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Recursos de programación de python
Wes McKinney is an open source software developer and entrepreneur focusing on data processing tools and systems. He created the Python pandas and Ibis projects, and co-created Apache Arrow. He is a Member of the Apache Software Foundation and also a project PMC member for Apache Parquet. He is currently a Principal Architect at Posit PBC and a co-founder of Voltron Data.
In this talk, I plan to review the progress we have made in the last 10 years developing composable, interoperable open standards for the data processing stack, from such infrastructure projects as Parquet and Arrow to user-facing interface libraries like Ibis for Python and the tidyverse for R. In discussing the current landscape of projects, I will dig into the different areas where more innovation and growth is needed, and where we would ideally like to end up in the coming years.
Roberto Navarro y Diego Zapico: Cómo entender y comenzar con la IA Generativa Los modelos de IA Generativa son modelos complejos en su interior pero simples en su interacción, tienen una entrada y una salida, pero esta simplicidad, hace que no se adapten bien a todas las necesidades, por ello en esta sesión veremos que opciones tenemos para interactuar con estos modelos de Machine Learning. Hablaremos sobre: Prompting, y si realmente es la profesión del futuro, entenderemos lo que son las arquitecturas RAG y que papel juegan en ella los embeddings y las nuevas Bases de Datos vectoriales... y todo ello aderezado con mucho código (python y .Net), que es lo que nos gusta... El objetivo es que te vayas de la charla y mañana puedas saber por donde empezar a sacarle partido a la IA generativa.
Por Jimena Bermúdez. En estos tiempos en los que nos amenazan con que la IA nos quitará el trabajo llega una nueva amenaza para el frontend: La gente de Python. Python, no contento con ser el lenguaje que se utiliza para web, IA, data, seguridad, IoT y un largo etcétera. No conforme con ser el lenguaje que se usa desde para enseñar en primaria, hasta para controlar satélites. Ha decidido apoderarse también del navegador. PyScript es un framework, basado en Python, que permite crear aplicaciones que se ejecutan en el navegador web usando HTML. Pero ¿es realmente un cambio de paradigma? En esta charla veremos en que se basa este framework y lo compararemos con los más usados en el ecosistema JavaScript. Exploraremos su semántica y librerías asociadas, explicaré cómo es capaz de ejecutarse sobre el navegador y prepararé un buen surtido de benchmarks para ver qué paradigma se corona como vencedor en el desarrollo web. 📅 Programa completo: https://t3chfest.es/2024/programa
Por Samuel Antonio Jiménez Romero. Es posible que exista toda una generación de ingenieros informáticos que sólo hayan programado en el ámbito de un framework. Y eso tiene su parte mala. Lo primero que hicieron los jóvenes diseñadores del cohete SLS del programa Artemisa de NASA fue irse de visita a los museos a inspirarse. Estudiaron a sus predecesores y analizaron las creativas soluciones para sortear las limitaciones de la época del Saturno V. ¿Y si hacemos lo mismo cómo informáticos? Vamos a visitar a Fortran, Cobol y Pascal, pero no en los museos, sino en todos aquellos sitios donde aún siguen vivos. Aprenderemos cómo los padres fundadores se las arreglaron para sortear las limitaciones y de cómo hoy usamos directamente Fortran cuando programamos en Python o de cómo un pago por contactless siempre termina en una línea de Cobol. Nada de nada de PowerPoint. Sería un sacrilegio. Estas joyas van muy bien en una moderna Raspberry Pi. Y vamos, ¿qué sería de un festival sin un homenaje? 📅 Programa completo: https://t3chfest.es/2024/programa
Ponente Nombre: Miguel Sánchez Novo Título: Generación sintética de imágenes para detección y segmentación Sala: Tejita ———————— La generación sintética de imágenes es un campo en rápido crecimiento en el mundo de la inteligencia artificial, que juega un papel crucial en la detección y segmentación de imágenes. A medida que los conjuntos de datos naturales se vuelven cada vez más difíciles de obtener debido a problemas de privacidad, costos y tiempo, la generación sintética de imágenes proporciona una solución prometedora, generando datos realistas y ricos en variedad para el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo. El desafío principal en la detección y segmentación de imágenes radica en la escasez de datos de entrenamiento anotados de alta calidad. Aquí es donde la generación sintética de imágenes juega un papel crucial, ya que puede generar un número infinito de imágenes de entrenamiento etiquetadas automáticamente, evitando los costes y el tiempo asociados a la anotación manual. Estas imágenes generadas sintéticamente pueden cubrir una amplia gama de escenarios, objetos y condiciones que podrían no estar presentes en los conjuntos de datos de entrenamiento existentes. Esta