramentas e bibliotecas que podem auxiliar os desenvolvedores a implementar esses sistemas em Python. Serão apresentadas diversas bases de dados públicas reais, scripts e algoritmos em Python, para gerar e avaliar a recomendação, além dos principais problemas que surgem durante a implementação de um recomendador. A fim de facilitar a aprendizagem e a compreensão do conceito, esta palestra irá se utilizar do framework Case Recommender: uma ferramenta implementada em Python, que possui uma série de populares algoritmos de recomendação, tanto para feedback implícito quanto explícito, em diferentes abordagens baseadas nos principais tipos de recomendação, sendo eles previsão de notas e ranking.


Serão abordados, ainda, conceitos de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial, como Cross Validation, KNN, SVD, métricas de similaridade, entre outros, utilizando as bibliotecas numpy, scipy e sklearn do Python. Assim, serão apresentados os principais conceitos e estratégias que os sistemas de recomendação utilizam para transformar dados em informação personalizada altamente poderosa.

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[Desempenho] Reutilizando código C no Python com CFFI

Desde as primeiras aulas de ciência no primário somos ensinados a não reinventar a roda. E esse ensinamento é repetido muitas vezes na nossa formação como desenvolvedores.


Se você ainda acha que só dá para utilizar rodas feitas em python para construir coisas em python, cola junto, pois veremos que dá para utilizar muito mais.


Nessa palestra nós vamos discutir como mapear bibliotecas escritas em C módulos Python, para que possamos continuar programando em Python forever and ever!


 

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Desenvolvimento de Jogos com PyGame

Aprenda conceitos e comandos básicos para criar seu game multiplataforma com a biblioteca PyGame, conhecendo funcionalidades que  incluem o mecanismo de renderização para gráficos 2D ou 3D, um mecanismo de detecção de colisão, suporte a sons, uma linguagem de script, suporte à animação e etc.


 

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De zero a dev em 3 meses

Nesta palestra vou traçar um breve histórico do que fez me levar a pensar em seguir a carreira de desenvolvedor, e mostrar como utilizei o python nesse processo.


Vou mostrar: como o LinkedIn pode te dar feedbacks que outros sites de vagas não disponibilizam,


Como seu perfil pode ser mais atrativo para os RHs, e também,


Como a combinação LinkedIn + Python, pode acelerar sua relocação no mercado de trabalho, através da automatização do processo de busca de vagas.

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Docker + Python - Artefatos Imutáveis

Vamos falar de boas práticas usando Docker para criar artefatos imutáveis de aplicações Python, falaremos de Docker MultiStage e vai rolar várias builds de aplicações flask, django, vamos brincar com Docker Compose subindo aplicações completas (Database/Queues/Web).


 


 

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Do MVP ao Unicórnio, tudo que não te contaram sobre Startups [Carreira]

Sabemos que uma Startup é uma empresa com um modelo de negócio inovador e escalável (em uma definição bem simples), porém entre o MVP (Minimum Viable Product) e valer 1 bilhão de dólares ("Unicórnio") existe um grande caminho com vários desafios que pouquíssimas Startups conseguem vencer e que pouco se fala sobre o assunto.

Nessa apresentação vou demonstrar o caminho que uma Startup percorre entre o MVP e o "Unicórnio", utilizando como exemplo Startups de sucesso, Startups que não deram certo e também minha experiência profissional.

Ao final desta apresentação você será capaz de compreender todo o modelo operacional e financeiro de Startups de sucesso. Você também entenderá como a ausência de experiência, excesso de confiança e a ambição acabam destinando Startups ao fracasso. Certamente você será capaz de distinguir entre uma Startup promissora e uma "empresinha" sem futuro.

Essa apresentação vai abordar os seguintes tópicos:

- MVP;
- Modelo de gestão de Startups;
- Armadilhas em vagas de emprego;
- Casos de sucesso e de falha;
- Rodadas de investimento e IPO;
- Stock options;

- Equity;
- Evaluation.

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Do REST ao GraphQL com Python

Aberto para a comunidade em 2015, o GraphQL surgiu como uma alternativa poderosa, eficiente e bem documentada para construção de API’s. Foi desenvolvida e utilizada pelo Facebook por mais de 3 anos antes de sua publicação.


Nessa palestra abordaremos os fundamentos da especificação, as principais diferenças com o REST e como desenvolver uma API GraphQL utilizando python.

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[empreendedorismo] Como empreender com Python - Como um programador pode abrir seu próprio negócio.

