Python Brasil 2022

A biblioteca Numba permite que o código Python tenha a mesma velocidade de C e Fortran. Nesse tutorial veremos como o Numba funciona internamente e como podemos estendê-lo.

* Sobre mim (5 min) * Introdução ao Numba (1 hora) - O que é o Numba? - Diferença entre compilação, interpretação e JIT - Como o Numba utiliza o LLVM para deixar o NumPy mais rápido - Exemplos de como utilizar o Numba * Instalando o Numba a partir do código-fonte (10 min) * Estender o Numba para suportar novas funcionalidades do NumPy(1h) - Implementar uma função do NumPy utilizando as APIs de alto e baixo nível disponíveis no compilador * Tempo reservado para a audiência experimentar as APIs do Numba (1h) * Dúvidas da audiência (45 min)

Conheça mais sobre uma das ferramentas de visão computacional da Google, que permite também reconhecer padrões do corpo humano. E desenvolva exemplos que abordam a interação de gestos para aplicações.

A atividade consiste em: - Apresentação/introdução da ferramenta (30min) - Conceitos relacionados a detecção de objetos e soluções do Mediapipe (30min) - Exemplo prático do treinamento do modelo Mediapipe para um jogo utilizando as mãos (1h30min) - Exemplo prático de uma interface controlada pelos gestos do usuário (1h30min) O propósito principal da atividade é conseguir introduzir as soluções desenvolvidas dentro da ferramenta Mediapipe para o público. Isso acontece por meio de um contexto, que será apresentado, que estabelecerá os conceitos chaves e a direção para o restante do curso. Após isso os exemplos práticos serão feitos utilizando a ferramenta sob a linguagem de programação Python em notebooks Jupyter, onde todos poderão acompanhar com clareza a execução do código. A solução abordada será em grande parte o Mediapipe hands. Ao fim, busca-se principalmente introduzir a facilidade de interação humano-computador para diversos problemas abordados pelo desenvolvedor.

Todo desenvolvedor, algum dia, irá construir uma API REST. Vamos fazer isso de forma produtiva. Venha construir comigo uma API básica em Django, mas cuidado, ele pode te deixar preguiçoso para codar.

Quem sou eu? - 5min Dev's Django. Onde trabalham, o que fazem, como vivem? - 5min Aquele parte clássica de configurar o ambiente - 20min Where is my project?! Criando um projeto - 15min Tá com Insomnia? - 10min Modo sério: Entendendo um projeto Django (Arquivos, pastas, ciclo de vida de requests) - 10min Aquela parte que empolga. Exemplo de endpoints- 20min Na passarela... Os modelos Django - 40min Queries, o ponto crítico - 50min "Rest in peace" - 30min Arrasta pra cima para saber mais. Considerações finais e próximos passos - 10min

Entenda os principais conceitos por trás das API's web, como são utilizadas e construa sua primeira API web utilizando Python através do Framework FastApi.

Tabela de conteúdo: 1. Sobre mim (5min) 2. Introdução à Web APIs utilizando Python - O que são APIs (15min) - Web API (20min) - - Métodos HTTP - - Endpoints/Body/Parameters 3. Pausa (5min) 4. Por que aprender? (10min aprox.) - - Opções utilizadas no mercado - - Documentação de uma Api 5. FastAPI (40min aprox.) - - Contexto do Api que iremos construir - - Introdução a biblioteca e instalação - - Primeiros passos - - CRUD do contexto

Olá! Somos designers do ByteMe, time de tecnologia do INDT. Há 5 anos utilizamos dinâmicas de Product Discovery para criar projetos com o objetivo de entregarmos continuamente valor a cada sprint.

O ByteMe atua junto há mais ou menos 5 anos como time estável. Nesse período atuamos desenvolvendo projetos e produtos de Startups de base tecnológica e grandes indústrias do PIM. Lidamos com diversos tipos de projetos e criamos ao longo do tempo algumas práticas que nos ajudaram a ter sucesso. Essas práticas otimizam nosso tempo e recursos, além de priorizar o que de fato entrega valor aos nossos clientes e usuários do sistema. Vamos conversar sobre nossas principais metodologias que utilizamos no processo de descoberta que costumamos aplicar no time, sendo elas voltadas para: - Discovery Continuous (Quando o Discovery é necessário? / Qual seu papel no Discovery?) - Prática de User Research (Jobs-to-be-done / Entendimento de negócio e objetivo / Alinhamento de objetivos de negócios x usuários x desenvolvimento) - O usuário (Perfil vs Personas/Jornada do Usuário) - O produto (Construindo e priorizando o Backlog) - Criação (Design Studio) - Validação de soluções (Pesquisas qualitativas e quantitativas)

Seguindo o topico de visualização de dados, vamos utilizar dados públicos e construir uma dashboard com gráficos interativos usando a biblioteca do Plotly no Python

5 min - Apresentação 30 min - Conceitos gerais de visualização de dados 10 min - Considerações sobre a profissão de analista de dados ---- parte prática 15 min - Apresentação da base de dados públicas utilizada 60 min - construção de gráficos basicos: pizza, histograma, serie temporal, geochart, boxplot 10 min - pausa 30 min - editando legendas, posicionamentos, tamanhos e cores dos gráficos 60 min - construção de gráficos complexos com mais de um grupo ou serie temporal 30 min - exportando as visualizações em html e png .

Venha aprender sobre as diferenças entre Git e GitHub e descobrir os comandos Git mais usados no dia a dia do desenvolvimento! Iremos usar a interface do GitHub para entender o fluxo de contribuição.

A ideia é ensinar desde a base das duas ferramentas, com a finalidade de terminar o tutorial sabendo desde o add até o pull request Quem sou eu (1 min) Diferença entre Git e GitHub (4 min) Git (55 min) -Instalação (5 min) -Configuração (5 min) -Nomenclatura (5 min) -Criação do projeto (1 min) -Explicação sobre o .git (1 min) -Explicação sobre a área de staging (10 min) --status --add --rm --commit -Revisar histórico (5 min) --log, show, diff -Desfazer commits (5 min) --reset --reset --hard --checkout -Ramificações (branches) (15 min) --.git/HEAD --checkout --checkout -b --merge --pull origin --stash --cherry-pick -Git command explorer (3 min) GitHub (60 min) -Criar conta (10 min) -Criar um repositório (5 min) -Clonar o repositório criado (5 min) -Fork (5 min) -Modificar e atualizar sua versão (10 min) -Pull Request (15 min) --O que é --Como fazer -Conflitos(10 min)

Venha aprender a desenhar com a biblioteca py5, que traz ao Python o vocabulário de desenho da linguagem Processing, uma ferramenta de programação para designers e artistas visuais que já tem 20 anos.

Resumindo, Python é uma linguagem de programação muito versátil, e como toda linguagem moderna ela se beneficia de um rico ecossistema de bibliotecas - pacotes de código feitos por outras pessoas, que instalamos, e que acrescentam mais funções à linguagem. Vamos aprender um pouco de desenho e programação usando ferramentas abertas e livres, usaremos principalmente um editor de texto para código, Thonny IDE (Thonny.org), a linguagem de programação Python e a biblioteca py5 (http://py5.ixora.io), que traz o vocabulário de desenho de Processing.org para o Python.

Pandas é uma biblioteca de estruturação e análise de dados para Python. Ou colocando em outros termos, uma grande aliada na hora de sacar bons insights de grandes volumes de dados, como a base do TSE.

Material do Tutorial: https://github.com/fmasanori/pybr2022 Vamos colocar a mão na massa, entrevistar a base de Dados Pública do TSE e extrair as respostas que buscamos nos seguintes requisitos: 1) Jornalista quer saber a classificação do eleitorado a partir do estado civil, escolaridade e faixa etária, além da quantidade de eleitores que utilizam nome social 2) Jornalista quer saber, naquele local, a zona eleitoral com mais jovens ( < 29 anos) e com mais idosos ( > 60 anos) 3) Jornalista quer descobrir as zonas eleitorais com mais eleitores que utilizam nome social 4) Jornalista quer saber como votou cada zona eleitoral para os candidatos 'Jair Bolsonaro' e 'Lula' 5) Jornalista quer saber a percentagem de eleitores ausentes da última eleição 6) Jornalista quer automatizar a exportação das estatísticas 7) Jornalista quer a Análise feita no Jupyter Notebook.

