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Recursos de programación de python
Ponente Nombre: Justo Ruiz Ferrer Título: Real Time Vectorized DataSets under 30 minutes Sala: Fañabé ———————— In our roles as Data Scientists or Data Engineers, we are delivering complex solutions for searching, recommendation engines or data extraction pipelines over complex data sets that expands the traditional data formats, as we incorporate all sorts of information generated by our clients and businesses. This is a Show and Tell session where you would learn how to construct an AI powered database with real time ingestion capabilities under 30 minutes using Python and your own or public AI models. The session will use Shapelets REC software stack and public AI models hosted in HuggingFace to create a real time repository of complex data (images, recordings, text, etc...) and an example of an application querying the repository with millisecond response times. — Python España: https://es.python.org/ Python Canarias: https://pythoncanarias.es/ Twitter/X: @PyConES Mastodon: https://fosstodon.org/ @pycones
Ponente Nombre: Adriana Mendoza Rodriguez y Jesús Genil Título: ASM: La revolución del modelo de mantenimiento de productos tradicional y uso de Python para asegurar la excelencia Sala: Fañabé ———————— ¿Alguna vez te has parado a pensar que el modelo o formato habitual de equipos de mantenimiento de aplicaciones no funciona correctamente? ¿Equipos deslocalizados, desacoplados y poco integrados con los equipos de producto? ¿Cómo puede afectar eso al éxito y el funcionamiento de los productos? En Cepsa hemos creado un equipo de mantenimiento multidisciplinar (formado por científicos de datos, ingenieros de datos, desarrolladores, arquitectos…) que trabajan en equipo para analizar y resolver los problemas asociados a los productos. El equipo ASM tiene mucho que decir (y decidir) ya que están presentes e integrados con todos los equipos desde la fase de ideación del producto. Ellos son los responsables de asegurar un estándar, y guían en cada iteración a los equipos técnicos para asegurar que estos cumplen con el “production ready”. Un equipo dedicado además a investigar y definir nuevos procedimientos centrándose en la eficiencia y en la agilidad. Con ese enfoque, se ha construido una herramienta desarrollada en Python para asegurarnos de una manera efectiva y rápida de que todos los productos estén en perfecto estado. — Python España: https://es.python.org/ Python Canarias: https://pythoncanarias.es/ Twitter/X: @PyConES Mastodon: https://fosstodon.org/ @pycones
Ponente Nombre: Artur Costa Pazo Título: Monadas en Python: Menos Excepciones y Más Tipado en Nuestro Código Sala: Fañabé ———————— La gestión de los errores es una parte muy importante de nuestros sistemas. En Python, como en muchos lenguajes de programación, tenemos disponibles las excepciones. Pero, ¿existen formas más elegantes para encapsular los resultados de nuestras funciones? En esta charla, se presentará un concepto muy interesante con origen en la programación funcional, las Monadas o también llamadas Either, Result, etc. Este patrón nos puede ayudar a mejorar nuestro código, y por suerte, en el ecosistema de Python tenemos disponible bibliotecas que nos pueden ayudar a introducirnos en este mundo. El uso de estas herramientas nos permitirá mejorar mucho el tipado de nuestro código y reducir el ruido visual que pueden añadir los try except infernales en algunos casos de uso. Para ilustrar los ejemplos, se utilizará la biblioteca meiga, y casos de usos reales (lo llevamos utilizando en producción casi 4 años). :) — Python España: https://es.python.org/ Python Canarias: https://pythoncanarias.es/ Twitter/X: @PyConES Mastodon: https://fosstodon.org/ @pycones