A cada evento do Python Brasil, sai ano e entra ano. O que venho percebendo em comum na comunidade é o programador Python empreedendo, ou seja, criando um produto, ensinando Python, até mesmo entrando como sócio já em um projeto pronto.


Nesses poucos minutos irei demonstrar os caminhos para empreender com Python e até mesmo outras linguagens. Como seu o seu próprio patrão, fazer seus horários (se já não faz rs) e ganhar 6 ou mais digitos na conta :)


Essa paixão em empreender com o khow-how de desenvolvedor, após 8 anos desenvolvendo, estudando e participando de eventos Python, comecei  a empreender. Quando comecei a estudar sobre empreender, montar o meu próprio negócio, a facilidade em compreender e a profundar no assunto foi o conhecimento em processos, em detalhes, bastante leitura, esse é o know-how de um programador. 


O Programador tem uma imensa capacidade de empreender, pois ele pensa diferente, ele pensa fora da caixa, tem uma forte capacidade de mudar, replanejar. Com isso abordarei os pontos fortes de um bom programador para empreender. Também ferramentas de marketing estratégico, canvas entre outras para te ajudar a montar seu negócio.

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[English] Git for the Brave - Rebase

You are a programmer joining a new team and starts studying the Pull Requests and merges between Git's branches: your first reaction is astonishment: "When and where does this feature begin?! Where and when it ends?!" In a world where there is only merge, chaos is the only possible scenario.


In this presentation, we will talk about Git Rebase: a powerful (and quite controversial) tool for maintaining the history of Git commits and how it can help us on a day to day basis.


We're going to take an exploratory tour of the tool and get rid of some of the myths and fears and see the benefits of using Rebase.

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Entenda Blockchain construindo uma

Entenda o conceito e funcionamento da Blockchain, construindo sua própria blockchain, usando conceitos como  o Proof of Work.

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Entrando no mundo IoT com o pé direito

A Internet das coisas (Internet of Things - IoT) vem sendo utilizada em diversos áreas (saúde, segurança, educação, processamento de dados, etc) incluindo como mecanismos para controle de acesso físico. Você provavelmente deve já ter usado um cartão RFI/NFC para acessa o prédio do seu condominio, ou para entrar no quarto do hotel em que você está hospedado, ou ainda para usar o ônibus na sua cidade com aquele cartão da passagem, lembra? São diversas soluções no mercado, mas será que elas oferecem segurança real? O que temos hoje disponivel no contexto IoT para controlar acesso a ambientes restritos? E o importante: onde Python entra nessa história?


Nessa palestra vamos ver como Python pode ser a solução para desenvolvermos controle de acesso físico baseado em IoT, conectando dispositivos e transmitimos mensagens NFC, além de integrar mecanismos de autenticação e autorização.


 

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Escrevendo código flexivel com Design Patterns

Design Patterns (padrões de design) são arquiteturas genéricas de código que podem ser aplicadas na solução de diversos problemas. Eles foram inicialmente introduzidos pelo livro "Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software" mas continuamos descobrindo novos até hoje. Esses padrões são formas tão boas de se estruturar código que alguns deles já vêm embutidos no Python, como o por exemplo o iterator.


Alguns dos melhores exemplos de aplicação de Design Patterns estão em bibliotecas open source. Estas bibliotecas se utilizam destes padrões para dar flexibilidade e facilidade de integração para os programadores. A biblioteca Python-Social-Auth (PSA) é um ótimo exemplo disso, ela permite integração com um grande número de provedores de autenticação ao mesmo tempo que funciona com os frameworks Django, Flask, Tornado e Pyramid e sabe lidar com os protocolos OAuth1, OAuth2, OpenID e SAML. Isto só é possível por que a PSA foi totalmente construida com base em Design Patterns.


Nesta talk vamos introduzir o que são Design Patterns e destrinchar mais sobre 3 dos mais populares: Adapter, Strategy e Collection Pipeline. Iremos dar exemplos de como aplicar esses padrões em situações reais, mostrar como eles podem melhorar a qualidade do seu código e mostrar como a PSA e outras bibliotecas se utilizam deles.

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Event Sourcing em Python



Faça aplicações em Python de alta confiabilidade capturando todas as alterações em um estado do seus dados como uma seqüência de eventos. Isso permite que aplicações críticas tenham maior rastreabilidade sobre as operações.