Venha comigo desenvolver uma automação com Python e visão computacional de maneira prática para qualquer tipo de sistema. Esqueça engenharia reversa, capturar ID ou XPath de componentes via DOM.

Estima-se que o mercado de automação robótica de processos alcançará cerca de US $47 bilhões até 2029. Python é a linguagem mais popular no segmento devido ao vasto ecossistema de pacotes e suave curva de aprendizado. Além da construção, o gerenciamento e orquestração de automações e outras rotinas com Python é um constante problema que faz necessário a utilização de diversas ferramentas para agendamento, gestão de logs, alertas, etc. Neste tutorial vou demonstrar como configurar o ambiente para o desenvolvimento de automações com visão computacional que podem ser utilizadas para automatizar tarefas em qualquer ambiente bem como uma solução unificada para orquestração de qualquer código Python. - Sobre mim - 5 min - O que é RPA? - 10 min - Objetivo Tutorial - 10 min - Introdução - 30 min - Hands-on: Setup Ambiente - 30 min - Hands-on: Automação Web Coleta de Estatísticas YouTube - 1 hora - Hands-on: Orquestração: Logs, alertas, agendamentos e parâmetros - 1 hora

Vamos implementar o template django jazzmin e criar páginas personalizadas dentro doframework django admin

Vamos criar uma pequena plataforma de "base de conhecimento" salvando informações de forma organizada e centralizada algumas informações da empresa como links importantes, agenda telefônica, e se der tempo um pqno blog dentro do django admin... tudo isso usando como base o jazzmin para apresentar de forma legal para a empresa

Por que `if` não é uma função? Por que Python precisa adicionar palavras-chave de tempos em tempos? Para que serve e como funciona uma closure? Estas são algumas das questões fundamentais que você poderá responder após este tutorial. Vamos explorar interativamente o lis.py de Peter Norvig:um interpretador simples e Turing-completo de Scheme.

Por que `if` não é uma função? Por que Python precisa adicionar palavras-chave de tempos em tempos? Para que serve e como funciona uma closure? Estas são algumas das questões fundamentais que você poderá responder após este tutorial. Vamos explorar interativamente o lis.py de Peter Norvig:um interpretador simples e Turing-completo de Scheme.

Vamos de maneira aleatória definir aleatoriamente de uma lista extensa de 250 filmes, um para assistir.

Utilizando as libs requests e beautiful soup, vamos raspar dados do site IMDB, tratar os dados e, de maneira aleatória, definir um filme para assistirmos.

No contexto das mudanças ambientais e Big Data, criar soluções tecnológicas para o processamento de dados de Observação da Terra, é importante para permitir o monitoramento eficaz dos ecossistemas.

O Sensoriamento Remoto é a ciência pautada na obtenção de informações sobre um objeto sem que haja o contato físico direto, podendo ser usado para monitorar importantes características biofísicas e atividades humanas no planeta Terra. Com base em informações extraídas dos dados de Observação da Terra, pesquisadores, especialistas e tomadores de decisão conseguem dar grandes passos no monitoramento de mudanças ambientais. Diante do apresentado, pretende-se abordar os tópicos: - Python e Dados Geoespaciais (1h): Era do Big Data, Data Science e Machine Learning; FOSS (Free and Open Source Software); Ciência aberta e reprodutível. - Manipulação de Dados Raster (1h): Visualização de bandas; Manipulação de histograma; Composição colorida e contraste; Métodos simples para classificação. - Manipulação de Dados Vetoriais (1h): Tipos geométricos; Documentos JSON/GeoJSON; Leitura/Escrita de Dados Vetoriais. - Situação Problema (1h): criação de gráficos e extração de estatísticas zonais.

Automatizar experimentos é um importante processo em dias de MLops, atualmente o mercado conta com inúmeras ferramentas para facilitar e automatizar as principais atividades em projetos de IA

No treinamento será abordado sobre duas ferramentas: MLflow e Papermill. As duas ferramentas são empregadas em ambientes de experimentação para projetos de machine learning onde será apresentado como automatizar experimentos, parametrização e principais práticas dentro dessas ferramentas. A maioria dos cientistas de dados possuem uma padrão de atividades que podem ser automatizadas e gerenciadas automaticamente por meio do painel do MLFlow de maneira que permita gerenciar e escolher o melhor modelo com a melhor configuração em um processo de múltiplos experimentos. No tutorial será abordado todos esses tópicos e apresentado um hand-on de como automatizar um projeto na prática.

Neste tutorial vamos aprender a construir REST APIs assíncronas usando o framework `FastAPI` com o recurso `asyncio` e a sintaxe `async` / `await` do Python

Os principais objetivos são: entender como funciona coroutines em Python e a sintaxe async / await, saber as principais caraterísticas do FastAPI comparando-o com outros frameworks e principalmente ver na prática o poder das tarefas assíncronas em relação à performance. Contents: - Sobre mim - 5 minutos - Apresentando o projeto que iremos construir - 5 - Introdução a coroutines - 15 minutos - Sintaxe async / await (Python 3.7) - 15 minutos - Introdução ao FastAPI / comparação com outros frameworks - 10 minutos - Iniciando projeto e explorando principais recursos do FastAPI - 30 minutos - Criando feature que integra com API terceira (de forma síncrona) - 10 minutos - Criando feature que integra com API terceira (de forma assíncrona) - 10 minutos - Comparando tempo de execução de ambas as versões, síncrona e assíncrona - 10 minutos - Conclusão - 5 minutos

O YOLO é um algorítmo de detecção de objetos em vídeos e imagens e é famoso devido à sua velocidade e precisão. Neste tutorial vamos mostrar como ele funciona na prática.

O YOLO (You Only Look Once) é um algorítmo de detecção de objetos em vídeos e imagens e é famoso devido à sua velocidade e precisão. Recentemente tivemos o lançamento da versão 6 do algorítmo, que promete ser ainda mais precisa. Neste tutorial vamos mostrar como o YOLO funciona na prática através de um case prático e quais são as últimas novidades do mercado. Motivação: Existe uma grande quantidade de aplicações de visão computacional em que podemos aplicar o YOLO. Algumas delas são veículos autônomos, detecção de placas de veículos, detecção de placas de sinalização, sistemas de segurança em ambientes públicos, robôs aspiradores, diagnóstico em medicina, detecção de produtos em uma loja, etc. Além disso, o YOLO é a ferramenta mais conhecida quando se trata de reconhecimento de objetos. Com ela, é fácil de criar um projeto do zero e colocar em produção. Roteiro e tópicos do tutorial: 1) Sobre o palestrante (5 min): * Apresentação breve do palestrante. 2) Teoria básica sobre o YOLO. Nessa seção, vou passar o mínimo necessário para entender o YOLO de uma maneira simples (35 min): * Como funcionam as redes neurais (introdutório básico), Darknet (arquitetura nativa do YOLO) * Quais são os componentes do YOLO. Bounding box (caixa delimitadora), probabilidade de detecção, etc. * Exemplo dele funcionando na prática. 3) Aplicação prática. Vou fornecer o tutorial (1h20 min): * Set up do código * Sobre o dataset * Avaliação do modelo * Deploy do modelo usando Flask Obs: para facilitar o andamento do tutorial, levarei alguns códigos auxiliares previamente publicados no github. Sobre o palestrante: Possui 7+ anos de experiência com data science e engenharia de software. Atualmente é Gerente de Data Science da BairesDev e mestrando em engenharia elétrica pela POLI - USP com projeto de visão computacional aplicada a veículos autônomos. Possui experiência como palestrante (+5 só no TDC). É Professor de Análise de Dados e BI na Escola Conquer.

O FastETL é o canivete suiço para o time de Engenharia de Dados. Possui métodos como o copy_db_to_db, simples assim, você informa as conexões de bancos de dados e o método faz a cópia para você.

