Presentaciones (30)
1. AMUSE: Llevando Python a las estrellas (Inglés)
Maria Camila Remolina-Gutiérrez (Colombia)
AMUSE (Astrophysical Multipurpose Software Environment) es una herramienta para el desarrollo de simulaciones astrofísicas complejas que involucran diferentes dominios y escalas físicas. Consiste en una interfaz de Python vinculada a librerías en C/Fortran, utilizando MPI para computación distribuida.
Diapositivas: amuse-taking-python-to-the-stars.pdf
2. Arquitectura para aplicaciones de aprendizaje de máquina (con sabor a Django) (Español)
Jorge Luis Galvis Quintero (Colombia)
¿Te has preguntado cómo integrar modelos de aprendizaje automático con aplicaciones web Django? A través de pequeños fragmentos de código y un ejemplo preparado, te mostraré cómo lo estamos haciendo en Dlabs.
Diapositivas: architecture-for-machine-learning-apps.pdf
3. Análisis de señales de audio con python (Español)
Jose Ricardo Zapata (Colombia)
Usando Python para el análisis y procesamiento de la señal de audio.
4. Bits y bytes de la gestión de memoria de Python (Inglés)
5. Creando un api GraphQL en Django (Español)
Carlos Alberto Martinez Morales (Colombia)
De 0 a 100 en la implementación de un API GraphQL en Django. Que es un API de GraphQL y sus ventajas, como crear un API de GraphQL en Django y flexibilizar el consumo de los datos de una aplicación.
Diapositivas: creating-a-graphql-api-in-django.pdf
6. Minería de datos con datos clínicos y genómicos (Español)
Jennifer Vélez Segura (Colombia)
Uno de los problemas de las ciencias biomédicas se ha centrado actualmente en el análisis de grandes volúmenes de datos obtenidos por nuevas tecnologías para realizar pruebas genéticas con aplicaciones clínicas, por lo que es necesario aplicar metodologías de big data para obtener información relevante que impacte en la salud.
Diapositivas: data_mining_with_clinical_and_genomic_data.pptx
7. Descompilación y la caja de Pandora (Inglés)
¿Cómo es la traducción entre inglés y español similar a descubrir dónde se encuentra cuando se produce un error en su programa? Te mostraré cómo y mostraré un programa que he escrito para dar la ubicación del error con bastante precisión.
La tecnología detrás de esto es bastante sofisticada, pero la charla está dirigida a un público general.
Recursos: http://rocky.github.io/pycon2018.co/#/
8. Deep learning de la academia a la práctica a través de micro-servicios (Español)
Sergio Alexander Florez Galeano (Colombia)
Conocerás cómo los modelos de deep learning han impulsado la evolución de la inteligencia artificial, hacia el desarrollo medios de transformación que permitan lograr nuevos niveles de optimización y desarrollo en la industria, gracias a la adopción de arquitecturas orientadas a micro-servicios.
Diapositivas: deep-learning-from-academia-to-practice.pdf
9. Detección de mensajes ofensivos utilizando Deep Learning: un enfoque basado en micro servicios (Inglés)
¿Qué estás haciendo para controlar el contenido abusivo en tu plataforma? ¿Puede su solución actual decir la diferencia entre fking awesome y *fking looser? ¿Puede detectar contenido racista y sexista?
Aprenda a construir una solución basada en el Deep Learning y e impleméntela como un micro-servicio.
10. Detección y seguimiento: un enfoque de visión por computadora (Español)
La literatura de visión por computadora muestra muchos métodos de seguimiento y detección de objetos. Los detectores usan modelos entrenados basados en atributos generales. Además, los rastreadores aprenden características específicas.
Aquí, presento un algoritmo de seguimiento que combina ambos enfoques aprovechando problemas comunes presentados en videos.