Esta palestra tem como objetivo fornecer uma noção básica do que é Event Sourcing e quais são as suas vantagens em aplicações corporativas através de exemplos em Python.



 

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Executando Tarefas assíncronas no Django usando Celery

O Celery é uma fila de tarefas assíncrona, implementada em python, com base na passagem de mensagens distribuídas. Seu foco são operações em tempo real, mas também oferece suporte ao agendamento. 


Nessa palestra irei explicar a diferença entre Aplicações Síncronas e Assincronas e seus prós e contras. Em seguida irei criar uma aplicação Django a partir de uma questão problema que deve ser resolvida de forma assincrona. Dessa forma, farei uso do Celery (explicando desde como configurar até a criação e execução das tasks) para resolver esse problema.

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Fazendo interfaces em modo texto com Python e urwid

Se você também passa bastante tempo usando um terminal em modo texto, não diria que faz sentido aprender a programar para esse ambiente?

Apesar de não serem populares como as GUIs, as interfaces de modo texto (TUIs) são rápidas, práticas e o principal: muito divertidas de trabalhar com elas!

Nesta palestra você vai conferir como pode usar Python e a biblioteca urwid para escrever aplicações elegantes usando uma interface modo texto.
Vou mostrar alguns apps que fiz, compartilhar algumas soluções para problemas comuns e truques que aprendi ao long do caminho.


Cabe uma leve advertência: programar esse tipo de coisa não dá dinheiro e diverte tanto que pode levar ao vício!!

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Física e Python, uma relação simples e prática!

Como co-organizadora da PyLadies Teresina aprendi que o Python é uma forte ferramenta para qualquer programador(a) e muito mais que uma ferramenta para a Comunidade, é o mantra máximo de que PESSOAS > TECNOLOGIA. Como estudante de física identifiquei e uso o Python no meu dia a dia acadêmico. Nessa palestra trarei aplicações do Python na Física Aplicada e no Ensino de Física, mostrando como o bom uso de uma linguagem poderosa é vantajoso e incrível, tornando práticos os processos experimentais, estimulando a compreensão matemática de fenômenos físicos e a multidisciplinaridade entre Programação e Física.

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[GERAL] Vamos falar de código Python?

Que tal falar de Python? Nada melhor que uma Python Brasil para falar de... Python, não é mesmo? Todos aqui gostamos dessa belíssima linguagem, nos apaixonamos, trabalhamos duro e nos divertimos todos os dias.


Mostrarei vários códigos Python belíssimos, em diversos contextos, para que possamos apreciar, aprender, compartilhar e também dar algumas risadas. Além disso, falarei também sobre boas práticas, como escrever um código legível e que facilite a manutenção, mostrarei péssimas práticas e falarei um pouco sobre como utilizar de seus próprios erros e do seu time para evoluir mais rapidamente.

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Git para corajosos - Rebase

Você é um desenvolvedor, entra em um novo time e começa a estudar o fluxo de Pull Requests e Merges entre Branches do Git: a primeira reação é de espanto: "Quando e onde começa e termina esta feature?!". Em um mundo onde só existe o Merge, esse é o único cenário conhecido.


Nesta apresentação eu conto sobre o Git Rebase: uma poderosa (e bastante polêmica) ferramenta para manutenção do histórico de commits do Git e como ela pode nos ajudar no dia a dia.


Nós vamos fazer uma viagem exploratória na ferramenta e com isso acabar com alguns dos mitos e medos e observar as vantagens em utilizar o Rebase.

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Go e Python lado a lado

Sim, eu continuo adorando Python e amando a nossa comunidade!


Mas Go é muito legal, e surpreendentemente Pythonica! Há que diga até que Go segue o Zen do Python mais de perto!!! Eu discordo, mas mesmo assim vale a pena conhecer essa linguagem que tem fortes influências de Python e de outras linguagens, como Pascal e Modula 2, que influenciaram fortemente o design de Python também. Há muitos motivos para gostar de Go, mas os dois principais para mim são coisas que em Go é fácil fazer, mas em Python é uma encrenca:


* Gerar binários executáveis fáceis de distribuir.


* Fazer progragramas de alto desempenho que usam todos os núcleos da CPU para atacar problemas computacionalmente pesados.


Nessa palestra eu vou mostrar exemplos de código Python e Go lado a lado para você notar a diferença, as vantagens, e desvantagens de cada uma.


 

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Informação Salva: Python ajudando a entender um problema silencioso de saúde pública no Brasil e no mundo, o Suicídio.

