[Ciência de Dados] [Finanças] [Carreira]

No Brasil estamos próximos da possível aprovação de uma reforma no sistema de previdência do país que poderá exigir de cada um de nós uma melhor auto-gestão dos nossos recursos financeiros.
Diante deste cenário o objetivo desta palestra é debater sobre tecnologia e finanças a partir de um modelo experimental, construído por mim com técnicas e ferramentas típicas da Ciência de Dados, com o propósito de otimizar investimentos para a geração de um fundo de aposentadoria individual de acordo com a realidade financeira de uma pessoa desenvolvedora.

  Arquitetura enxuta na Cloud - Como desenvolver um Mínimo Produto Viável (MVP) que seja flexível, utilizando o mínimo de código possível em sua construção. Tecnologias como Cloud Endpoints, NoOps e BigData estão aí para facilitar em muito essa tarefa de simplificação com eficiência (Alline Oliveira)

Muito se fala sobre Clean Code, SOLID, padrões de software...

Mas a maioria da literatura sobre esses temas são feitos para linguagens OO relativamtne antigas como Java e C#. E Python? O que seria Clean Code em Python?

Vamos falar sobre implementações pythonicas dos diversos padrões de software OO, bem como legibilidade e considerações sobre arquitetura.

Somos uma iniciativa colaborativa que busca reunir, demonstrar, investigar e monitorar o acesso à informação no Brasil.

Com o uso de ferramentas diversas, nosso objetivo é apenas um: tornar mais democrático o acesso a dados e informação. Para isso, temos o compromisso com a veracidade e o fácil acesso à informação.

Uma de nossas ferramentas é o nosso robô no Twitter, feito em Python, que monitora o acesso aos portais de transparência governamental do país, aliando tecnologia e cidadania. 

Nessa palestra vou abordar sobre a evolução das linguagens e como novas funcionalidades aparecem no Python.

Ao longo da palestra, vou comparar o funcionamento de linguagens naturais como o Português e linguagens de programação como o Python para exemplificar as mudanças que ocorrem dentro dela.

No final, irei falar do PEP-572, que implementa Assignment Expressions em Python, seu processo de adoção e como ele funciona. Essa modificação será publicada na versão final do Python 3.8, que será lançada em outubro deste ano.

A palestra não abordará aspectos muito técnicos da implementação, então ela é apropriada tanto para iniciantes quanto para usuários avançados.

O GitHub é o principal local onde os desenvolvedores dependem para hospedar e compartilhar seus códigos. Para ser capaz de fornecer um ambiente confiável para desenvolvedores em todo o mundo, nossa equipe de engenharia tem que usar técnicas avançadas de desenvolvimento de software.

O objetivo desta palestra é apresentar como a equipe de Engenharia do GitHub desenvolve a plataforma GitHub. Quais são os processos, ferramentas, técnicas e tecnologias utilizadas no desenvolvimento da plataforma.

O gRPC é uma forma moderna de integrar sistemas com contratos de APIs bem definidos e fáceis de compreender.

Algumas das vantagens desse tecnologia são:

    * Roda sobre HTTP/2

    * Possui contratos fáceis de ler por um ser humano (protobuf)

    * Suporta as principals linguages de programação (inclusive Android Java e Objective-C)

Neste papo será demonstrado como criar um servidor gRPC em Python seguindo os seguintes passos:

    1. Definição do contrato protobuf;

    2. Criação dos stubs baseados no protobuf;

    3. Implementação de um servidor utilizando os stubs;

    4. Implementação de um cliente gRPC;

Nesta palestra pretendo apresentar um workflow básico de como realizar um projeto de Data Science tentando resumidamente mostrar aonde o python pode ser usado desde a coleta de dados até o deploy do modelo proposto.

Está palestra seguirá os seguintes passos:

Fazendo uma pesquisa rápida no Google é possível encontrar, aproximadamente, 1.490.000.000 resultados sobre o termo. Mas o que será que ele realmente significa?

Taxada como a profissão de 2018 (e do futuro), o data scientist é quase como um unicórnio na programação: ninguém viu, mas todo mundo gostaria de ter um. Foi até taxada como "A profissão mais sexy do século XXI". É sério.

Nessa palestra, Letícia Silva traz informações concretas explicando o que é a Ciência de Dados, como se tornar profissional na área (ou se descobrir uma), e de maneira é possível fazer uma trilha de estudos sobre o tema e aprofundar-se no mesmo.

O que são as organizações evolutivas e pq a diversidade funciona nelas.

Programação é muito bom para nos dar um emprego. Mas também é ótimo para fazer um som. Essa palestra é sobre música. É pra ensinar a fazer música*. Com código. Mais especificamente com FoxDot, que é em Python.

Vou mostrar como fazer os primeiros ruídos, as primeiras notas, tuntz tuntz, linhas de bateria, o que é escala, como usa escala, melodia generativa frita, "ré menor, maestro", como usar o campo harmônico para compor uma música pop e etc. Mão na massa, nenhum slide e muito som.