Diapositivas: detection_vs_tracking.pptx
11. Serverless para Pythonistas (Inglés)
Serverless: un estilo de arquitectura basado en funciones de propósito único, escalabilidad integrada y costo en milisegundos. Pero, ¿qué significa esto para Pythonistas?
En esta charla discutiremos conceptos, herramientas y marcos para desarrollar aplicaciones de Python en un mundo donde los servidores se han ido.
Diapositivas: serverless-for-pythonistas.pdf
12. Django Girls Colombia: Inclusión tecnológica y resultados alcanzados en 2017 (Español)
Johanna Sanchez Vallejo (Colombia)
Django Girls Colombia nace como una propuesta de inclusión de género y tecnología de la comunidad de Python Colombia.
Diapositivas: talk-djangogirls-pyconco-2018.pdf
13. Reconocimiento facial con redes neuronales (Español)
Te has preguntado ¿como hace facebook para etiquetar el rostro de tus amigos y el tuyo en tus fotos? Sí la respuesta es un si y te gustaría aprender a hacerlo, estaré encantado de darte una introducción al reconocimiento de rostros con redes neuronales usando Tensorflow y Python.
Diapositivas: facial-recognition-with-neural-networks.pdf
14. FBJE es un marco utilizado en Facebook para desarrollar flujos de trabajo en Python (Inglés)
¿Cómo administra Facebook una de las infraestructuras más grandes del planeta? Al usar Python, hemos creado un marco para desarrollar flujos de trabajo escalables que los ingenieros de Facebook utilizan para automatizar el ciclo de vida de nuestra infraestructura, de modo que pueda seguir compartiendo y conectarse con sus amigos y familiares.
15. Introducción a la programación asincrónica con Python y Twisted (Español)
Jonathan Sandoval Cardona (Colombia)
La programación asincrónica se ha vuelto muy popular con la introducción de asyncio a python stdlib. Asyncio fue influenciado en gran medida por Twisted. La programación asincrónica es una tendencia en Python. En esta charla, mostraré los conceptos básicos de programación asíncrona que son válidos en twisted y asyncio y una comparación.
Recursos: http://slcorvus.org/presentation.html
16. Introducción a Sistemas de Recomendación (Inglés)
Manuel Ignacio Franco Galeano (Colombia)
Los sistemas de recomendación están en todo lado. Por ejemplo cuando nuestra red social nos invita a conectar con otros usuarios, o cuando nuestro servicio de música por suscripción nos sugiere nuevo contenido. Todos estos sistemas comparten algunos principios básicos que revisaremos en esta charla.
Diapositivas: introduction-to-recommendation-systems.odp
17. iQoS, Pruebas de calidad de servicio en VoIP con Python y Linux (Español)
Oscar Jovanni Maestre Sanmiguel (Colombia)
iQoS es un software desarrollado 100% en Python, posee en un entorno Web que permite emular llamadas de VoIP , evaluar métricas de QoS y genera gráficos estadísticos para interpretar los resultados.
Integra modulos de Python como Flask y Shapy, herramientas de Linux como TC, Gstreamer y Iperf.
Diapositivas: iqos-voip-quality-of-service-tests.pdf
18. Arquitecturas Multitenant en Python (Español)
En esta charla hablaré un poco sobre que son las arquitecturas multitenant, que tipos existen, como implementar una con Django y Postgresql, mis experiencias implementando este tipo de arquitecturas y consejos prácticos sobre esta temática en general
Diapositivas: multitenant-architectures-in-python.pdf
19. Pintando el caos con Python (Español)
Isabel Cristina Ruiz Buriticá (Colombia)
Hablaremos de Fractal, sus aplicaciones, y cómo los computadores fueron imprescindibles para poder representar estas complejas y llamativas formas matemáticas. Se utilizarán las librerías Matplotlib, Numpy y Turtle graphics de Python para gráficar los principales fractales.
Diapositivas: painting-chaos-with-python.pdf
20. Pynanzas Personales (Inglés)
¡Presupuestos, calendarios de amortización y devoluciones de inversiones con pandas!