diversidad mejora la robustez de los modelos de detección y segmentación de imágenes, permitiéndoles manejar situaciones más variadas y complejas. Además, las imágenes generadas sintéticamente pueden ser utilizadas para la detección y segmentación de objetos raros o anómalos, situaciones en las que los datos reales podrían ser excepcionalmente escasos. Por lo tanto, la generación sintética de imágenes puede ser un recurso invaluable para mejorar el rendimiento de los modelos de computer vision en una variedad de aplicaciones. En conclusión, la generación sintética de imágenes abre nuevas vías para superar los desafíos en la detección y segmentación de imágenes, principalmente en términos de escasez de datos y diversidad de situaciones. — Python España: https://es.python.org/ Python Canarias: https://pythoncanarias.es/ Twitter/X: @PyConES Mastodon: https://fosstodon.org/ @pycones
Ponente Nombre: Mario Montes Título: Yo me lo guiso, yo me lo como: creando software para gestionar y realizar un evento de 2000 personas Sala: Tejita ———————— 8 ediciones de T3chFest (https://t3chfest.es/) (el evento sobre tecnología gratuito celebrado en la UC3M) dan para mucho: montar un evento para +2000 asistentes presenciales, +100 ponentes internacionales y +15000 reproducciones en streaming no es tarea sencilla. Como ingenieros con los años hemos ido desarrollando sistemas para automatizar todo lo posible: la gestión de ponentes y la agenda en nuestra web, bots de Telegram para organizar a voluntarios, sistemas de información serverless en pantallas repartidas por el evento, automatización de los rótulos del streaming, bots de Slack, posts en redes sociales con Lambdas, etc. En esta charla os contaré algunas de estas ideas que tanto nos facilitan el trabajo mencionando también las tecnologías implicadas (sí, usamos Python :D). — Python España: https://es.python.org/ Python Canarias: https://pythoncanarias.es/ Twitter/X: @PyConES Mastodon: https://fosstodon.org/ @pycones
Ponente Nombre: Luis San Roman Título: Generative AI = Huge Opportunities. ¡Desarrolladores, es la hora de brillar!. Aprende a construir un modelo especializado Llama-2 para resolver tareas reales. Sala: Tejita ———————— Generative AI está viviendo un "momento iPhone". Las grandes empresas, gobiernos e inversores quieren sacar partido de esta tecnología. Para los desarrolladores esto supone un océano de oportunidades. En esta sesión técnica en PyConES, exploraremos los entresijos de la construcción de un modelo especializado basado en Llama-2 utilizando las técnicas avanzadas y metodologías necesarias. - Cómo enfocar la resolución de tareas con modelos como Llama-2. - Ofrecer un tutorial avanzado sobre cómo hacer un fine-tuning de un modelo Llama-2 utilizando optimizadores que hacen viable la construcción del modelo especializado. - Profundizar en la naturaleza empírica de Generative AI. Diseñar pruebas y métricas, y convertir el proceso de construcción en un proceso iterativo. La presentación está dirigida a profesionales, desarrolladores, investigadores y entusiastas en Inteligencia Artificial (AI). — Python España: https://es.python.org/ Python Canarias: https://pythoncanarias.es/ Twitter/X: @PyConES Mastodon: https://fosstodon.org/ @pycones
Ponente Nombre: Victor Suarez Título: Durango: Hablamos de hardware retro usando Python Sala: Tejita ———————— Muchos recordamos la revolución del home computer con ordenadores como el famoso comodore 64 o Spectrum. Pero... qué ocurre si usamos python en un ordenador de estas características. Presentaremos el proyecto Durango un ordenador de 8 bits con tecnología actual; ayudándonos con herramientas actuales pero basándonos en la tecnología de la época; y sobre todo veremos como hemos podido crear un pequeño intérprete de Python, que llamamos nanopython. Acércate a esta charla con sabor retro pero con un toque moderno. No te preocupes si quizás no eres experto ya que esta charla está pensada para que cualquiera pueda aportar a un proyecto libre y colaborativo. — Python España: https://es.python.org/ Python Canarias: https://pythoncanarias.es/ Twitter/X: @PyConES Mastodon: https://fosstodon.org/ @pycones
Ponente Nombre: Avneet Título: Behave: Automated Testing of Data Pipelines using BDD Sala: Tejita ———————— Behaviour Driven Development has gained traction as a mainframe tool for automated testing in the agile software development process. In this talk, the aim here is to shed some light upon how it is a welcome addition to the data engineer's toolbox for testing data pipelines and data as a product. Further we'll also see how BDD can act as enabler for GxP process from a regulatory and compliance perspective. We'll do this by using an example of a real world data pipeline, step by step. We'll extensively be using the python framework Behave for the walkthrough and example. — Python España: https://es.python.org/ Python Canarias: https://pythoncanarias.es/ Twitter/X: @PyConES Mastodon: https://fosstodon.org/ @pycones