O [**FastETL**](https://github.com/economiagovbr/FastETL) é um pacote de plugins do Airflow para construção de pipelines de dados para uma variedade de cenários comuns. Principais funcionalidades: * Replicação de tabelas por meio de cópia *full* ou incremental em bancos de dados SQL Server, Postgresql e MySQL * Carga de dados a partir do GSheets * Carga de arquivos na rede Samba/Windows * Extração de CSV a partir do SQL Server * Consulta à API do DOU Este framework é mantido por uma rede de desenvolvedores de diversas equipes do Ministério da Economia e é o resultado acumulado da utilização do Airflow, uma ferramenta de código aberto, desde 2019. ## Pré-requisitos 1. ter o Linux ou Windows WSL instalado 1. Ter o Docker instalado e executando. ## Tabela de Conteúdo 1. Sobre nosso time (5min) 1. Apache Airflow - explicação e instalação da imagem Airflow Docker(30min). 1. Conexão com BD origem (15 min) 1. Conexão com BD destino (15 min) 1. Exemplos cópias (55min)

A abertura da Python Brasil será um momento para agradecermos todos os nossos apoiadores. O evento conta com várias atrações nacionais e internacionais, além de tutoriais e sprints, que buscam reunir a comunidade para trocar experiências e contribuir para o crescimento tecnológico. Link: https://www.youtube.com/watch?v=sXWD4KHn9Ys

Pretendo compartilhar minha vivência de 10 edições da conferência Python Brasil, trazendo análises sobre a arquitetura social da comunidade, desafios que passamos e histórias incríveis.

Eu participei da minha primeira Python Brasil em 2013, em Brasília. Onde era a primeira com uma Big Kahuna mulher, a Tânia. Depois do primeiro e mágico impacto no centro de convenções Ulisses Guimarães eu nunca mais perdi nenhuma edição. A cada ano a Python Brasil é o meu ritual de renovação de energias e certamente um dos momentos onde eu mais aprendo como profissional e ser humano. Fiz grandes amizades, recebi ajudas e ajudei quem eu pude. Tive a oportunidade de organizar uma Python Brasil em 2016, depois participei da diretoria da APyB e ajudei outras edições. Pude observar a comunidade ganhando novas caras, e tendo avanços sociais significativos. Agora em Manaus será um importante momento, a primeira edição na região norte e no coração da Floresta Amazônica. É a cara do Brasil!!! Link: https://www.youtube.com/watch?v=ISXGfhjBiLg

Você sabia que Python tem um poema? Que valores nulos nem sempre são iguais? E se der erro? O seu código executa ou deixa de executar? Nesta palestra serão mostrados exemplos curiosos do Python.

A ideia desta palestra é trazer algumas curiosidades bastante interessantes da linguagem para debatermos e questionarmos. Mostrarei alguns exemplos como "np.nan == np.nan" que retorna Falso ou o porquê de "round(1.5) == round(2.5)" retornar True. Mostrar que executando "import this" temos o Poema do Python e alguns exemplos curiosos que foram questionados no grupo do PyNorte e explicados pelo Nilo Menezes que foram até publicados neste link: https://blog.nilo.pro.br/posts/2020-05-03-consultas-do-telegram-questoes-interessantes/#q2 (eu pedi autorização para ele). Além destes, alguns outros exemplos interessantes que instigam a curiosidade e o entendimento de peculiaridades da linguagem. Link: https://www.youtube.com/watch?v=w2IR2N-s_RM

O avanço tecnológico tem trazido mudanças significativas refletidas no modo de agir, pensar e se relacionar na sociedade. Porém, há comunidades e grupos que não acompanharam esse avanço. Por que?

Meu objetivo com esta palestra é abrir uma discussão e, principalmente, jogar luz em diversas inconsistências sociais. A sociedade moderna urbanas têm ao seu dispor facilidade a tecnologias de forma rápida e segura. Porém, quando pensamos em comunidades afastadas desses polos o cenário muda. A disparidade é grande, causando falta de oportunidade, atraso e deixando, de certo modo, que esses povos vivam isolados e com baixo acesso às benefícios que podem ajudar e/ou até mudar suas realidades. Minha palestra pode seguir o seguinte roteiro: - Apresentar meu background (técnico/social) - Apresentar história sobre o avanço tecnológico - Apresentar sobre as diferentes comunidades/sociedades (puxando para comunidades ribeirinhas do norte do país) - Mostrar dificuldades de acesso a tecnologias - Apresentar exemplos de pessoas vindas dessas comunidades - Apresentar possíveis projetos que tentam levar essa a internet pra estes povos - Apresentar possíveis soluções - Fechamento trazendo os acompanhantes há uma reflexão sobre o esquecimento desses povos frente aos avanços, diários, da tecnologia Link: https://www.youtube.com/watch?v=AnP0RjdUYPk

É comum ouvirmos que ORMs são lentos e não devem ser usados em aplicações de grande porte. Com isso, iremos mergulhar nesse assunto e explorar os aspectos necessários para fazer boas queries com ORMs.

Como mencionado no resumo, quero quebrar o mito de que ORMs são lentos e não devem ser usados em aplicações de grande porte. Para isso, pretendo abordar: - De volta ao básico: entendendo as queries diretamente no SQL. Antes das queries serem performáticas no ORM, precisamos entender fazê-las performáticas em SQL puro. Só assim conseguiremos resolver os mesmos problemas no ORM. - Contextualização o banco de dados postgres. - Contextualização sobre Python e Django. - Vantagens do ORM sobre SQL puro - Problemas comuns que as pessoas encontram em ORMs: - - Query N+1: Nesse problema, pra todo registro retornado/iterado do banco de dados, a aplicação faz uma nova consulta. Isso gera inúmeras queries extras e piora muito a performance. - - Consultas mais complexas com ORM: Como usar funções do SQL como CASE-WHEN-THEN, SUM, COUNT() e afins. - - Mantendo o código limpo e organizado com o ORM. - Ferramentas auxiliares para debugar e melhorar as queries. - Como usar os índices Link: https://www.youtube.com/watch?v=rsKxYWF1by4

A biblioteca Numba permite que o código Python tenha a mesma velocidade de C e Fortran. Nessa apresentação veremos como o Numba funciona internamente.

* Sobre mim (1 min) * Diferença entre compilação, interpretação e JIT (5 min) * O que é o Numba? (5 min) * O que é o projeto LLVM? (5 min) * Como o Numba utiliza o LLVM para deixar o NumPy mais rápido (5 min) * Exemplos de como utilizar o Numba (10 min) * Dúvidas (9 min) Link: https://www.youtube.com/watch?v=4Kk-X7KtT0I

A chave para um bom código em duas palavras: testes unitários. Use Python para testar seu código e suas DAGs do Airflow. Aumente a produtividade e diminua erros no seu time!

1 - Sobre mim (2min): Quem sou eu, onde atuo, o que gosto de fazer. 2 - O que são testes unitários (5min): Falar sobre o conceitos e boas práticas de unit testing. Tópico pouco abordado em times de Data Science, onde a maioria não tem formação de Desenvolvimento de Software. 3 - Testes no Python (10min): Falar um pouco e mostrar exemplos da biblioteca pytest. Como construir um teste unitário básico e testar seu código. 4 - O que é o Airflow (5min): Explicar por cima a teoria e pra que serve a ferramenta. 5 - Testando DAGs do Airflow (15min): Explicar como estruturei testes para DAGs do Airflow na minha empresa, e como diminui a taxa de erros em staging em 90% e aumentei a produtividade do time. 6 - Dúvidas e questões (3min).

Já pensou em utilizar Python direto em um arquivo HTML sem precisar instalar nada? Venha conhecer o PyScript, uma solução open source que permite utilizar Python no navegador.

Inspirado no keynote de Peter Wang na Pycon US 2022 (https://www.youtube.com/watch?v=qKfkCY7cmBQ&ab_channel=PyConUS). Essa palestra irá consistir em apresentar o Pyscript, ferramenta open source desenvolvida pela Anaconda para utilizar Python no navegador sem a necessidade de instalar qualquer pacote, nela você irá aprender sobre os recursos dessa solução para começar a fazer suas primeiras aplicações. * Sobre mim - 5min * O que é PyScript - 5 min * Por que usar Python no seu navegador - 5 min * "Hello, world!" utilizando PyScript - 5 min * Tags e recursos do PyScript - 10 min * Aplicações utilizando PyScript - 10 min Link: https://www.youtube.com/watch?v=vbLG12D4Bas

Link: https://www.youtube.com/watch?v=oO3ToUIo3cg

Análise sobre a comunidade que utiliza os dados abertos governamentais relacionados à educação brasileira, discutindo os desafios técnicos e para a garantia de uma participação cidadã mais efetiva.