Diapositivas: personal-pynance.pdf
21. Lleva el modelado de alcantarillados al siguiente nivel con PySWMM y la Iniciativa OpenWaterAnalytics (Inglés)
Gonzalo Andrés Peña Castellanos (Colombia)
PySWMM es una librería de enlace de Python con el software SWMM (creado por la Agencia de Protección Ambiental de EE. UU. - EPA) para la creación, manipulación y estudio de la estructura, dinámica y funcionamiento de complejas redes de alcantarillado que incluyen la capacidad de realizar modelación hidrodinámica, de calidad del agua y optimización de sistemas.
Diapositivas: SWMM - PySWMM - OWA.pdf
22. Python y Ciencia de Datos en el Comercio Electrónico: Un caso de éxito! (Español)
Se describe un caso de éxito del diseño, construcción, implementación y puesta en producción de un sistema de Machine Learning/NLP aplicado a una plataforma de e-commerce. Desafíos iniciales, generación de hipótesis, y el camino recorrido construyendo modelos predictivos y poniéndolos en producción.
Diapositivas: python-and-data-science-in-e-commerce.pdf
23. Python en la tierra de Serverless (Inglés)
Hace un año me uní a un equipo que utilizaba Serverless, desde entonces he estado creando y manteniendo muchos servicios que utilizan el paradigma Serverless. Con una pizca de escepticismo, superé algunos de los desafíos y aprendí el uso de nuevas herramientas. Quiero compartir con la comunidad los dolores y la gloria de este proceso.
Diapositivas: python-in-the-land-of-serverless.pdf
24. Software para la segmentación y caracterización de imágenes de células tomadas por microscopio (Español)
Carlos Andrés Díaz Berrío (Colombia), Sebastian Racedo (Brasil)
Hablaremos sobre la importancia de implementar técnicas de procesamiento digital de imágenes, los resultados logrados por nuestro proyecto, cómo este puede ser comparado con las técnicas utilizadas actualmente y cómo se le puede sacar provecho a las técnicas desarrolladas en este ámbito.
Diapositivas: software_for_the_segmentation_and_characterization_of_microscope.pdf
25. Simulador de Sistemas Solares (Español)
Astronomía y programación, un proyecto ambicioso sobre la unión de estos dos objetos de estudio, una oportunidad para contar una magnífica experiencia, además de la demostración de los resultados que puede llevar la realización de un simulador de sistemas solares.
Diapositivas: solar_system_simulator.pdf
26. SolidsPy: análisis de elementos finitos para enseñar modelado computacional con Python (Español)
Nicolás Guarín-Zapata (Colombia)
Hemos creado un código de análisis de elementos finitos que integra varias herramientas de código abierto para enseñar modelos computacionales con Python a nivel de pregrado y postgrado. Su estructura modular permite a los estudiantes codificar sus propios análisis para resolver modelos específicos a través de scripts de Python.
Diapositivas: solidspy-a-fem-framework-for-teaching-computational-modelling.pdf
27. TalkScript2Media (Español)
Manuela Jaramillo Rendon (Colombia)
Paquete libre implementado en Python con asistencia de motores TTS, ffmpeg, y otras herramientas gratuitas, para automatización de presentaciones a video para el manejo fácil y eficiente de la información en la educación con una visión futurista.
Diapositivas: talkscript2media.pdf
28. Usando Jupyter Notebook en el aula (Español)
Edward Villegas-Pulgarin (Colombia)
La presente charla tiene como objetivo compartir la experiencia y bases del uso de Jupyter notebook en el aula de clase, basada en el curso de ”Herramientas computacionales” del pre-grado de Computación Científica de la Universidad de Medellín, cuya primera versión fue impartida en 2016/2.
Diapositivas: using-jupyter-in-the-classroom.pdf
29. ¿Qué es la Python Software Foundation? (Español)
Programamos en Python, pedimos dinero a la PSF, hablamos de esta fundación pero...