Segundo a OMS (Organização Mundial de Saúde), a prevenção de qualquer doença, morbidade ou patologia só é possível com informação. Cerca 90% dos casos de suicídio podem ser prevenidos, pois estão associado a psicópatologias como: depressão, transtorno bipolar, ansiedade, síndrome do pânico, que são diagnosticáveis.


Na palestra em questão toda parte de captura, conversão e análise dos dados é feita em Python, baseados em dados abertos. Será apresentado através da análise dos dados um panorama geral do suícidio no Brasil e no mundo, como podemos quebrar esse tabu e combater esse problema de saúde pública mundial.

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[iniciante] Aprendendo a ensinar - Ensinar é a arte de estar sempre aprendendo.

Todo ano, toda empresa, todo código, todo mês, toda classe, todo dia, todo aluno, todo algoritimo, tudo muda o tempo todo.


E se não mudarmos também, se não acompanharmos as mudanças e nos inserirmos nelas, o mundo nos mudará assim mesmo e nos tornará ultrapassados e obsoletos. É nesse mundo sempre novo e diferente, onde os problemas já não podem ser apenas obstáculos a nos deterem, mas antes de tudo desafios a serem superados, em que ensinar passa a ser uma arte: a arte de estar sempre aprendendo.

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[Iniciante] Django em 30 minutos

Nessa palestrar irei mostrar como configurar uma aplicação django em pouco tempo e fazer o deploy no heroku. 

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[iniciante] O melhor programador Python é aquele que melhor ensina Python

Você sabe Python ? E ensinar Python, sabe ?


Sabemos o quão poderoso é nosso Python, e quão vem crescendo interessados em aprender essa linguagem. Mas sabemos como ensinar? Pra quem ensinar ? E o que ensinar ?.


Respondendo essas perguntas, mostrarei através de uma pesquisa com vários programadores Python, estatísticas em relação ao público que quer aprender Python e que sabem Python. Onde nasce o interesse em Programar em Python. Porque ainda existe pessoas que começam estudar Python e desiste ?

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Iteradores e geradores: a preguiça como virtude

Entre as linguagens populares hoje, Python foi a primeira a ter um laço for inteligente, que sabe acessar diretamente os itens das coleções nativas também das criadas pelo usuário, sem depender de um índice numérico. Mas a inovação não ficou por aí: Python também popularizou o conceito de função geradora, um jeito muito mais simples de fazer objetos "iteráveis" do que o padrão de projeto "iterator" clássico. Nessa palestra básica vou mostrar como os iteradores e os geradores funcionam, e também mostrar alguns geradores poderosos que vêm prontos para usar na biblioteca padrão de Python. Você vai ver porque entender geradores é a chave para entender o jeito Pythonico de programar!

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Levando IA pra produção com Python

Inteligência Artificial está na moda, vemos formas eficientes de resovler e atacar problemas que antes só poderiam ser feitos por humanos ou com um nível de precisão razoável. Porém, quando falamos em IA estamos quase sempre falando de metodologia de treinamento, e raramente nos preocupamos com o nosso problema em produção.


Aqui vou discutir formas de fazer o deploy de produtos de Inteligência Artificial usando ferramentas como Tensorflow e Sickit Learn, além de discutir o aprendizado online, onde focaremos em sistemas que precisam ser treinados enquando estão em produção.

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Mapeando 1 milhão de recursos em uma Cloud

A Globo.com proporciona uma vasta quantidade de opções para os times de desenvolvimento criar e fazer deploy um projeto. Dando liberdade para os desenvolvedores escolherem arquitetura, linguagem, DB, etc.


Para proporcionar todos esses recursos, as equipes de infraestrutura buscam, automatização dos fluxos, processos e configurações, e assim garantir uma entrega rápida da infraestrutura para os times de desenvolvimento. Por pensar dessa forma, temos
Everything as a Service dos recursos de infraestrutura, o que possibilita que entreguemos Storage, Redes, ACL, Firewall, Banco de Dados, DNS, Dominios, VMs, Containers, etc, como serviços. Somando os recursos gerenciados, facilmente passa o alcança o patamar de centenas de milhares de itens e relacionamentos entres os sistemas


Mesmo com a automatização não havia uma forma sistemática de entender como elementos TI se relacionavam. Para resolver esse gargalo que criamos o Globo Map, uma ferramenta open source e extensível, usada para fazer esse mapeamento.

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Mas Cadê as Oportunidades de Python?? Elas estão na Comunidade e no PyJobs!