Dados abertos governamentais são um recurso essencial na construção de tecnologias que visam apoiar a resolução de problemas sociais. Na educação brasileira contamos com muitas bases de dados para análises e extração de informações. Essa palestra apresenta o processo e os resultados de um estudo sobre a dinâmica entre as pessoas e organizações que fazem uso desses dados, suas motivações e dificuldades. Tabela de conteúdo: - O que me trouxe até aqui (5 min) - Contexto (5 min) - Tecnologia cívica - Dados abertos governamentais - Descrição do método de pesquisa e tecnologias utilizadas (8 min) - Caracterização dos projetos de software e experiência das pessoas integrantes dessa comunidade (12) - Conclusões e dúvidas (10 minutos) Link: https://www.youtube.com/watch?v=VBH-xItHt-w

Do Homem de Ferro a Vingadores. O que a Marvel nos ensinou sobre arquitetura de software modular? Dividir para conquistar, do pequeno ao grande! Python Avante!

Assim como os filmes da Marvel, um projeto de software começa pequeno, com uma história simples e fácil de entender. Com o tempo o projeto cresce, a complexidade aumenta e os vilões ficam cada vez mais fortes. O que fazer para enfrentar esse problema? Nesta palestra será apresentada uma solução de arquitetumra para projetos Python que divide o código do projeto em pequenos pacotes para realizarem funcionalidades específicas, essa arquitetura modular permite um maior reuso de código, facilita a execução de testes e manutenção, aumentando a agilidade do time e a qualidade do projeto. Apresentação - 2 min Arquitetura Modular - 20 min Criação Pacote - 6 min Pypi Server - 2 min Instalação de pacotes (requirements.txt) - 2 min Upgrade/Downgrade - 3 min Perguntas - 5 min Link: https://www.youtube.com/watch?v=Ccw9Dlw9b2c&t=1928s

En el principio fue el código ASCII. Esto era problemático al escribir código en idiomas distintos al inglés. Ahora con Unicode podemos usar todos los alfabetos del mundo, pero hay que saber cómo.

El estándar de Unicode es una especificación que tiene como objetivo enumerar los caracteres utilizados en todos los sistemas de escritura que existen en el mundo. A cada carácter se le asigna un código único. Comparado con otros lenguajes de programación, el soporte de Unicode de Python es particularmente bueno, pero es necesario conocer sus pormenores para sacarle el máximo provecho. En esta plática se mostrará cómo usar correctamente Unicode y sus respectivos esquemas de codificación (por ejemplo, UTF-8) en nuestros programas de Python y cómo evitar algunos errores comunes. ## Contenido - Sobre mí (3 min) - Introducción a Unicode (5 min) - Esquemas de codificación: UTF-8, UTF-16, UTF-32 (5 min) - Conversión entre caracteres y bytes (5 min) - Literales de Unicode en código fuente de Python (3 min) - Propiedades de Unicode (3 min) - Comparando cadenas de caracteres (3 min) - Lectura y escritura de datos Unicode (5 min) - Tips y conclusiones (8 min) Link: https://www.youtube.com/watch?v=sYWZ23N2Jqg

Conhece o PyLadies Bioinfo? Somos uma comunidade do PyLadies que integra computação e biologia, de forma colaborativa, em um dos campos mais ativos atualmente: a Bioinformática. Bora saber mais?

Introdução e apresentação das palestrantes 3 min O que é a Bioinformática 5 min Breve historia das mulheres na Bioinformática - problema da disparidade de gênero 5 min Como e porquê surgiu o PyLadies Bioinfo? 7 min Como o PyLadies Bioinfo atua 10 min Evolução do PyLadies Bioinfo de 2020 até hoje 5 min Perguntas 5 min Historicamente as mulheres não têm sido devidamente reconhecidas nas ciências, incluindo áreas interdisciplinares como é o caso da Bioinformática, que une computação com biologia. Mesmo havendo grande porcentagem de estudantes mulheres nas áreas biológicas, a área de Bioinformática ainda é predominantemente masculina; partindo desse problema, surgiu a necessidade de entender, aplicar e contribuir para mudar essa realidade. Assim, em 2020 nasceu o PyLadies Bioinfo, desde então reuniu mais de 100 pessoas autodeclaradas mulheres com o propósito de aprender, ensinar e incentivar através da aprendizagem colaborativa. Link: https://www.youtube.com/watch?v=FUMIHwVRmXs

Será demonstrado um padrão para desenvolvimento de aplicações web em tempo real, utilizando signals do Django, com Channels, ASGI, REST Framework e Celery.

Desde que a ASGI foi implementada no Django, em 2019, que é possível dispor de toda a agilidade, escalabilidade e consistência desse framework para desenvolver aplicações em tempo real, utilizando websockets, sem inserir latência na propagação das atualizações do banco de dados para o navegador. Nesta palestra, será demonstrado um padrão para isso, usando como exemplo uma sala de chat. Ao final, será lançado uma nova camada para o Django que torna o processo mais rápido, simples e elegante. O código é resultado de 20 meses de desenvolvimento e maturação em produção e será publicado na Python Brasil. Tópicos: - Apresentação do palestrante e porquê agora, com ASGI, Django é **O Framework** - Apresentação do backend de uma aplicação de chat completa, síncrona, sem websockets, utilizando REST Framework. Este é o contexto de um projeto existente, em que será implementada atualização em tempo real por websockets. - Explicação do asyncio e a programação assíncrona, explicando o que está por trás, sem aprofundar, com foco na prática. - Apresentação do Django Channels - Implementação de um signal que envia atualizações do modelo direto pelo websocket. - Aprofundamento sobre asyncio, demonstrando como a latência é reduzida sem aumentar o consumo de recursos. Explicação sobre o broker (Redis / RabbitMQ) - Integração com Celery para tarefas em background - Apresentação de um novo módulo Django que torna todo esse processo muito mais simples, rápido e elegante. Link: https://www.youtube.com/watch?v=GZm9w77WUkY

SRE é o que você tem quando você trata operações como um problema de software. Esta palestra tem o objetivo de apresentar o conceito de SRE e como ele se aplica no desenvolvimento de software atual.

SRE é o que você tem quando você trata operações como um problema de software. Historicamente sempre existiram times de Operações (sysadmins) e de desenvolvimento. O de desenvolvimento sempre focado em entregar rápido e o de operações em manter os sistemas estáveis. Esse cenário mostrou-se não escalável à medida que a tecnologia foi evoluindo por diversos fatores. Nesse contexto, surge a necessidade de SRE. Nesta palestra pretendo falar em mais detalhes sobre como se deu o surgimento e a necessidade de SRE. Passando pela sua definição e conceitos. Pretendo explicar de forma mais ampla o conceito de Confiabilidade, quais impactos que sistemas não confiáveis podem causar, assim como o que pode levar a sistemas serem classificados como não confiáveis. Além disso, pretendo falar como é a atuação de uma pessoa no papel de SRE na prática, explicar conceitos como SLO, SLI e SLA, quais são as responsabilidades de uma pessoa nesse papel e quais tarefas ela fica encarregada. Link: https://www.youtube.com/watch?v=vluAsOhsul0

Experiências sobre exercícios para iniciantes, dados em aulas e workshops, depois de uma curadoria de mais de 20 anos de ensino de programação para iniciantes, e dezenas de milhares de alunos, presenciais ou remotos.

1. Sobre mim 2m 2. Exercícios para fixação de conceitos, para treino de programação (tempo de vôo), e para desafio de suas capacidades. Ampliar o repertório de abordagens. 4m 3. Conceito chave: errar não é ruim, mas uma oportunidade de aprender mais 4m 4. Exemplos de exercícios e conceitos relacionados 10m 5. Projetos maiores, para serem feitos em grupo 3m 6. Aprendizado é um fato social, como usar o Coding Dojo e Coding Review para ensino de programação para iniciantes 3m 7. Uso de Testes nos exercícios 3m 8. Avaliação como uma forma de aprender mais. 4 9. Perguntas 7m Link: https://www.youtube.com/watch?v=Ms8y1a5uwt4

Cansado de ficar esperando sua aplicação carregar? venha entender como dar uma maior confiabilidade às suas aplicações através de teste de performance