Ponente Nombre: Sergio Gil Gavela Título: De píxeles a predicciones: la magia detrás de la clasificación de imágenes con redes neuronales Sala: Fañabé ———————— Visión general La clasificación de imágenes es una rama de la inteligencia artificial con numerosas aplicaciones. En Python existen algunas librerías como Pytorch y Tensorflow que ofrecen herramientas para entrenar redes neuronales para visión artificial. Actualmente algunas de las aplicaciones más relevantes de la clasificación de imágenes son: Conducción autónoma. Aplicaciones médicas, como el análisis de imágenes de resonancia magnética o tomografías computarizadas. Reconocimiento facial. Automatización industrial, como por ejemplo la detección automática de desperfectos en cadenas de montaje. Contenido En esta charla exploraremos cómo entrenar este tipo de redes neuronales para detectar los objetos que aparecen en una imagen. Para ello cubriremos técnicas imprescindibles como data augmentation, fine-tuning y el uso de redes preentrenadas del Estado del Arte para mejorar la precisión de nuestros modelos. Concretamente trataremos los siguientes puntos: Introducción a los métodos actuales para clasificación de imágenes. Introducción a las librerías de Python PyTorch y huggingface 🤗 timm para entrenar modelos de clasificación de imágenes y usar redes neuronales ya entrenadas del Estado del Arte que permiten resolver tú problema sin apenas esfuerzo. Cómo utilizar AISee, una librería de Python que permite aplicar todas estas técnicas avanzadas de clasificación de imágenes en muy pocas líneas de código. Al final de la charla, los asistentes habrán aprendido cómo funcionan las redes neuronales para clasificación de imágenes y serán capaces de usar modelos del Estado del Arte en sus proyectos. Público objetivo La charla está dirigida a todos los públicos, aquellas personas sin conocimientos previos en clasificación de imágenes o redes neuronales podrán disfrutar de una introducción desde cero a estos conceptos. Por otra parte, aquellas personas con experiencia previa en visión artificial podrán aprender cuál es el Estado del Arte en este campo y las técnicas más avanzadas que existen en la actualidad. — Python España: https://es.python.org/ Python Canarias: https://pythoncanarias.es/ Twitter/X: @PyConES Mastodon: https://fosstodon.org/ @pycones
Ponente Nombre: Carlos López Pérez y Juan Miguel Álvarez Título: X-men al rescate: ¿cómo un puñado de mutantes puede ayudarte a mejorar tus tests? Sala: Fañabé ———————— Contexto de la charla o problema: Usar la técnica de mutation testing para mejorar la calidad de los tests y el código. Definición del problema: Dispones de una base de código con tests pero no tienes el nivel de confianza en ellos para realizar cambios sin riesgo a introducir bugs en producción. ¿Por qué es importante buscar una solución a ese problema? Disponer de buenos tests permite realizar cambios con mayor rapidez y reduciendo los errores en producción, pero mejorar la calidad de los tests es una tarea complicada y que consume bastante tiempo. Utilizando una técnica como mutation testing puede ayudar a encontrar defectos en los tests con un mecanismo sencillo y abordable de forma incremental. ¿Qué se hablará y qué aprenderá la gente que asista? Del testing, la calidad de los tests y la importancia relativa del nivel de cobertura. Los asistentes tendrán una nueva herramienta para mejorar la calidad de su tests y en consecuencia del código. Requerimientos previos o comentarios adicionales de tu charla: Conocimientos básicos sobre testing, no se requieren conocimientos específicos de ningún framework. — Python España: https://es.python.org/ Python Canarias: https://pythoncanarias.es/ Twitter/X: @PyConES Mastodon: https://fosstodon.org/ @pycones
Ponente Nombre: Javier Alonso Título: Cómo ejecutar miles de VM en paralelo y no morir en el intento - Orcha 🐳 Sala: Patos ———————— El CI es fundamental en el desarrollo de productos hoy en día y uno de sus pilares básicos es la ejecución de tests. Sin embargo, a medida que el producto madura la cantidad de tests aumenta y con ello el tiempo que tardan en completarse. Para tener feedback lo antes posible, ¿cómo se maquetan las pruebas de forma eficiente? El problema es aún más acusado cuando se cuenta con multitud de dispositivos y versiones en desarrollo. En particular, con dos servidores distriubyéndose carga de tests, el tiempo total de ejecución alcanzaba las 15 horas