Muitas pessoas reclamam sobre a falta de oportunidades para programadores Python e quero provar que elas estão erradas. Há mais de 6 meses, eu lancei o PyJobs e com muito apoio da comunidade e das empresas, nós conseguimos atrair muitas vagas e oportunidades de trabalho para diversas pessoas que precisam. Nesta palestra irei mostrar como é o PyJobs, sua estrutura, as vagas que temos, quantas pessoas já se cadastraram e mais uma série de coisas que são interessantes.

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Micropython: Python em computadores pequeninos

MicroPython é um interpretador criado por Damien George que implementa a maior parte de Python 3 de um jeito tão compacto que roda em micro-controladores com kilobytes de memória. Começou com uma placa especial, PyBoard, fruto de um financiamento coletivo bem sucedido em 2015, mas hoje existem versões de MicroPython rodando em vários dispositivos diferentes, como o BBC micro:bit, as placas CircuitPython da Adafruit, e as populares e baratas placas baseadas nos chips ESP8266 e ESP32.


Nessa palestra vou mostrar um pouco do universo MicroPython através de demonstrações com alguns dispositivos.

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O que vem depois do tutorial do Django Girls?

Em vários tutoriais do Django, vemos como receber requests e responder responses com páginas html contendo diversas informações.


Isso é bem legal para começar a entender o processo que o Django faz: recebe requests e devolve templates. Mas ok, e depois disso?


 


Quando começamos a fazer um sistema um pouco mais complexo, nos deparamos com diversas funções de get e post que tem que fazer um monte de verificações, as suas classes ou funções começam a ficar gigantes, complexas e, normalmente, pouco efetivas para cobrir o todas as possibilidades que podemos vislumbrar


É aí que entram na história as Class Based Views do Django. Essas maravilhas podem facilitar infinitamente a sua vida, mas podem ser bem chatinhas pra entender no começo.

Vamos descobrir como fazer um sistema mais complexo? Vamos descobrir o que existe para além dos tutoriais?


 


 


 

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Production Engineering no Facebook

Production Engineering é uma área no Facebook que reúne Systems Engineers e Software Engineers que desenvolvem e mantem a infraestrutura do Facebook rodando de maneira eficiente e escalável. O time escreve código e debuga problemas críticos em um ambiente de produção que impacta mais de 2 bilhões de pessoas ao redor do mundo. Desde serviços de frontend como o News Feed, até componentes de backend como a infraestrutura de cache, load balancing e sistemas de deploy, o time de Production Engineering mantém o Facebook no ar.


Conheça os principais desafios de Production Engineering e entenda como a área evoluiu ao longo dos anos para garantir alta disponibilidade na escala exigida pelo Facebook.

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Programando a Felicidade

Bate papo sobre envolvimento com a comunidade Python e como isso impactou minha vida de maneiras inesperadas, me levando a repensar meu posicionamento perante o mercado e resultando numa experiência de trabalhar apenas 2 dias por semana durante 3 anos, viajar para 7 estados do Brasil e e dois países diferente (Canadá e EUA). Afinal, é possível isso sem ser rico? Apareça e contribua com a discussão ;)

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PyBX - Um pouco de Python na telefonia Open-source

Mesmo em tempos de whatsapp e outras comunicações digitais, sistemas de telefonia movimentam bilhões de dólares todos os anos. Nessa palestra, pretendo mostrar um pouco de uso do python em sistemas de telefonia open-source e como eles são importantes para as empresas. E ainda, discutir o futuro dos sistemas de telefonia com o crescimento da inteligência artificial e como python pode ser um diferencial para esse novo mercado.

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PyNES - Construindo jogos para NES com Python

Uma explicação sobre a história do NES, seguida pela explicaçao sobre a renderização dos jogos no console, e pra fechar com chave de ouro uma conversa explicando do que se trata o PyNES,  sua estrutura e funcionamento, além de um live coding simples.

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Pytest: a biblioteca mais Pythonica que eu conheço!

Pytest é como Python: é muito fácil de começar a usar, mas não se limita ao básico e também oferece soluções muito sofisticadas. Ao contrário do pacote unittest da biblioteca padrão, Pytest não exige que você crie classes para fazer testes -- sua caso de teste básico é uma simples função. Pytest é tão elegante que não precisa importar nada para começar, porque você pode usar a palavra reservada assert em seus testes, em vez de um monte de métodos assertIsso e assertAquilo!