Descrição Em uma época onde os usuários esperam por aplicações com tempo de resposta cada vez mais rápido, em conjunto com qualidade dos softwares sendo levada cada vez mais a sério, desenvolvedores devem buscar métricas para avaliar a capacidade do seu software. O que me motivou a falar sobre testes de performance é o fato de acreditar que precisamos de métricas para avaliar a capacidade do nosso trabalho. Além disso, o uso de testes favorece o bom funcionamento na performance da aplicação. Evitando que com a evolução do software piore a sua performance. O objetivo desta palestra é mostrar como um desenvolvedor pode, através do Locust, medir e avaliar a capacidade do seu software. Aqueles que assistirem a palestra devem sair sabendo o que é um teste de performance, como configurar um projeto para testar a sua aplicação e por fim saber avaliar as métricas obtidas. Roteiro - o que é teste de performance - performance x carga x stress - quando e porque testar a performance com locust - como criar testes com locust - criando 'usuários' - criando tarefas para os usuários - get - post - como se autenticar - como verifico se a execução do meu teste foi bom - como calculo os usuário por tempo - conclusão|resumo Link: https://www.youtube.com/watch?v=-6YxB4AKP0w

Como é a vida de um programador autista tardiamente diagnosticado? Quais os estereótipos? "Nossa, você nem parece autista", "por isso que você é inteligente" e outras bizarrices que vivemos dia a dia

Irei falar um pouco sobre meu histórico, sobre o que é o Transtorno do Espectro do Autismo (TEA), sobre boas práticas ao lidar com a neurodiversidade no time e no final pretendo falar sobre possíveis sinais de TEA, conscientizando sobre como buscar o diagnóstico. Link: https://www.youtube.com/watch?v=jkt1BPouNMg

Quer aprender Python de um jeito divertido? Então venha descobrir como unir eletrônica e programação para criar joguinhos usando MicroPython e a placa micro:bit.

A palestra irá demonstrar a utilização dos recursos da placa micro:bit (hardware open source educacional) utilizando uma releitura do jogo Genius feita em MicroPython. O material foi criado com foco em pessoas iniciantes, não é preciso ter experiência com eletrônica. O conteúdo se inicia com uma introdução sobre a micro:bit, o objetivo da plataforma e as especificações dela. Serão apresentados dois modos de programar a placa (editores de bloco e editores de texto), com exemplos de utilização de ambos. Após uma breve comparação do MicroPython (linguagem utilizada na placa) com o Python "tradicional", serão dados exemplos práticos de código para utilizar os principais recursos da placa (LEDs, botões, acelerômetro e rádio). Em seguida, o projeto Genius será utilizado como prova de conceito: o funcionamento do jogo e a lógica da releitura serão apresentados em conjunto com uma explicação detalhada do código fonte e uma demonstração do jogo em funcionamento para encerramento da palestra. Link: https://www.youtube.com/watch?v=0eqef6aCK44

Uma das maneiras mais práticas de aprender uma coisa nova é a partir de similaridades. Nessa palestra veremos o que Python e Planilhas tem em comum, além da letra P.

2 - Sobre mim 3 - objetivo da palestra 5 - motivações do tema 5 - histórico do Python e do Pandas 15 - Similaridades entre Pandas e Planilhas, conteúdo baseado na documentação do Pandas 5 - Conclusão 5- Perguntas Link: https://www.youtube.com/watch?v=eAkOKJt5l6s

Sair da trilha técnica foi um desafio imenso e nessa palestra vou abordar a minha jornada nessa migração, os desafios, medos e aprendizados que tive nesse primeiro ano.

Depois de mais de 12 anos trabalhando diretamente com código, de junior a tech leader, tomei uma direção na carreira indo mais para a parte de pessoas, e deixando o papel de contribuidor individual de lado. Nessa palestra vou abordar como é a vida como Eng Manager, quais os desafios encontrei, medos que senti e ainda sinto e também os aprendizados que tive. Mostrarei os conteúdos que me ajudaram e como sobrevivi ao primeiro ano nesse novo cargo. Link: https://www.youtube.com/watch?v=gEM32vG6Ppk

Venha conhecer as estratégias utilizadas pelos docentes da Universidade Federal do Amazonas no ensino de Introdução à Programação com Python para os mais diversos cursos da universidade.

Essa palestra abordará as estratégias utilizadas por docentes do Instituto de Computação da Universidade Federal do Amazonas no ensino da disciplina de Introdução à Programação de Computadores utilizando a linguagem de desenvolvimento Python. Nessas disciplinas os alunos aprendem a resolver problemas algorítmicos, elaborar, verificar e implementar algoritmos e manipular estruturas de dados básicas armazenadas em memória principal. Os cursos atendidos são Engenharia de Materiais, Engenharia de Petróleo e Gás, Engenharia de Produção, Engenharia Elétrica, Engenharia Mecânica, Engenharia Química, Estatística, Física (Licenciatura e Bacharelado), Geologia, Matemática (Licenciatura) e Matemática Pura e Aplicada. No final da disciplina os alunos já saem programando em Python e podem utilizar esses conhecimentos nas suas respectivas áreas. O objetivo da palestra é apresentar ao público a maneira diferenciada adotada para ensinar alunos sem nenhuma experiência com lógica e programação. Planejamento do conteúdo que será abordado na palestra: 0 mim - 5min – Apresentação inicial, sobre mim e sobre e os docentes da disciplina 5min - 15min – Apresentação do objetivo, assuntos abordados da disciplina e metodologia de ensino adotada nas aulas. 15min - 35 min – Apresentação do sistema online de correção automática de código-fonte, desenvolvido pelo Instituto de Computação (IComp) da UFAM para dar suporte aos estudantes e docentes da disciplina. 35min – 40min – Apresentação das pesquisas em andamento a respeito da metodologia de ensino da disciplina. Link: https://www.youtube.com/watch?v=OBRmdl9AAc8

Psicologia e Python: uma combinação maravilhosa! Vamos conversar sobre diferentes técnicas e análises que podem ser feitas a partir dessa combinação para o desenvolvimento de pesquisas inovadoras!

É evidente, a partir dos avanços tecnológicos, a transformação do comportamento das pessoas e sua relação com as novas tecnologias. Além disso, os dados provenientes dessas interações permitem a compreensão de padrões de comportamento, hábitos e preferências das pessoas. Por esse motivo, a Ciência Psicológica precisa estar atenta a essas mudanças, não só no que diz respeito aos temas de estudos relacionados à transformação digital, mas também sobre os métodos utilizados para operar esses dados disponíveis. E, para este último, Python pode ser um caminho incrível! Contudo, infelizmente, quando falamos em Python no curso de Psicologia, as perguntas sempre são as mesmas: "O que é Python?" e "Como eu vou aprender a programar se eu sou de humanas?", sempre é uma surpresa para os alunos as possibilidades que Python traz no desenvolvimento de pesquisas inovadoras. A proposta dessa palestra partiu de uma roda de conversa em que eu realizei em um outro evento de tecnologia, em que muitas pessoas, a maioria das ciências humanas, estavam interessadas em saber como usar Python. Dessa forma, essa proposta foi desenvolvida como um manual de formas que Python pode ser utilizada na psicologia (como mostra a tabela de conteúdo) e consequentemente outras ciências. Essa palestra irá abordar os seguintes tópicos (tabela de conteúdo): 5 minutos - apresentação da palestrante 5 minutos - Contextualização do cenário atual e da mudança de comportamento das pessoas com as tecnologias; Apresentar pesquisas na psicologia que utilizam de Python e estão sendo desenvolvidas). 10 minutos - Apresentação do que é possível fazer com Python na psicologia: Mineração de dados, análise de sentimentos, análise textual, análise de redes sociais, uso de aprendizagem de máquina). 10 minutos - Desafios de apresentar Python no curso de psicologia, da resistência das pessoas e da mudança de padrão de pensamento sobre os currículos. 10 minutos - Perguntas. Link: https://www.youtube.com/watch?v=PLNyr9U798o

O PostgreSQL está há décadas evoluindo em funcionalidades e desempenho, mas nem sempre extraímos o melhor dele. Serão apresentadas técnicas para melhorar o desempenho e diminuir o espaço utilizado.

Melhorar o desempenho de uma aplicação Web não passa só por adicionar camadas de cache ou criar índices no banco de dados: é preciso não somente modelar o banco de maneira correta, mas também utilizar suas funcionalidades de maneira específica a obter o melhor desempenho. Softwares de banco de dados como o PostgreSQL (o software livre mais avançado da área) estão há décadas melhorando desempenho e adicionando funcionalidades, que nem sempre pessoas que desenvolvem para Web conhecem ou utilizam e, por fim, acabam utilizando mais recursos ou tendo desempenhos subótimos em suas aplicações. Se você precisa ir além dos milhares de registros, essa palestra é para você. Itens a serem abordados: - Apresentação do palestrante e contexto (trabalho com dados) - Problemas causados por modelagem de dados inadequada - Entendendo a execução das consultas - Índices, gatilhos e outras ferramentas - Importação e exportação de grandes quantidades de dados com Python Link: https://www.youtube.com/watch?v=tS5f7Mo6lTA

Em um mundo tão pragmático, profissionais de tecnologia encontram dificuldades em refletir sobre o fundamento de suas atividades. Nesta palestra, apresentaremos ferramentas úteis para tal reflexão.