- ¿Sabemos exactamente qué hace?
- ¿Quienes controlan el destino del lenguaje?
- ¿La PSF lo determina?
- ¿Qué hacen sus miembros?
- ¿Por qué es tan importante?
- ¿Puedo ser parte?
Daremos respuestas a todas estas preguntas!
Diapositivas: whats-psf-manuel-kaufmann.pdf
30. Porque querrias trabajar con asyncio (Inglés)
¿Necesitas Construir un sitio web, un servidor API, un scraper? ¿Deseas manejar más de una solicitud a la vez sin tener que usar sub procesos? ¿Quieres aprovechar al máximo tus recursos?
Es posible que desee utilizar programación asincrónica. Aprende lo que es y por qué podría ser útil para ti en esta charla.
Diapositivas: why-you-might-want-to-go-async.pdf
Talleres (17)
1. Aprendizaje de máquina con Scikit-Learn (Español)
Alejandro Correa Bahnsen (Colombia)
Recursos: https://github.com/albahnsen/Tutorial_PracticalMachineLearning_Pycon
2. Construye un potente sitio web estático con Lektor (Español)
La creación de sitios web simples, como un blog o un sitio web personal no requiere una experiencia interactiva; al usar un generador de sitios estáticos como Lektor se puede lograr la misma funcionalidad, sin preocuparse por actualizaciones, seguridad, rendimiento o costo; y despliega tu sitio gratis en Github Pages.
Recursos: https://github.com/rlaverde/pycon-demo
3. Crea tu propio sitio web serverless para compartir imágenes con Lambda, API Gateway, DynamoDB y S3 (Inglés)
Aprenda a construir su propio sitio web para compartir imágenes, como Instagram, utilizando tecnologías sin servidor. Durante el taller, creará un sistema completo de extremo a extremo que cuenta con la tecnología de AWS Lambda, API Gateway, S3, DynamoDB, Auth0 y mucho más. Este taller es adecuado tanto para principiantes como para expertos.
4. Cashflows: modelos de inversión financiera y economía de ingeniería avanzada usando Python (Español)
Juan David Velásquez-Henao (Colombia)
En esta charla, presentamos cashflows, una biblioteca de código abierto de Python para hacer cálculos financieros. El paquete contiene herramientas para muchos cálculos comunes, incluido el valor del tiempo de los modelos de dinero, la simulación de diferentes tipos de préstamos, el análisis de los flujos de efectivo y la valoración de los bonos, entre otros.
Recursos: https://github.com/jdvelasq/cashflows
5. Clasificando rostros humanos usando redes neuronales convolucionales (Español)
El objetivo de este taller es introducir la arquitectura de red neuronal convolucional clásica (ConvNet) LeNet-5 a los asistentes usando Python, Tensor-flow y Sci-kit learn. Los asistentes aprenderán los conceptos básicos y cómo construir una ConvNet clasificando si sí o no una imagen tiene un rostro humano.
Recursos: https://github.com/moisesvw/pyconMDE2018
6. Arquitectura limpia con Python (Español)
La Arquitectura limpia otorga flexibilidad, independencia y facilidad para probar nuestras aplicaciones. Usando las baterías incluidas de Python y algunos complementos opcionales, podremos diseñar nuestros programas de manera limpia hoy, sin comprometer demasiado nuestras decisiones del mañana.
Recursos: https://github.com/nubark/clean-architecture-python
7. Diseña tu propia CLI con Python (Español)
Cesar Augusto Herdenez (Colombia)
En nuestro da a da estamos llenos de CLIs (Command Line Interfaces), cp, mv, rm, mkdir, docker, heroku, awscli, git, entre muchas otras, y por qué no diseñar tu propia herramienta a tus necesidades y gustos.