Em caso de erro ou falha, Pytest consegue extrair as informações necessárias para gerar relatórios de erro detalhados e fáceis de entender. Depois do começo suave, você começa a descobrir os recursos avançados de Pytest, a biblioteca mais sofisticada de testes que existe em Python, criada originalmente para suportar o Pypy, o projeto de software livre mais complexo já feito em Python! Logo você vai se perguntar: porque eu não usei Pytest antes? (eu sei, é porque unittest tava lá pronta pra usar... mesma razão que leva pessoas codarem scripts imensos em bash e depois se arrepender... mas isso é outro assunto ;-).


Ah, sim, antes que eu esqueça: Pytest também sabe rodar seus testes legados em unittest, então você pode começar a usá-la hoje sem nenhum investimento.


Essa palestra vai dar um gostinho do que é programar testes automatizados com Pytest!


 

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Python 4 Pentest

Como Python pode contribuir em um pentest

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Python Anabolizado: Acelerando Soluções Utilizando GPU

O desenvolvimento de soluções aceleradas por computação em GPU tem revolucionado o mercado de tecnologia nos últimos anos. 


Esta abordagem não é aplicada somente em soluções de inteligência artificial (passando por visão computacional, processamento de linguagens naturais, carros autônomos e outras coisas legais), mas também em computação científica e de alto desempenho.


Porém, para pequenas e médias empresas, incluindo startups, o custo para prototipagem de soluções acaba sendo elevado devido aos recursos exigidos (de hardware a conhecimento em linguagens como Java e C++).


Nesta palestra discutiremos como podemos unir a flexibilidade e rápido desenvolvimento utilizando a linguagem python com o poder e a performance oferecido pela utilização de GPU para processamento específico.


Para alcançar este objetivo a idéia é seguir este plano:


a) uma rápida introdução de programação com GPU - conceitos e características 


b) introduzir módulos python que permitam a utilização de GPU - especialmente ficando em PyCUDA, Numba, cupy e scikit-cuda


c) incluir características, vantagens e utilização de cada um dos módulos citados, salientando o mínimo aumento de complexidade do código 


d) Mostrar comparativos de códigos com o mesmo objetivo técnico, com e sem utilização de GPU


e) Mostrar como prototipar soluções de python com GPU utilizando a cloud ao invés de adquirir recursos de hardware. 

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Python: O canivete suiço da análise de dados

A análise de dados, especialmente nas últimas décadas, quando a Internet levou a geração de informação para outros patamares em termos de forma e quantidade, tornou-se uma caixa de ferramentas indispensável para engenheiros e cientistas das mais diversas formações e expertises.


Na última década, em especial, uma ferramenta dentro dessa caixa vem se mostrando extremamente versátil para problemas com dados: Python! 


Python vem se tornando cada vez mais a ferramente preferida de analistas, engenheiros e cientistas de dados, principalmente por sua versatilidade: pode ser usada com eficiência em praticamente todas as frentes de trabalho desses profissionais. 


Nessa palestra, nós iremos conversar sobre Python (lógico), sobre dados, sobre análise, sobre ciência de dados e sobre cada biblioteca do ecossistema pythônico para dados, explorando as muitas potencialidades desse verdadeiro canivete suiço!!


Serão apresentados exemplos com dados reais, estudos de caso e indicações de como usar e aprender a usar Python para análise de dados. 


Tudo isso de forma a mostrar um mundo novo para o novato, e apresentar e discutir novas opções pro usuário avançado, ampliando ainda mais o uso dessa maravilhosa linguagem.

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Python packaging sem complicação!

Você escreveu código lindão e deseja que as pessoas usem seu código. O que fazer? Um pacote! Você pode ter ouvido que fazer empacotamento é difícil, mas o ecossistema de empacotamento Python evoluiu muito ao longo dos anos. Pegar seu código e compartilhá-lo com o mundo é complexo, mas não precisa ser complicado. Conversando, vamos aprender a a tirar proveito das ferramentas e práticas para evitar pedras no caminho e disponibilizar o seu pacote com rapidez.


Vamos falar de:


Uma (breve) história do empacotamento de pacotes Python
Guia do usuário do Python Packaging Guide
Formatos de distribuição
"'Anatomia" de um pacote
Automatizando a criação de pacotes


Além disso, falaremos de testes, Integração contínua, documentação, teste da instalação do pacote e liberação pro PyPI.

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Que belo dia para a ciência!

