Python Cerrado 2018 [PALESTRAS]

Esse canal foi criado para receber as submissões de PALESTRAS e TUTORIAIS do Python Cerrado 2018 que ocorrerá dias 29 e 30 de setembro de 2018, em Brasília-DF.

Submissões

 

As palestras devem ter uma duração máxima de 30 minutos e podem abordar qualquer tema relacionado ao ecossistema Python. Caso tenha alguma dúvida, envie um e-mail para pythoncerrado@gmail.com.

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

 

Critérios de escolha de palestras

 

  • Número de palestras do mesmo assunto (maior diversidade de assunto);
  • Número de votos;
  • Número de palestras por palestrantes (visando diversidade de palestrantes);

 

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 eventos anteriores da Python Brasil. 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).



Código de Conduta

Para participar do evento o palestrante precisa estar de acordo com o Código de Conduta. Você pode acessá-lo aqui: http://2018.pythoncerrado.org/codigo-de-conduta



Aceitação

 

Após o encerramento das votações entraremos em contato com todos os candidatos que foram selecionados por e-mail;

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



Datas

 

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

 

  • Submissão de palestras até dia 10/08/2018

This event is in the Anonymous Voting mode, all the speakers are hidden for voting, you should base your vote just in the content of the proposals.
The event is no longer accepting proposals.

Proposals

Alta Performance com Python - Paralelismo e Concorrência

No mundo em que tempo é dinheiro precisamos desenvolver cada vez mais aplicações ágeis e robustas. Se você trabalha com microserviços não há tempo para aguardar uma requisição a um serviço externo retornar para que possamos continuar o processamento de nossa aplicação.


Vamos conhecer o GIL, entender a diferença entre threads e processos, paralelo e concorrente e veremos alguns exemplos práticos de implementação usando recursos nativos do Python 3.

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[Análise de Dados] [Georreferenciamento] Explorando o Petróleo: Uma análise exploratória dos dados públicos da ANP.

O que acha de ter uma visão introdutória de Análise Exploratória de Dados (AED) com bibliotecas Python amigáveis e, ainda por cima, com aplicação diretamente na indústria?!


O que você irá ver e para quem é:


Nesta palestra, mostrarei de forma suscinta ferramentas bastante poderosas de análise de dados com Python, porém de simples utilização, tais como as bibliotecas Pandas e Geopandas, além de manusear a biblioteca Folium (isso mesmo, você verá como se faz mapas interativos em Python com umas 3 linhas de código)! A palestra é de caráter expositório e introdutório, sendo apenas necessário conhecimento geral básico de Python. Portanto, se você nunca viu nada do que eu disser nessa proposta, não se preocupe, ela te serve perfeitamente.


Sabe o que é o melhor de tudo isso?


Será aplicado em bases de dados da indústria, especificamente em dados públicos da Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis (ANP). Iremos aprender onde se produz mais, em que local há mais poços de petróleo e quem detém a maior quantidade deles. Tudo isso feito de forma acessível, avaliado diretamente num mapa interativo! E vamos utilizar, basicamente, apenas as bibliotecas Pandas, Geopandas e Folium para isso.


Resumidamente e recapitulando:


Com esta palestra, você será exposto à uma introdução à Análise Exploratória de Dados, além de entrar em contato com ferramentas de Georreferenciamento e tratamente de arquivos correlatos em Python. Tudo isso aplicado em uma base de dados da indústria. Quem sabe não te dê um spoiler do que você precisará no seu futuro emprego?!

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[Análise de Dados] Química, Qualidade dos Combustíveis e Python!

A Agência Nacional do Petróleo, Biocombustíveis e Gás Natural (ANP) por força de lei possui a obrigação de zelar pela qualidade dos produtos componentes da indústria do petróleo e proteger os interesses dos consumidores quanto à qualidade dos derivados de petróleo, biocombustíveis e gás natural comercializados em todo o território brasileiro. Nesse contexto, no ano de 1998 a ANP a instituiu o Programa de Monitoramento da Qualidade dos Combustíveis (PMQC), o principal objetivo do programa é estabelecer indicadores gerais da qualidade dos combustíveis, etanol hidratado, gasolina e diesel, comercializados no país.


Nesta palestra, será realizado uma narrativa da história do PMQC por meio de uma análise exploratória de dados utilizando a biblioteca pandas, bem como a produção de visualizações com as bibliotecas Matplotlib, seaborn e Bokeh, além de mapas interativos com o folium.

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[Android] Escrevendo seu primeiro app Android usando Python (VOC)

Criaremos um aplicativo conversor de Celsius para Fahrenheit usando Python, e entenderemos as principais ferramentas usadas nesse processo (VOC e Briefcase).


Veremos os seguintes temas:
- Hello World App
- Voc
- Briefcase
- Template dos apps
- App conversor de Celsius para Fahrenheit

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[Aprendizado de Máquina] Aprendizado de Máquinas em Python é com o scikit-learn, aprenda já!

Quando se fala em uma biblioteca para aprendizado de máquina, espera-se que ela possua vários algoritmos para as tarefas de Classificação, Regressão, Agrupamento, Redução de Dimensionalidade, Seleção de Modelos e Pré-processamento. E olhe só, a biblioteca do Scikit-Learn tem tudo isso! Incrível!