Diapositivas: disena_tu_propia_cli__cesar_herdenez.pdf
8. Identificación de especies de Aves Colombianas usando Python (Español)
Angie Katherine Reyes Betancourt (Colombia)
El objetivo principal de la charla es mostrar el desarrollo de un sistema basado en procesamiento de señales de audio, aprendizaje automático y técnicas de visualización, que permita analizar de forma gráfica especies de aves colombianas. Todo está elaborado con librerías y código de Python.
Recursos: https://github.com/angiereyesbet/birdPycon2018
9. Introducción a los Chatbots con Python (Español)
Desde F8 y el anuncio de Messages API de Facebook, el mundo de la tecnología se encantó por los chatbots, desde entonces el mercado se ha abierto y algunos consideran que los Chatbots son las nuevas Apps. En este workshop aprenderás como hacer tu propio chatbot.
Recursos: https://github.com/contraslash/chatbots-intro
10. Taller Básico de Programación Funcional en Python (Español)
Sebastián Parada (Colombia), María Camila Guerrero Giraldo (Colombia)
Como estudiantes de Ingeniería de Sistemas, tuvimos ciertas dificultades en la forma en que aprendimos programación funcional. Es por esto que queremos aportar nuestra experiencia y hacerla más agradable a la comunidad, de forma que puedan ver el potencial de este paradigma.
Recursos: https://github.com/NeftaliChana/PyCon-2018
11. Kivy como framework de desarrollo multiplataforma (Español)
Objetivos del taller: dar a conocer las posibilidades para desarrollar aplicaciones y juegos, exportar a Android, Windows, Linux, MacOS, Apple, de forma rápida.
Diapositivas: kivy_presentation.pdf
12. Programación de microcontroladores para IoT con MicroPython (Español)
MicroPython está surgiendo como una opción para programar rápidamente los micro-controladores utilizados para prototipar el hardware en las primeras etapas de diseño. El taller presenta MicroPython, conceptos básicos y dispositivos compatibles. El laboratorio práctico cubre programación en red, MQTT y ejercicios con LED, botones y servomotores.
13. Python API para programas en C (Español)
Muchas librerías importantes de Python utilizan programas escritos en C que proveen la funcionalidad necesaria ya que permite aumentar la velocidad de ejecución, acceso a funciones de bajo nivel o reuso de librerías. Crearemos un API de Python para un programa en C y podrás crear tus propias APIs.
14. Monitoreo de variables electromagnéticas de forma remota usando RaspberryPi y Python (Español)
Silvia Marcela Henao Villa (Colombia), Boris Mauricio Revelo Rendón (Colombia)
En el taller el asistente podrá conocer el paso a paso para poder llegar a monitorear de forma remota por medio de una plataforma online, una variable electromagnética por medio del RaspberryPi y Python.
15. Aprendizaje supervisado con Scikit-learn, qué algoritmo usar y cómo exportarlo (Español)
Exploraremos los diferentes algoritmos de clasificación y regresión que ofrece sckit-learn y sus diferentes parametros de configuración, como entender sus resultados y la visualización de los datos que se generan, al tiempo que entendemos cual es el apropiado a usar evaluando su error y exactitud
16. Programación para no programadores: Los cuatro pilares de la programación orientada a objetos (Español)
Juan Nicolás Táutiva (Colombia)
Con un lenguaje sencillo, ejemplos de la vida diaria y ejercicios prácticos, haré que los participantes entiendan y apliquen la OOP, sus 4 pilares, y el por que entender este paradigma resulta esencial en la programación de hoy en día.
Diapositivas: Programación_para_no_programadores_Colombia.pptx
17. Bienvenidos a la jungla: Random Forest para diversión y ganancias (Inglés)
El Random Forest es un algoritmo popular de aprendizaje de máquina, y por buenas razones. Incluso si solo eres un "programador", puedes usar este algoritmo para construir modelos predictivos. Esta charla discutirá la intuición detrás de árboles de decisiones y bosques aleatorios.
Recursos: https://github.com/mattharrison/Jungle-PyconCo-2018