Ciência de dados está em alta! É considerado o "emprego mais sexy do século 21" pela Harvard Business Review e os cursos estão cada dia mais populares.


Mas as perguntas são grandes e cada vez maiores...


Mas o que é ciência de dados? Aonde vive? O que come?


Porque ela é considerada uma ciência? 


Como é a metodologia de um projeto com ciência de dados?


O que eu preciso aprender?


 


O objetivo dessa palestra é dar uma pincelada no assunto, mostrar alguns conceitos básicos, e tentar ajudar iniciantes a trilharem seu caminho de maneira mais fácil!


Também vamos visualizar um processo simples de modelagem de dados para entender o processo como um todo.


 


 


 

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[Segurança] Entendendo o que danado é SSL/TLS com exemplos em Python

A arte milenar de guardar segredos é hoje um dos pilares da internet. Serviços bancários on-line, e-commerce, videoconferências e muitas outras coisas são protegidos por criptografia para se tornarem viáveis.


Tornar-se fluente em operações criptográficas básicas e conhecer os princimais protocolos de comunicação segura é uma ferramenta preciosa para qualquer desenvolvedor de software.


O TLS (inicialmente conhecido como SSL) é um dos protocolos mais utilizados para conexões seguras no cenário cliente/servidor, podendo ter outras aplicações.


Veremos nesta apresentação os conceitos clássicos e modernos de criptografia e como o TLS coloca esses conceitos em prática para manter as conexões seguras.


Venha aprender a como manter seus dados em trânsito a salvo dos curiosos, protegendo não somente a sua privacidade, mas também a de seus usuários.


 

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Sonicbox: Fazendo Música com Sonic Pi e Kivy

Sonic Pi é um instrumento musical onde você programa a música. Ou muitos instrumentos musicais, depende só do que você quer fazer. Ele vem com diversos sintetizadores e samples para você fazer todo tipo de som que vier na sua cabeça. Foi feito para performance ao vivo. Basicamente, você abre seu computador, liga na caixa de som e começa a compor ao vivo a sua música, as suas batidas. E não é necessário nenhum conhecimento prévio nem em programação nem em música para começar a mexer com ele. 

Kivy é um framework multiplataforma que permite fazer aplicações em Python com interfaces inovadoras para Linux, Windows, OS X, Android e iOS.

Sonicbox é um aplicativo em Kivy para controlar o Sonic Pi. Atualmente ele possui três telas:
- Samples: Para explorar facilmente a biblioteca de samples do Sonic Pi.
- Synths: Para testar e experimentar os diversos sons dos sintetizadores do Sonic Pi e as escalas existentes na teoria musical, mesmo que não saiba nada de teoria. Você escolhe o sintetizador, a escala e toca como quiser. As notas sempre vão combinar.
- Drum Machine: Para montar visualmente linhas de bateria. Só marcar onde quer que tenha o bumbo, a caixa e os pratos e apertar play.
O Sonicbox ainda está em desenvolvimento e é provável que até a palestra tenha mais novidades.

Essa palestra será totalmente mão na massa. Vai ter muito som! Muito live coding! Vou começar mostrando como fazer música com Sonic Pi, como tocar as primeiras notas e acordes, como usar escalas (você não precisa saber como funciona pra usar!) e outros conceitos de música, como usar mexer com samples e como começar a brincar de compor ao vivo. Em seguida, vou apresentar o Sonicbox e mostrar como utilizá-lo para fazer ainda mais música, ainda mais barulho ;)


 

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TDD é de Comer? "Putting the Testing Goat inside your head" com Django TestCase e Selenium

"Test Driven Development (TDD) é uma técnica de desenvolvimento de software que baseia em um ciclo curto de repetições: Primeiramente o desenvolvedor escreve um caso de teste automatizado que define uma melhoria desejada ou uma nova funcionalidade. Então, é produzido código que possa ser validado pelo teste para posteriormente o código ser refatorado para um código sob padrões aceitáveis. Kent Beck, considerado o criador ou o 'descobridor' da técnica, declarou em 2003 que TDD encoraja designs de código simples e inspira confiança. Através de TDD, programadores podem aplicar o conceito para melhorar e depurar código legado desenvolvido a partir de técnicas antigas." (FonteWikipédia)


Nessa talk falarei a respeito de como a metodologia funciona, dos mais variados tipos de testes (com foco em testes funcionais e unitários), diferença entre eles, e a partir disso irei um iniciar projeto Django pra exemplificar a codificação e execução de Testes Unitários e Funcionais utilizando o fluxo do TDD. 