* Apesar de mostrar com código, os conceitos são aplicáveis a qualquer instrumento. Vai vendo. Dá pra você chegar em casa, compor uma base do FoxDot e ligar a sua guitarra em cima e fazer uma jam sozinho \m/(ò.ó)\m/

Sabemos que fora dos grandes polos é muito dificil sobreviver como um programador python ainda mais quando não conhecem a linguagem.

Bem era isso que eu pensava em 2016, quando fazia sistemas de informação e aprendia Django por conta própria em casa.

Hoje isso pra mim é papo furado e vou mostrar para você que é iniciante ou que já sabe python e ainda não começou a trabalhar com a linguagem. 

Mostrar como o poder dessa comunidade e linguagem tem mudado vidas.

Nesta palestra irei desmistificar a falacia de que não há oportunidades.

Mostrar como você pode criar o seu mercado é de uma forma simples.

E dar dicas cruciais para poder criar o seu portifolio como programador.

* Após essa palestra você irá  ter mais chances de conseguir seu primeiro emprego como programador python sem dúvida.

Houveram, nos últimos anos, vários vazamentos de informações sensíveis. Em tempos onde se discutem questões relacionadas à privacidade, é imperativo se perguntar as implicações do armazenamento de tantos dados pessoais por empresas que sofrem ataques. A primeira pergunta a ser feita é: o que fazer para saber se alguma conta ou senha sua foi vazada? Posso eu, um iniciante em programação fazer alguma coisa a respeito? Nesta palestra eu irei demonstrar como consumir a API do Have I Been Pwned usando Python  e farei algumas análises interessantes com os dados obtidos.

Você já passou pela situação de perceber um bug no seu sistema somente quando ele chegou em produção? Quem nunca passou por isso que atire a primeria pedra. Agora imagina passar por isso dentro de um ecossistema heterogêneo com vários microsserviços (se você sentiu vontade de chorar com isso, quero dizer que estamos juntos). Nessa palestra vamos falar sobre como construir microsserviços com Python de uma forma observável, para que venhamos a entender nossas aplicações com base nos seus comportamentos.

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 ;) 

Existem diversas formas, abordagens e etapas para desenvolver um produto. As vezes a comunicação entre a equipe, os gerentes e o cliente fica confusa por falta de definição dos termos. Quantas vezes você já ouviu a frase "ah, mas isso é só um MVP!" para justificar features não funcionais e bugs? Isso faz sentido?

É permitido/possível escrever código sem testes e ele ser útil no processo de desenvolvimento do produto?

Será que seu cliente realmente se importa com o nome dado ao que está sendo construido? Quando ele ouve protótipo, será que ele não tem uma esperança de que o negócio vá para produção com pouco esforço?

Essa palestra tem o objetivo de trazer algumas reflexões sobre o assunto e trazer questionamentos importantes para quem desenvolve produtos para si ou para clientes: Em qual estágio você está? será que vale a pena pular um ou mais estágios? No que devemos prestar atenção, quais os cuidados e pontos de atenção em cada etapa / tipo de produto?

Já parou para ser perguntar: O que dá para fazer com Python?

- Paineis administrativos
- Gestão de recursos
- Manipulação de aúdio
- Gestão de conteúdo
- Processamento de imagem
- Visão computacional
- Computação concorrente e paralela
- Criptografia
- Analise de dados
- Visualização de dados
- Engenharia de dados
- Deep Learning
- Machine Learning
- DevOps
- Documetação
- E-commerce
- Desenvolvimento de jogos
- Geolocation
- Criação de interfaces
- Hardware
- Processamento de linguagem natural
- Sistemas de recomendação
- Robotica Robotics
- Ciência
- Gerador de sites estáticos
- Processamento de texto
- Extração de conteúdo da internet
- Web Crawling & Web Scraping
- Web Frameworks

e a lista continua acredite 

Microsserviços, por definição, devem ser pequenos, sem estado e independentes. Muitos erros comuns acontecem ao tentar comunicar serviços distintos. Ao implementar troca de dados sempre de forma síncrona, esquece-se de que um serviço não deve assumir do estado de outro, causando um efeito em cadeia de dependência. Outros optam pela simplicidade de isolar a aplicação, mas agregar os dados em uma única fonte.

A maior dificuldade na migração de um monolito para um ecossistema de microsserviços está em garantir a independência, fazendo com que cada aplicação tenha um domínio de dados bem definido. Mas como isolar aplicações que precisam constantemente trocar informações?

Irei abordar um caso de uso de como o time da eduK arquitetou a comunicação entre microsserviços Python/Django utilizando um serviço de mensageria de protocolo AMQP (RabbitMQ, CloudAMQP, Kafka) através do padrão PubSub. Esta palestra tem o intuito de apontar problemas comuns de configuração e demonstrar boas práticas de implementações a serem consideradas para manter a saúde e integridade dos dados no universo de aplicações.

