python

El mundo mágico de Data es relativamente nuevo y está en constante crecimiento, por lo que es normal que muchas personas se sientan confundidas con la cantidad de roles que existen en la industria. Abordaremos temas como los diferentes puestos que existen en el campo de Data, tecnologías que se pueden usar y, sobre todo, compartiremos ejemplos de código que hemos utilizado en los últimos dos años trabajando para Clarity.AI. Durante la charla, nos enfocaremos también en presentar código sostenible, utilizando Python, Pandas, Dask, Airflow...etc. Estas herramientas para muggles nos permiten optimizar y automatizar los procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL) de manera efectiva y escalable (ningún elfo doméstico ha sido obligado a escribir este texto). ------------- ¡Conoce Autentia! -Twitter: https://goo.gl/MU5pUQ -Instagram: https://lk.autentia.com/instagram -LinkedIn: https://goo.gl/2On7Fj/ -Facebook: https://goo.gl/o8HrWX

Conoce las nuevas técnicas de Deep Learning y NLP para mejorar la asistencia sanitaria en los hospitales e investigación científica. Veremos herramientas que se usan en el mundo de la IA aplicada a la salud, como reconocimiento de imágenes de rayos X o de manchas en la piel con potencial cancerígeno que usan técnicas de Computer Vision o la automatización de informes médicos con técnicas de procesamiento de lenguaje natural. También veremos ejemplos reales de OpenAI (sí la de ChatGPT) y de Google DeepMind sobre cómo están a la vanguardia de este sector. Aportan modelos como AlphaFold, para la predicción de la estructura 3D de las proteínas o Med-PaLM 2, la IA conversacional de Google especialmente entrenada en el ámbito médico. Y lo mejor es que tú puedes probarlo y en esta charla verás que con Python todo es más fácil. ------------- ¡Conoce Autentia! -Twitter: https://goo.gl/MU5pUQ -Instagram: https://lk.autentia.com/instagram -LinkedIn: https://goo.gl/2On7Fj/ -Facebook: https://goo.gl/o8HrWX

¿Estás cansado de perder partidas en Starcraft? ¡Deja que nuestra IA Zerg invada y conquiste el campo de batalla por ti! En esta sesión, crearemos una IA con Python y aprenderás los conceptos básicos de la creación de IA y cómo aplicarlos a un juego. ¡No te pierdas la oportunidad de tener tu propia IA ganadora! ------------- ¡Conoce Autentia! -Twitter: https://goo.gl/MU5pUQ -Instagram: https://lk.autentia.com/instagram -LinkedIn: https://goo.gl/2On7Fj/ -Facebook: https://goo.gl/o8HrWX

Marlene is a Zimbabwean software engineer, developer advocate and explorer. She is a previous director and vice-chair for the Python Software Foundation and is currently serving as the vice-chair of the Association for Computing Machinery practitioner board. In 2017, she co-founded ZimboPy, a non-profit organization that gives Zimbabwean young women access to resources in the field of technology. She is also the previous chair of PyCon Africa and is an advocate for women in tech on the continent. Professionally, Marlene is currently working as a Developer Advocate at Voltron Data.

Jesus is a passionate developer with 18 years of experience and sound knowledge of the software development lifecycle. While his current focus is Java Backend development, in the past Jesus has worked in very different stacks: PHP, Javascript, Typescript, Python, Dart, C++, and even COBOL! Considered one of the foremost XP advocates by the Spanish Community, he is now working at Celonis where he is starting to dive into the process mining and AI worlds. Want to learn more? Besides coding and best practices, Jesus loves Extreme Sports and Punk Rock music.

Kaviraj is a Senior Software Engineer at Grafana Labs, working on highly scalable storage for Logs, One of the core maintainers of Grafana Loki Open Source project. In his previous life, writing and maintaining C++ modules for L2/L3 traffic management for telecom backend systems. Moved to web backend and distributed systems later in his career writing bits of Python and Go. Big UNIX fanboy and passionate about OS abstractions and internals.

In this talk, I will be sharing about Ibis, a software package that provides a more Pythonic way of interacting with multiple database engines. In my own adventures living in Zimbabwe, I’ve always encountered ibises (the bird versions) perched on top of elephants. If you’ve never seen an elephant in real life I can confirm that they are huge, complex creatures. The image of a small bird sitting on top of a large elephant serves as a metaphor for how ibis (the package) provides a less complex, more performant way for Pythonistas to interact with multiple big data engines. I'll use the metaphor of elephants and ibises to show how this package can make a data workflow more Pythonic. The Zen of Python lets us know that simple is better than complex. The bigger and more complex your data, the more of an argument there is to use Ibis. Raw SQL can be quite difficult to maintain when your queries are very complex. For Python programmers, Ibis offers a way to write SQL in Python that allows for unit-testing, composability, and abstraction over specific query engines (e.g.BigQuery)! You can carry out joins, filters, and other operations on your data in a familiar, Pandas-like syntax. Overall, using Ibis simplifies your workflows, makes you more productive, and keeps your code readable.