Em um mundo tão pragmático, profissionais de tecnologia encontram dificuldades em refletir sobre o fundamento de suas atividades. Nesta palestra, apresentaremos ferramentas úteis para tal reflexão. Seguirei a abordagem de Verkerk e demais autores, na obra Filosofia da Tecnologia, publicada no Brasil pela Editora Ultimato em 2018. Tal abordagem defende que a contribuição que a filosofia traz à tecnologia pode ser dividida em três funções: 1) Função analítica: criação de um bom quadro de referência conceitual 2) Função crítica: uso desse quadro conceitual para avaliar sobre os benefícios e prejuízos ligados à determinada tecnologia 3) Função direcional: tentativa de determinar um bom caminho para o desenvolvimento tecnológico A estrutura da palestra seguirá estes três principais pontos de maneira acessível àqueles que não tem formação alguma em filosofia, fazendo uso de exemplos concretos do trabalho com tecnologia. Link: https://www.youtube.com/watch?v=OihMO3WAkzc

Nesta palestra, vamos ver como e por que refatorar o seu código de acordo com as melhores práticas, e de que forma podemos escalar e acelerar o processo utilizando refatoração automática.

Esta palestra apresentará as melhores práticas de refatoração de código, com uma forte motivação e uma visão geral de todos os níveis de refatoração. Também explicarei como as ferramentas de refatoração automática podem facilitar, escalar e acelerar o processo de refatoração. Como novidades, trarei: um estudo do impacto da qualidade do código sobre o desempenho de um projeto; refatorações categorizadas em 4 níveis; e refatoração automatizada. * Introdução: 5min * Sobre mim * Público-alvo: desenvolvedores (de iniciantes a especialistas) e gestores * O que é refatoração, e por que se importar com isso: 5min * O que é refatoração, **exemplo** * [Estudo sobre o impacto da qualidade do código sobre o desempenho de projetos](https://codescene.com/hubfs/web_docs/Business-impact-of-low-code-quality.pdf): código de qualidade é mais rápido de se incrementar, mais previsível e menos propenso a conter falhas * Como refatorar seu código: 28min divididos em: * Os quatro diferentes níveis de refatoração, **exemplos** (10min): 1. nível geral (independente de linguagem), e.g. renomear variáveis 2. nível da Python, e.g. usar compreensões de lista 3. nível da biblioteca, e.g. utilizar as funções mais apropriadas da NumPy 4. nível do projeto ou da equipe, e.g. seguir convenções internas * Preparação (3min): a importância de se ter testes e um verificador de tipos * Aplicando refatorações: 15min - o passo-a-passo da refatoração: identificar, refatorar, testar, fazer commits - descrever os 3 tipos de mudanças, suas características/benefícios/limitações, e quando usar ou não cada uma delas, **exemplos**: - **manual**: trabalho criativo - **semiautomático**: e.g. renomear um símbolo em toda a base de código - **automático**: uma ferramenta procura constantemente por refatorações e as aplica - explicar como as três formas podem ser usados ​​juntas para máxima eficiência, **exemplo** * Encerramento: 2min - Resumo da palestra e referências Link: https://www.youtube.com/watch?v=DNsWPcGgi3c

Para quem quer acessar e usar dados públicos, mas entende bem sobre "leis" e "jurisprudência" esta palestra busca traduzir o "juridiquês" para o público que não está acostumado isso.

Serão abordados os seguintes tópicos: - Projetos e entidades na área da transparência pública: a Fiquem Sabendo, o Brasil.IO e a Open Knowledge Brasil; - Quais são as leis mais importantes para quem quer acessar dados públicos; - Quais são meus direitos ao acessar e usar dados públicos? - Como faço para pedir dados de órgãos públicos? - Tenho direito a "raspar" dados de sites públicos? - Como faço para pedir melhorias em dados de órgãos públicos? Link: https://www.youtube.com/watch?v=CgK5ddYx1Hg

Você gosta de bingo? Já pensou em ter cartelas personalizadas, mas desiste pelo trabalho de editar uma por uma? Nesta palestra vamos descobrir como fazer isso de forma automatizada!

Esta palestra visa abordar todo o processo da criação das cartelas de bingo, desde o sorteio dos números até o agrupamento das cartelas em uma folha A4. Considerando que não existe a necessidade de que os números sejam de fato aleatórios, os números da cartela serão obtidos usando o Random Sample. Para desenhar, serão usados os módulos ImageFont, ImageDraw e Image do Pillow. Tópicos: - Introdução (5 minutos) - Como gerar os números sem repetições (5 minutos) - Como desenhar os números nas colunas (10 minutos) - Como desenhar o rodapé com o número da cartela (5 minutos) - Como juntar as imagens geradas em uma folha A4 (10 minutos) - Dúvidas (5 minutos) Link: https://www.youtube.com/watch?v=7mVqRIJGa2Q

JSON Web Tokens ou JWTs, dominaram a web. Podemos usar JWTs para transmitter infprmação de forma compacta. Veja essa palestra para entender o que é um JWT, por que ele existe e como você pode usá-lo.

JSON Web tokens dominam a forma que damos acesso à APIs e como repassamos dados de usuários entre front e back end. Para usar JWTs de forma mais segura é necessário entender como JWTs foram criados e como são estruturados. Mas conhecer a história e a estrutura de JWTs não é o suficiente também é preciso entender um pouco dos algoritmos que podemos usar e os principais casos de uso de JWTs: tokens de acesso e de ID. Você ainda vai ver como usar a bilblioteca PyJWT para validar e usar JWTs nos seus projetos. Além de passar rapidamente por dicas do que evitar ao usar JWTs. 1. Como JWT nasceu? Vamos falar da especificação JOSE; 2. O que é um JSON Web Token e a sua estrutura: cabeçalho, corpo, e assinatura; 3. O que é uma “claim” e os esforços de padronização; 4. Os differences tipos de algoritmos que podemos usar para criar JWTs e para que serve JWKs; 5. Um pouco de código com a biblioteca PyJWT; 6. O que são tokens de acesso e de ID; 7. O que evitar ao usar JWTs Link: https://www.youtube.com/watch?v=Z8eovRPGRsc

Como desenvolvemos e usamos o Tsuru para rodar em escala 1300+ aplicações em Python. O Tsuru permite fazer deploy diretamente do código, de forma fácil, sem precisar preocupar-se com infraestrutura

O Tsuru é uma ferramenta open-source de Plataforma como Serviço (PaaS - Platform as a Service), desenvolvido pela Globo, que possibilita os desenvolvedores fazer deploy das suas aplicações, de forma fácil e confiável, independente do ambiente (desenvolvimento ou produção) e da escalabilidade (desde uma simples aplicação que é apenas usada por um desenvolvedor, até um serviço que escala para atender milhões de requisições por minuto). O Tsuru suporta diversas plataformas e linguagens de programação, tais como Python, NodeJS, Go, Ruby ou até mesmo qualquer imagem Docker. Tabela de conteúdo: - O que é o Tsuru - Como fazer deploy de uma app Python no Tsuru - Como escalar o meu serviço - Live Demo: - deploy de uma aplicação - testar a minha app sem escala - escalar a aplicação - ver o meu serviço atendendo 500K req/min Link: https://www.youtube.com/watch?v=gyLS37NVQHw

Memória não é confiável. Aqui veremos como usar documentação da melhor forma e como processualizar a troca de conhecimento para que seu time de desenvolvimento não esqueça o que é importante.