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João Daher é desenvolvedor backend, com mestrado em Inteligência Artificial pela UNIFEI, já trabalhou em projetos com a Polícia Federal e grandes e-commerces. Hoje atua na área de busca e recomendação na eduK, uma plataforma de educação com mais de 100 mil assinantes ativos.

Serverless veio para ficar, a possibilidade de executar funções sob demanda em uma infraestrutura que você não precisa controlar é muito atraente. Isso é usado para tarefas assincronas, manipulação de arquivos estáticos e até mesmo servir aplicações webs inteiras.

Nessa palestra vamos ver algumas opções para usar os famosos functions as a service e explorar uma aplicação de exemplo

Estudar no ensino fundamental público é uma tarefa árdua, especialmente se você vive em uma área carente e conflagrada. Mas como isto mudaria se em vez de copiar matéria do quadro você pudesse estudar programando vídeo games? Esta é a proposta do projeto Superpython. Superpython é um projeto de código aberto, sendo uma WEB IDE desenvolvida pelo NCE/UFRJ e escrita em Brython. Estudantes do ensino médio e fundamental se reunem para apender Python enquanto desenvolvem games versando sobre a matéria que o professor quer ensinar. O Superpython conta com uma biblioteca gráfica e cada estudante constroi um módulo do jogo usando apenas o navegador.

O projeto já está no seu quarto ano de aplicação envolvendo alunos de escolas do município do RIo de Janeiro e alunos do ensino médio. Estudantes de fonoaudiologia que programam Python ajudam como monitores na construção dos games. O projeto tem alcançado bons resultados escolares onde os participantes tem melhorado substancialmente o seu desempenho nas provas de todas as matérias. O desenvolvimento de games tem se mostrado uma pratica pedagógica inovadora pois requer um conhecimento multidisciplinar do estudante e ativa funções mentais que ajudam o estudante a pensar, indo além do mero decorar de um conteúdo. Por fim os estudantes adquirem um nova habilidade que já abre um novo horizonte, poder desenvolver programas em Python, uma linguagem de alta relevância empresarial.

O projeto Superpython é desenvolvido pelo Laboratório de Automação de Sistemas Educacionais do Instituto Tércio Pacitti de Aplicações e Pesquisas Computacionais da UFRJ. É um projeto chancelado pela Sociedade Brasileira de Computação

O Thumbor é um projeto open source que nasceu e é utilizado amplamente na globo.com para processar de forma inteligente (principalmente por meio de reconhecimento facial) e servir centenas de milhares de imagens todos os dias.

Além de ser altamente extensível e escalável, o Thumbor foi desenvolvido em python, possui um conjunto de bibliotecas compatíveis com diversas linguagens e uma comunidade bastante ativa.

Sua busca está lenta? Precisa que o retorno das suas informações sejam mais rápidos?

Nesta palestra veremos como utilizar o Elasticsearch com Django para realizar buscas mais rápidas

Iremos ver como persistir dado de uma aplicação Django com um banco relacional no Elasticsearch e então utilizar os dados do Elasticsearch para retornar os dados com maior velocidade do que seria retornando do banco relacional.
Os ganhos são enormes, imagina que você precise retornar dados com muita velocidade mas devido a grande quantidade de registros, o seu banco de dados relacional não atende a sua demanda. Com os dados replicados no Elasticsearch você terá um ganho enorme nas suas buscas quanto a velocidade de retorno.

Também abordarei rapidamente um pouco do Kibana que faz parte do Elastic Stack. O Kibana possibilita visualizarmos os nossos dados e também a criação de dashboards que ajuda a entendermos melhor nossos dados.

Anos atrás o processo de implantação de uma aplicação era basicamente um serviço como LAMP, que gerenciava interpretador da linguagem, banco de dados e servidor web.
Atualmente, a tecnologia evoluiu a ponto de uma aplicação se comunicar com os serviços mais diversos, desde banco de dados até servidor de logs e engines de buscas.
Com essa evolução, cresce também a complexidade de gerenciar tanto ambiente de desenvolvimento, quanto de produção.
Docker é uma ferramenta que auxilia o provisionamento e execução dos mais variados serviços e linguagens sem muito trabalho, usando um ambiente isolado e controlado chamado de container. Com ele, é possível gerar imagens que se comportam da mesma maneira, independente do ambiente em que estão sendo executadas.

Nesta palestra pretendo apresentar uma aplicação que reproduz um cenário real, com banco de dados, webpack, servidor web, Celery, Redis, RabbitMQ e mostrar como Docker pode ajudar a gerenciar tudo isso sem dor de cabeça.
Ao fim, pretendo fazer o deploy desta aplicação no Heroku, usando o seu serviço de hospedagem de containers.