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Três meses na Folha de São Paulo: ajudando jornalistas a utilizarem programação para pautas reais

Se ensinar programação, em geral é considerado uma tarefa difícil, como é a experiência de ensinar programação para pessoas que não são de Exatas? O que nossa comunidade ganha com a inclusão dessas pessoas? Patrocinado pelo Google News, no início do ano, houve um treinamento, de três meses, em Jornalismo de Dados na Folha de São Paulo. Minha parte neste treinamento era ensinar programação o suficiente para a produção de pautas reais. Para jornalistas que não tinham conhecimento anterior em programação. Como foi a experiência prática de raspar Dados Públicos. Também em páginas dinâmicas. Como é o processo de Limpeza destes Dados Públicos e posterior Análise. Contextualizar bases de treinamento para Análise de Sentimento para jogos de futebol. Busca e uso de API's para pautas envolvendo música. Minha conclusão neste desafio: nunca me diverti tanto! Se quiser saber o motivo, venha assistir esta palestra.

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Web crawling e scraping com Scrapy e Scrapy Cloud

Scrapy é um framework escrito em Python voltado para web crawling e web scraping. Esta poderosa ferramenta facilita a construção de bots (spiders) capazes de automatizar a indexação de páginas da web e realizar a extração de conteúdo através da técnica de raspagem de dados. Já o Scrapy Cloud é uma plataforma criada e mantida pela Scrapinghub voltada especificamente para a execução de web crawlers em nuvem. Ao subir o projeto para o scrapy cloud, é possível agendar, acompanhar e gerenciar a execução das spiders de forma simples e clara.


No Love Mondays, utilizamos estas tecnologias para reunir vagas de emprego de diversas fontes. Os dados são tratados e disponibilizados em nosso site contendo um link para o endereço de origem. Isso significa que, ao buscar uma vaga no Love Mondays, o usuário tem acesso a um banco de informações extremamente volumoso sem a necessidade de visitar diferentes sites um a um.

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[WEB] Django Rest Framework - Criando API's REST com 3 linhas de código

Todos sabemos que Python é vida, amor, ritmo e poesia, com Django então, tudo fica lindo. Hoje em dia está muito difundido o uso de API e o REST é um dos padrões mais adotados. Para quem usa Django, o DRF é uma das mais robustas ferramentas para resolver esse problema. Vamos ver como criar API's REST com apenas algumas linhas de código, preparando sua aplicação para alimentar outras aplicações


Vamos abordar


Viewsets
Routers
Serializers e seus metódos
Permissões
Custom routers (Nested routers)
Documentação
e outras coisitas mais

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[Web] Implementando suporte a multi-tenancy em uma aplicação crítica

Esta apresentação é indicada para quem planeja escalar e distribuir o seu sistema em nuvem ou tem curiosidade sobre o assunto.

Vou compartilhar informações valiosas sobre o que aprendemos com os problemas e desafios encontrados ao longo dessa jornada e boas práticas sobre o tema que poderão lhe ajudar a implementar a sua própria solução e a migrar o seu sistema ou o da sua empresa.

Você verá o que acontece quando soluções que operam em caráter on-premise, dentro dos sites ou data centers do cliente, precisam se tornar multi-tenant, suportando múltiplos clientes ou organizações.

Foi o que aconteceu com a Evolux, uma solução web de atendimento por voz construída para operações críticas e de alto valor agregado e que entrega toda a tecnologia necessária para um Call Center como serviço.

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[Web] Quebrei minhas aplicações em microsserviços, e agora?

Essa palestra tem como objetivo apresentar uma possível solução para diminuir os problemas que uma arquitetura orientada a microsserviços traz para um ecossistema e o efeitos colaterais causados por essa escolha arquitetural.


Vamos passar pelos motivos que fazem um time / empresa escolher trabalhar com aplicações menores ao invés de grandes monolitos, o sofrimento inicial, a dificuldade da definição de barreiras de cada serviço e como evoluir para um ambiente mais saudável uma vez que todas as aplicações são serviços menores, de responsabilidade de times diferentes.

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Web Scrapping com Python: Os dados em suas mãos

Uma palestra focada no público iniciante que tem curiosidade ou não sabe sobre o que é o Web Scrapping e suas aplicações. Serão usados exemplos práticos de extração de dados com python e suas mais variadas aplicações.

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Wrapping C libraries into Python modules

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.

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