Venha conhecer mais sobre chatbots e como eles podem ser útil na automação de atividades!

Vamos integrar tudo e demonstrar como tudo é mais simples do que parece, seu bot funcional em 30 minutos, eu garanto! 

Iremos construir um bot que irá interagir com o usuário e já realizar ações que antes era manual, no nosso exemplo, nosso bot irá realizar uma troca de senha para o usuário, tudo automático, sem intervenção humana, mas com uma interação que irá simular um humano.

Iremos fazer tudo isso, criando uma inteligência usando o IBM Watson, onde iremos integrar com um Client feito em Python/Django, que será responsável pelas ações (como a troca de senha) e também será responsável por receber a repassar a mensagem para nosso Bot no Telegram! =D

E se você não programa em Python, fique tranquilo, vou demonstrar como você pode fazer tudo isso na linguagem de sua preferência! =D 

Borá lá !!!

Vou realizar uma demonstração de como desenvolver um ChatBot simples que responde tags enviadas para o Bot no Slack.
A ideia é demonstrar como até mesmo um ChatBot simples pode impactar um ambiente de trabalho de forma positiva, automatizando a agilizando ações que antes eram manuais e onerosas.

Nesta palestra irei falar dos meus desafios para inserir a linguagem Python e seus framework em um ambiente totalmente dominado por Java.

Irei demonstrar toda a resistência, as dificuldades e é claro as conquistas, pois no final o Python conquistou a todos!

Duração: de 20 a 40 minutos

Público-alvo: Qualquer pessoa que tenha interesse em Python e em um boa história.

Nessa palestra irei demonstrar como utilizar a Elastic Stack (Elasticsearch, Logstash, Filebeat e Kibana) para monitorar aplicações.

Com a Elastic Stack é possível monitorar todos os logs da sua aplicação, inluído tempo de resposta, quantidade de requisições, quantidade de requisições com erros e quais os maioras falhas que a aplicação retorna.

Juntando o Elasticsearch mais Python, vamos realizar correções paliativas de erros na aplicação em quase tempo real enquanto o usuário acabou se sentir um problema.

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.