Boas equipes estão sempre melhorando seus processos e a maneira como desenvolvem. Nessa busca constante de aperfeiçoamento, muitas vezes esquecemos como e por que chegamos onde estamos. Esta palestra fala sobre algumas das expressões mais usuais desse esquecimento e dá algumas ideias de como resolvê-las. Em nossos caminhos como desenvolvedores, aprendemos muitas coisas novas todos os dias - não apenas sobre ferramentas, linguagens e frameworks. Aprendemos quais padrões funcionam melhor em cada cenário, aprendemos a pesquisar, a investigar, a ver através de camadas. Quem não olhou para uma linha terrivelmente escrita profundamente enterrada no código apenas para descobrir que o criador de tal abominação não era outro senão você mesmo? Aqui irei discutir quais as melhores maneiras de documentar para cada contexto e, mais que isso: como criar uma cultura de aprendizado e troca constante e distribuída no seu time para que o esquecimento não te atrapalhe. Os tópicos dessa palestra são: - Apresentação (1min) - Introdução (2min) - Como ter um relacionamento saudável com os diferentes tipos de documentação (10min) - Porque olhar pra história do seu software pode ajudar a definir o futuro dele (5min) - Quando voce precisa de mais do que ADRs (5min) - Repita-se: repetição cria memória muscular (5min) - Como tornar a gestão de conhecimento do seu time distribuída (5min) - Como processualizar o aprendizado (5min) - Conclusão e Referências (2min) Tenho [esse blogpost](https://www.vinta.com.br/blog/2021/dont-rely-on-memory-knowledge-management-for-engineering-teams/) publicado sobre o tema Link: https://www.youtube.com/watch?v=N1AobusC7_w

Com Model Bakery veremos como criar fixtures para testes, como trabalhar com herança, relacionamento M2M, criar vários objetos e uma única linha de código e tudo isso de forma simples e clara.

Testar softwares ainda soa como perda de tempo para alguns devs, e é normal você chegar em um projeto e se deparar com testes quebrando ou até mesmo sem teste algum. Só damos a devida importância a eles quando o projeto cresce e partes do sistema passam a depender de outras. Com heranças múltiplas, hierarquias de classes com vários níveis de profundidade, é normal ter medo de fazer qualquer alteração no código sem ter absoluta certeza do que está fazendo. Então do nada você escuta aquela voz dentro da sua mente dizendo “Don't Repeat Yourself”, porém o caos já tomou conta de tudo O objetivo dessa palestra é mostrar como podemos facilitar a escrita de testes, usando o model bakery, reaproveitar código usando o bakery recipes para auxiliar a criação de novos testes sem precisar duplicar código o tempo todo reduzindo o tempo de manutenção. Link: https://www.youtube.com/watch?v=ZW_II-ldRNE

Nessa palestra vamos conversar um pouco sobre as diversas formas que podemos expandir a nossa contribuição para a comunidade Python de forma a ultrapassar as fronteiras dos países de forma voluntária

Nessa palestra, vamos falar sobre maneiras que podemos fazer para cooperar dentro da comunidade Python em movimentos fora do nosso país de forma voluntária. Para tanto, irei explanar um pouco sobre a Python Software Foundation e seus grupos de trabalho da PSF, o papel desses grupos e como proceder caso tenha interesse em entrar em contato com cada um deles. Enfatizarei o trabalho do grupo de Diversidade e Inclusão, cujo formulário de conscientização sobre o grupo será apresentado (https://forms.gle/3KJA95a6YSvMsxAc6 esse é o formulário base, será traduzido para haver dados de pessoas brasileiras da comunidade Python terem suas vozes ouvidas dentro das discussões do grupo) e também o grupo de trabalho de tradução, que é bastante ativo no Brasil (há uma lista de e-mail para acompanhar as traduções de outros idiomas). Também falarei do trabalho massivo dos nossos colegas latinoamericanos com o Python en Español, que tem Discord e grupo no Telegram para se ajudarem, estudarem e cooperarem juntos. Contarei do caso que a Python Brasil online aconteceu porque uma brasileira estava na organização da EuroPython 2020, que foi online, e trouxe várias ideias de como levar a PyBR que conhecemos para esse novo formato. Conversaremos sobre o quão é importante ver alguém como a gente, que fala a mesma língua que a gente, ocupando esses espaços e levando as nossas preocupações para outras mesas de discussão. E que se não há alguém que parece com a gente, existe um lugar onde podemos ocupar. Link: https://www.youtube.com/watch?v=dd8Spona1_0

Nesta palestra cocê vai entender o que é observabilidade e como aplicar numa aplicação serverless em Python utilizando AWS e Datadog, de forma prática.

Primeiramente vamos construir uma aplicação serverless usando Python. Em seguida você vai entender o que é observabilidade e quais benefícios temos utilizando nesta aplicação. Utilizaremos tecnologias AWS e Datadog, com uma apresentação direto ao ponto e hands-on. Inclui também um overview dos produtos Datadog e por onde começar. Link: https://www.youtube.com/watch?v=K9B4l4S1A3o

Esta palestra apresenta uma discussão sobre quais os papéis da computação no combate à discriminação algorítmica e construção de um imaginário tecnológico diverso e inclusivo.

Tabela - sobre mim (2min) - introdução ao problema e casos de discriminação algorítmica (10min) - opacidade algorítmica e o problema da transparência (5min) - apresentar o ciclo de vida de um modelo de aprendizado de máquina. a partir do ciclo, destacar os potenciais preconceitos que podem ser sistematizados e demonstar como decisões humanas se tornam parte da tecnologia (10min) - A (im)possibilidade de justiça algorítmica: os desafios em criar algoritmos justos e codificar valores subjetivos (5min) - teoria critica de tecnologia e o papel da computação para o futuro tecnológico (5min) Link: https://www.youtube.com/watch?v=eMaAK3Olxh0

CD4ML é uma metodologia para implementação de uma cultura de melhoria contínua que seja capaz de garantir a entrega contínua de modelos de Machine Learning em produção, como defendido por MLOps.

A disciplina de MLOps defende a adoção de uma cultura onde todas as pessoas, independente do seu grau de conhecimento ou posição na organização trabalham juntas para construir, desenvolver, publicar, operar e monitorar sistemas de Machine Learning, criando uma cultura de melhoria forma contínua. Tais práticas já são conhecidas do mundo ágil e possuem relação direta com a Entrega Contínua (Continuous Delivery), estando diretamente relacionada com o aumento da capacidade de inovação das empresas. CD4ML - Continous Delivery for Machine Learning é a forma de unir as duas disciplinas de forma a acelerar a integração dos modelos de Machine Learning às entregas de negócio das organizações. Link: https://www.youtube.com/watch?v=2ol_dlVSTfQ

Nesta palestra, vamos falar de conceitos básicos e exemplos práticos de Sistemas de Recomendação e Computação Urbana, além de discutirmos como a combinação destas áreas pode ser promissora.

Os Sistemas de Recomendação, já consolidados em pesquisas científicas e na indústria, podem ser utilizados em conjunto com uma nova área, a Computação Urbana. Juntas, estas áreas podem auxiliar em atividades promissoras, como a identificação de zonas para diferentes tipos de negócios em grandes cidades. Para isso, é necessário utilizar dados socioeconômicos e/ou geográficos. Nesta palestra, veremos como isso é possível. Dentre os tópicos abordados, teremos: * Conceitos básicos de Sistemas de Recomendação. * Conceitos básicos de Computação Urbana. * Uma breve discussão de como as áreas podem ser combinadas e quais seriam as fontes de dados. * Exemplos de projetos científicos e soluções comerciais existentes. * Apresentação de um estudo de caso passo a passo * Conclusão Link: https://www.youtube.com/watch?v=G1XAtvv8IHw

Have you looked up at the sky and wondered if the International Space Station was flying by? This live coded talk will cover using Redis Queue to schedule email notifications for tracking the ISS.

The International Space Station (ISS) is an orbital outpost circling high above our heads. Given a location on Earth (latitude, longitude) the ISS Open Notify API will compute the next `n` number of times that the ISS will be overhead. I will cover step by step how to build a web application that notifies users via email when the ISS is passing over them. In this session, attendees will learn how to: - Access and interpret data from the ISS Open Notify API on the exact timing on when the ISS will next pass a given geolocation. - Use Redis Queue as a lightweight alternative to Celery for executing asynchronous tasks. - Use RQ Scheduler to schedule tasks to be performed at a specific time. - Integrate RQ and RQ Scheduler into a Flask web application. - Respond to webhook requests with Flask. - Access client-side geolocation data using JavaScript. - Send email notifications using the SendGrid API. In the Flask app built during this talk, Redis will be used to store subscriber information such as a user’s phone number and geolocation. RQ and RQ Scheduler will be used to execute a function that sends an email notification using the Twilio API at a given datetime. Link: https://www.youtube.com/watch?v=y97ByMg9tgA

O objetivo desta palestra é compartilhar experiências educacionais, por meio do uso da linguagem Python, realizadas em espaços formais e não formais de ensino aos jovens do ensino fundamental II.