Na minha palestra vou descrever cada uma das tarefas básicas de aprendizado de máquinas e como aplicá-las de forma eficiente utilizando a ferramenta Scikit-learn


E no final, para deixar os programadores Java com inveja, vou mostrar como o Sckit-learn aproveita o Duck Typing do Python (se anda como um pato, nada como um pato, grasna como um pato, então é um pato?) para deixar a ferramenta facilmente extensível. Ou seja, vou mostrar como é fácil você criar seu próprio algoritmo de aprendizado de máquinas e incorporar na biblioteca do Sckit-Learn


 

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Coisas que você provavelmente não deveria aprender sobre Python

Nesta palestra de Python intermediário/avançado veremos o kit básico para que você se torne perigoso em Python: metaclasses, anotação de tipos, introspecção, decoradores e o modelo de objetos do  Python. Utilizaremos estes recursos avançados em uma sessão de live-coding para criar uma biblioteca que viole absolutamente todas as boas práticas e o bom senso, mas ainda assim você vai querer utilizá-la ;)

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Como criar Chatbots inteligentes com DeepLearning no RASA.AI

RASA.ai é o framework de chatbots opensource mais poderoso do mercado. Usando TensorFlow, SpaCy, e mais uma série de ferramentas poderosas, o RASA Stack se posiciona como um concorrente direto do MS Luis e do WIT.ai, assim como uma opção viável para o IBM Watson Conversation. Dispondo de aprendizagem supervisionada e não supervisionada, o RASA oferece em seu stack o RASA Core, para a programação de bots, e o RASA NLU - Natural Language Understanding - para o processamento e compreensão de linguagem natural, tudo OpenSource Vamos conhecer e experimentar o poder dessa impressionante plataforma, desenvolvendo e treinando chatbots que podem se conectar ao Facebook e ao RocketChat.

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Como Criar Seu Primeiro Projeto de Data Science com Python

Está afim de iniciar no mundo de Data Science e não sabe por onde começar? Ou está apenas curioso para saber o que é isto e que tipo de 'magia' é possível fazer? Se sim, então, ajudarei VOCÊ.


 


Aqui, irei iniciar apresentando fatos importantes e conceitos do mundo de Data Science, Machine Learning e também algumas ferramentas.


Logo adiante, iremos juntos nos divertir explorando e resolvendo um desafio simples que envolve os conceitos e ferramentas até então apresentadas :)


Mas, quais habilidades você deve possuir para ter um melhor aproveitamento desta talk?


Curiosidade.


Vontade de aprender.


Noções básicas sobre Python.


 


Just fun!




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Criando uma esteira de entrega continua com Python + Ansible + Jenkins e Openshift

[DevOps]


Em empresas com processos definidos por um comitê de segurança e supervisionada por um órgão regulador federal, as vezes não é possível fazer o deploy dos sistemas de forma 100% automatizada. Porém é possível automatizar os processos manuais e deixar somente a parte de aprovação do ambiente para os analistas/gestores. 
Nessa palestra será demonstrado um dos casos para deploy de aplicações com linguagem JAVA em um banco público. Utilizando Python como frontend para um Dashboard de controle e ansible como orquestrador do deploy das aplicações, integrando o pipeline com Jenkins com o Openshift Origin.


O projeto foi solicitado por um banco publico, para auxiliar na criação de uma esteira de entrega contínua, foi solicitado a utilização do ansible com o Jenkins para padronizar a forma de criação dos containers. 
Foi criado um dashboard para acompanhar o pipeline, esse dashboard integra com o Gitlab, Jenkins e Openshift. Ele é utilizado para cadastrar e executar as build dos projetos, assim como é utilizado para fazer a promoção entre os ambientes de DEV, Teste de Qualidade, Homologação e Produção. Fazendo o deploy das versões de forma acumulativa, para em caso de falha na versão o chaveamento possa ser realizado de forma simples e rápida, também é possível criar um balanceamento entre as versões da aplicação, criando assim um deploy do tipo A/B.

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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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[DevOPs] Django em caixinhas. As aventuras em fazer aplicações prontas para novos formatos de entrega.

!2 Factors? Feature Flag? Processos Efemeros? O que muda em desenvolver aplicações Django para rodarem em ambientes de containers como OpenShift ou Ranch. Como desenvolver localmente e absorver as facilidades de entregas rápidas e facilitadas que os novos ambientes permitem. Tudo(ou quase) que você gostaria de saber mas estava com medo de perguntar.


 


Vamos falar sobre:


- Django (é lógico)


- 12factors


- Database Migrations


- Openshift, Rancher e Kubernets


- Serviços como S3 e outros.


 

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[IOT] O porque o Micropython e Jupyter notebook me conquistou

Demonstração da internet das coisas com o microcontrolador ESP8266 e ESP32 utilizando Engenhocas, traquitanas e invenções na interação com o espectadores

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Palestrante

gostaria que palestrante fosse o Paulo Vítor Pereira Cotta

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Python e TensorFlow quebrando barreiras e fronteiras

O Python é linguagem muito robusta e pode sim ser utilizada com muitos dados.