En esta ocasión contamos con dos charlas muy interesantes de Ricardo y Antonio, dos ponentes de Nextail. Primera charla: Tengo 10 millones de series temporales y tengo un modelo de Machine Learning, ¿cómo encajo las piezas? Inferencia a gran escala. Mis compañeros Data Scientist ya han hecho un modelo de Machine Learning y ahora me toca a mi ponerlo en producción para los clientes y conseguir que escale de forma masiva. En esta charla vamos a ver el lado más ingenieril: decisiones tomadas, decisiones descartadas, cosas que no nos han funcionado (y por qué) y cómo nuestro viejo amigo PySpark nunca nos defrauda. Aprenderemos lo que son las UDFs de Spark y como utilizarlas en combinación con un modelo de LightGBM para hacer predicciones. Tambén veremos la importancia de poder iterar rápido y probar cosas utilizando Databricks. Ponente: Ricardo Guerrero, Investigador, Data Scientist, Data Engineer y ahora Machine Learning Engineer. Aquí donde le vemos, Ricardo Guerrero, Ingeniero de Telecomunicaciones por la Universidad de Alcalá ha trabajado en distintas áreas siempre en torno a los datos y al Machine Learning. Ha sido ponente en conferencias como PyConEs, Big Data Spain, T3chFest o MorcillaConf, y le encanta la temática vikinga, el cine y el humor absurdo. Segunda charla: Orquestando pipelines de Machine Learning en producción usando Dagster. Construiremos una pieza de software que se encargará de hacer predicciones de un modelo de Machine Learning. Construiremos esta pieza usando Dagster, un orquestador de pipelines orientado a datos, y tendremos en cuenta la preparación de los datos que hace falta para realizar dichas predicciones. Ponente: Antonio Martínez, Matématico de formación, empezó su carrera como Data Scientist y poco a poco fue interesándole cada vez más la ingeniería de software. Tuvo la oportunidad de transicionar hacia un rol de Machine Learning Engineer en Nextail, y aquí está, disfrutando haciendo software ”matemático”. ¿Quieres ver otros tutoriales? https://www.youtube.com/c/ParadigmaDigital/playlists ¿Quieres escuchar nuestros podcasts? https://www.ivoox.com/podcast-apasionados-tecnologia_sq_f11031082_1.html ¿Quieres saber cuáles son los próximos eventos que organizamos?: https://www.paradigmadigital.com/eventos/

Por Helena Gómez Pozo, Marina Moro López. La charla abrirá con una breve introducción a la fisiología y mecanismos básicos del cáncer y un repaso de teoría fundamental de genética, abarcando lo justo y necesario como para comprender a la perfección la metodología del caso práctico. Éste será el verdadero centro de la charla y consistirá en plantear algunas de las estrategias de las vacunas contra el cáncer, además de diseñar una con ayuda de un script de Python para el tratamiento de un tumor específico. Todo esto nos servirá para ver el tremendo potencial de la sinergia entre la biotecnología y la bioinformática en el ámbito sanitario como diagnóstico y tratamiento de enfermedades. 📅 Puedes ver el programa completo en nuestra web: https://t3chfest.es/2023/programa

Por Sara San Luís Rodríguez y Christian Carballo Lozano. ¿Alguna vez te has preguntado cómo Netflix, Amazon o Instagram nos ofrecen el contenido que más nos interesa en cada momento? La respuesta corta es que utilizan sistemas de recomendación, ¿pero sabes qué son? En este charla te explicaremos qué son, dónde y cómo se usan y cómo nos rodean en nuestro día a día, sin que muchas veces lleguemos a ser conscientes.Todo esto lo ilustraremos mediante un ejemplo, en el que construiremos un sistema de recomendación en Python que desplegaremos en la nube teniendo en cuenta la gestión del ciclo de vida del modelo (MLOps).¿Que qué dice nuestro sistema de recomendación? ¡Que no te pierdas esta charla! ? 📅 Puedes ver el programa completo en nuestra web: https://t3chfest.es/2023/programa