A multidisciplinaridade tem sido uma boa alternativa para projetos pedagógicos que buscam tornar os conteúdos ministrados em espaços formais e não formais de ensino mais significativos. Dessa forma, a linguagem Python possibilita que competências e habilidades sejam exploradas com grande potencialidade dando ênfase à experiência individual de cada jovem junto a sua realidade. Com o Python, um(a) jovem pode ter a experiência de numa atividade desenvolver atividades práticas que permitam, por exemplo, a localização de objetos em mapas (plano cartesiano) da floresta amazônica, a elaboração de diferentes tipos de gráficos com dados dessa região, resultando em uma discussão socioeconômica do local. Os tópicos abordados nessa palestra serão: Sobre min (5 min), BNCC (5 minutos), 4P da Aprendizagem Criativa (5 min), Abordagem multidisciplinar (5 min), Experiências multidisciplinares com Python (15 min), Perguntas (5 min). No tópico BNCC, serão apresentadas formas de construir projetos pedagógicos com habilidades de diferentes componentes curriculares. No tópico 4P da Aprendizagem Criativa, serão apresentadas formas de se conduzir projetos pedagógicos em equipe, ainda que as experiências sejam individuais. No tópico Abordagem multidisciplinar, serão apresentadas formas de conectar as habilidades citadas aos contextos de cada juventude. No tópico Experiências multidisciplinares com Python serão apresentadas experiências práticas voltadas aos jovens do ensino fundamental II. Link: https://www.youtube.com/watch?v=raF4AFfUdso

Venha aprender sobre análise exploratória de dados abertos usando Pandas, uma das bibliotecas mais populares no tema, e saber mais sobre o nível de transparência de dados na América Latina.

Dados abertos são recursos para o desenvolvimento de tecnologias que ajudam a solucionar problemas sociais e uma gestão mais participativa nos governos. A palestra abordará o tema de dados abertos, um panorama do nível de transparência de dados na América Latina e também apresentará técnicas para explorar conjuntos de dados abertos usando a biblioteca Pandas. O conteúdo será apresentado conforme a tabela abaixo: | Duração | Conteúdo | | ----------- | ---------------- | | 1 min. | Agradecimento e apresentação da palestrante | | 3 min. | Importância de transparência de dados | | 4 min. | Panorama sobre o nível de transparência de dados na América Latina | | 2 min. | Apresentação do conjunto de dados abertos a ser analisado | | 2 min. | Apresentação das perguntas a serem respondidas durante a análise | | 18 min. | Análise exploratória do conjunto de dados | | 10 min. | Momento destinado a responder dúvidas e comentários da plateia| Link: https://www.youtube.com/watch?v=QGyg0ICDIyY

Conheça atividades que misturam Python, artes visuais, microcontroladores e fabricação digital, realizadas nos Espaços de Tecnologias e Artes do Sesc-SP nos últimos anos.

Tenho a convicção de que a programação é para todas as pessoas, como educador no programa de Espaços de Tectologias e Artes do Sesc-SP, nos últimos 5 anos, tenho podido usar Python em diversas atividades educacionais, como, por exemplo: - Objetos de papel e caixinhas de MDF com Python e corte laser; - Desenhos interativos usando Arduino e potenciômetros; - Tipografia experimental com programação; - Produzindo imagens para aplicação em estêncil com programação; - Gerador de Kirigami com programação; - Simulações físicas 2D com Thonny.org, pymunk.org e py5.ixora.io; Nesta palestra gostaria de compartilhar um pouco dessas experiências na educação não-formal, mostrar os recursos livres utilizados e, potencialmente, conversar sobre as minhas inquietações na pesquisa sobre ensino introdutório de programação. Nota: Escolhi a trilha Não-Técnica, mas, idealmente seria para a "trilha Educação". Pretendo mostrar algum material técnico, mas não acredito que seria problema para iniciantes. Link: https://www.youtube.com/watch?v=BagDL6ooLs0

É possível uma comunidade aprender temas complexos juntas? Nessa palestra eu vou demonstrar como estamos aprendendo na prática e entregando software livre para movimentos sociais ao mesmo tempo.

Há diversas iniciativas para diminuir a barreira de entrada e a mentoria pode ser um dos modelos que poderia ser usado para esse propósito. A mentoria de IaC é um modo diferente de aprender. Ela oferece uma experiência prática, que não tem o obstáculo do custo, pois é gratuíta, e nem do idioma pois todas as pessoas falam português. Na mentoria existem casos de pessoas que mudaram de carreira para atuar com IaCe os depoimentos dessas pessoas convergem para reforçar que o modelo de aprendizado na prática e em grupo foi fundamento para seu processo, pois tinham tentado outros modelos antes e não obtiveram o mesmo sucesso em tão pouco tempo. Na mentoria a pessoa que inicia pode se identificar com várias personas, e não apenas com o autor, como funciona no caso de cursos ou livros. Isso facilitou nosso processo de inclusão de grupos historicamente marginalizados, pois percebemos que é mais fácil uma mulher se sentir confortável na presença de outras mulheres, por exemplo. Link: https://www.youtube.com/watch?v=t-qZeBjXSJY

Vamos falar sobre o Sphinx para documentação técnica, incluindo a utilização de extensões para documentação automática, boas práticas e alguns exemplos de ferramentas adicionais como o MyST.

O Sphinx, baseado na linguagem de marcação reStructuredText, é o sistema de geração de documentação técnica mais utilizado no mundo Python. Ele fornece flexibilidade e recursos avançados para a criação de documentação de API ou narrativa para projetos de software. Nesta palestra, vamos discutir alguns detalhes sobre a utilização do Sphinx para gerar documentação, incluindo a utilização de algumas extensões para documentar classes e módulos automaticamente. Também discutiremos boas práticas para facilitar a manutenção da documentação em projetos grandes e algumas aplicações avançadas para gerar tabelas de funções e métodos e galerias de exemplos. Por fim, vamos analisar alguns exemplos práticos de ferramentas para usar em conjunto com Sphinx, incluindo o MyST, que permite utilizar Markdown para a formatação do texto gerado. - Apresentação (5 min) - Introdução à documentação técnica (10 min) - Sphinx e extensões (10 min) - Exemplo prático (10 min) - Conclusão (5 min) Link: https://www.youtube.com/watch?v=azbJ_CvacbQ

Assista essa palestra para conhecer as ferramentas que a AWS disponibiliza para trazer produtividade para Desenvolvedores, Cientistas de Dados e profissionais DevOps familiarizados com Python.

Motivação: Ao assistir esta apresentação o espectador ganhará familiaridade com AWS e seus serviços, como AWS Lambda, Amazon SageMaker e AWS CDK, além de como utilizá-los com Python. Tabela de conteúdo: - Quem sou eu - 2 min; - O que é AWS - 2 min; - Visão geral de Python na AWS - 2 min; - Desenvolvendo aplicações com AWS Lambda e Python - 10 min; - Sendo um Cientista de Dados mais produtivo com Amazon SageMaker e Python - 10 min; - Como ter sua infraestrutura como código com AWS CDK e Python - 10 min. Link: https://www.youtube.com/watch?v=TDLPBL6wWBk

Você sabia que classes podem receber *keyword arguments* assim como funções? E que também podem receber decoradores? Quer descobrir como essas coisas funcionam e pra que servem?

Nessa palestra vamos escarafunchar as entranhas de como o interpretador Python cria classes, e como decoradores, meta-classes e métodos de super-classes podem influenciar nesse processo. TdC: * 5 min.: Intro * 5 min.: É tudo "runtime": * Classes são criadas em tempo de execução, * Como criar uma classe dinamicamente sem usar a palavra reservada "class". * 5 min.: Decoradores: como funcionam, tanto em funções como em classes * 5 min.: Metaclasse: a classe da classe * Classes são resultado da invocação de uma meta-classe, assim como uma instância é resultado da invocação de uma classe * O papel dos métodos `__call__`, `__new__` e `__init__` * 10 min.: "Walk-thru" completo do processo de criação de uma classe * 5 min.: *keyword arguments*: classes também aceitam palavras chaves * mas é necessário consumi-las pois `object` não gosta delas * 5 min.: `__init_subclass__`, e por que você quase nunca vai precisar de meta-classes. Link: https://www.youtube.com/watch?v=nQFwAJDiv5M