A palestra é sobre o Python utilizando as bibliotecas do Anaconda e do TensorFlow e como podemos construir Deep Learning de forma muito simples, a palestra é sobre o casamento dos dois e como podemos melhorar o dia a dia das pessoas e das empresas.


Insumo da palestra


- Data Science como funciona


- Qual a diferença de Machine Learning e Deep Learning


- Introdução ao Anaconda


- Introdução do TensorFlow


- Mão na massa Python e TensorFlow

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Python funcional

Python é uma linguagem multiparadigmas que permite o uso de alguns idiomas funcionais. Nessa palestra discutirei um pouco sobre o que é programação funcional e mostrarei alguns recursos nativos embutidos na linguagem. Também apresentarei algumas bibliotecas que auxiliam no uso de programação funcional em Python e trazem recursos como "tagged unions", "quick lambdas", "currying" e operadores de composição de funções.

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Python na Manutenção de mais de 100 mil embarcados

[Embarcados] 

Nesta palestra será apresentada a solução implementada para centralizar, automatizar e permitir que qualquer máquina embarcada do case de um dos maiores Bancos do País seja acessada remotamente para tarefas de gerenciamento e manutenção.

As manutenções são orquestradas pelo Fabric, paralelizando e agendando tarefas com o Celery e todo o sistema é mantido por um dashboard em Flask.

Palavras Chave: Fabric, Celery, Flask, Embarcados.

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Python para crianças: por quê e como?

 Por que programação? Por que python? Como começar a ensinar? Tem algo que pode me ajudar? E se eu não sei programar, como vou ensinar? As crianças realmente conseguem entender conceitos tão difíceis como os de programação? 

Calma! Essas são muitas perguntas. Vamos discutir sobre todas elas, trazer exemplos, técnicas, jogos e ferramentas para respondê-las. 

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[REDES] [INFRA] Redes Definidas por Software: Oportunidades para desenvolvedores em Redes de Computadores

Por muito tempo as redes de computadores permaneceram engessadas no modelo OSI e pouco se podia inovar com formas diferentes de arquiteturas. Com o aumento exponencial dos dispositivos conectados em rede e com o surgimento de novos serviços criou-se a necessidade de ter redes que fugiam do padrão


SDN, uma abreviação para Redes Definidas por Software faz parte do conceito de Softwarização da Rede. A ideia é tornar dispositivos de rede programáveis, sendo possível gerenciar toda uma infraestrutura de forma dinâmica e de acordo com as necessidades das aplicações dos clientes.


Mas o que isso tudo tem haver com Python? Tem tudo haver! Assim como Python é muito utilizado na área de Segurança da Informação para criação de scripts e exploits, a linguagem também foi bem aceita em SDN. O framework RYU é uma implementação do conceito de Redes definidas por software que através de uma API é possível criar aplicações de rede usando linguagem Python.


Nessa palestra será apresentado os conceitos básicos para você dar os primeiros passos na criação de aplicações de rede. Serão citados exemplos reais de sistemas que já rodam em ambiente de produção e controlam grandes infraestruturas (SPOILER: Google) e quais as projeções para o mercado nos próximos anos.


Desenvolvedores, que ignoraram Redes porque gostavam de programação, podem voltar para casa!

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Repensando práticas no Django

Nesta palestra, apresentarei duas bibliotecas que implementam alternativas a alguns idiomas comuns do Django: o django-boogie e o hyperpython. Django obviamente faz um trabalho incrível em organizar um projeto web capaz de evoluir rapidamente e que mantêm o código administrável. Ainda assim, existem alguns pontos que poderiam ser melhorados ou que trazem uma experiência negativa para o desenvolvedor. Veremos alguns recursos destas bibliotecas, que sumarizo abaixo:


* Criação rápida de APIs (idealmente utilizando apenas um decorador)


* settings.py reestruturado a partir de classes reaproveitáveis


* Um sistema de rotas inspirado no Flask e sem a separação típica entre o view.py e urls.py


* Uma API para lidar com querysets inspirada no stack do Pydata (Pandas e Numpy)


* Mecanismo para criar fragmentos de HTML facilmente reutilizáveis em Python 

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[Segurança] [PenTester] - Shell Reverso utilizando Python

No cenário de pentester as vezes é mais fácil fazer com o alvo venha até você, ao invés de ficar horas quebrando a cabeça em busca de vulnerabilidades, para isso muitas vezes é utilizado conexões reversas.
Nesta palestra será mostrado a criação de um programa que contém instruções para estabelecer uma conexão reversa com um servidor, permitindo assim o acesso remoto ao computador do usuário.
A apresentação demonstrará os programas tanto do lado cliente como também do servidor.


Uma grande aliada nesse projeto é a biblioteca SOCKET!

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Thumbor: Cortes inteligentes de Imagens

Nessa palestra irei apresentar o thumbor, software open source, escrito em Python, para cortes inteligentes de imagem. Ele é utilizado pela Wikipedia e pela Globo.com.

http://thumbor.org/

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