probando únicamente dos versiones. Es imperativo contar con una herramienta que permita paralelizar las pruebas de forma masiva, aprovechando al máximo los recursos disponibles. Además, es necesario que dicha herramienta sea lo suficientemente flexible como para soportar la infraestructura actual y permita expandir el tipo de infraestrucuras de tests. En esta charla vamos a explorar el diseño de Orcha (la herramienta de orquestración), la API para extender su funcionalidad y la necesidad de tener un usuario dedicado. La charla está orientada a usuarios intermedio-avanzados con familiaridad con el módulo multiprocessing. — Python España: https://es.python.org/ Python Canarias: https://pythoncanarias.es/ Twitter/X: @PyConES Mastodon: https://fosstodon.org/ @pycones
Ponente Nombre: David Carrasco Cano Título: Make it Easier, Make it Powerful: A Pythonic solution for IoT in the Rusty Way Sala: Patos ———————— La charla se mostrara una solución sencilla hecha en Python para interactuar mediante protocolo MQTT con un dispositivo esp32 y un xiaomi Mi Plant y que usa pequeña librería escrita en Rust para la securización, se mostrara el uso del producto escrito en Python esphome para la programación del esp32, se dejaran en la sala 10 dispositivos IoT programados para que puedan ver su interacción en pantalla. Entrando en ese concepto de IoT se escucha mucho de ello y cada vez hay soluciones mas manejables como esphome, NodeRED o PlatformIO, sin embargo tampoco esta muy extendido en cuanto a perfiles técnico como podría parecer, de algún modo se hace inaccesible o es difícil verlo. En lo que respecta a la seguridad, siempre queda mucho por hacer, en esta charla se abordara un poco esta parte para concienciar, usando una securización sencilla en Rust que se integrara en la solución que se ha desarrollado con Python mediante un binding, la idea de darle visibilidad a Rust es por su cada vez mayor presencia en librerías de Python, así como su enfoque a la optimización y seguridad que justamente puede potenciar a Python donde palidece o es mas débil, hay una sinergia entre ambos lenguajes que cada vez esta siendo una realidad. En cuanto a asistentes, la charla dada la limitación de tiempo, se busca es romper el miedo o la inseguridad ante el IoT, que se vaya conociendo lo que es el lenguaje de programación Rust y hacia que va enfocado, hacer hincapié en la seguridad y por supuesto mostrar que Python pueda ser una estupenda apuesta para integrar dispositivos IoT. — Python España: https://es.python.org/ Python Canarias: https://pythoncanarias.es/ Twitter/X: @PyConES Mastodon: https://fosstodon.org/ @pycones
Ponente Nombre: Mireya Gutiérrez Castro y Jorge Raúl Gómez Título: Dominando el Tiempo: Cómo abordar tus problemas de predicción de series temporales sin morir en el intento Sala: Patos ———————— Hay dos tipos de Data Scientists: los que se han atascado alguna vez en un problema de previsión de series temporales y los que se atascarán en algún momento en un problema de series temporales. Las series temporales son omnipresentes en nuestra realidad, y el interés por explotarlas es algo muy común. El uso de datos de ventas diarias, ingresos del BCE, el tiempo meteorológico de cada día puede transformarse en conocimiento: previsión de la demanda, saber el crecimiento de un país, conocer si tengo que sacar las botas de agua mañana, etc. Esta capacidad de inferir es fruto de construir un modelo, pero ¿cuál se ajusta mejor a cada caso? ¿Necesitas predecir una única serie temporal o varias?, ¿el conjunto de series temporales a predecir están relacionadas entre sí? ¿Dispones de información futura? Conocer qué modelo es el adecuado para cada caso impactará en la calidad de las predicciones y en el tiempo necesario de desarrollo. En esta charla aprenderás a reconocer y afrontar estos desafíos ayudándote de Python y las librerías más potentes de hoy en día. Se explorarán diferentes modelos y criterios de selección, con el objetivo de equiparte con las habilidades necesarias para escoger el modelo que mejor se adapte a tus necesidades particulares. — Python España: https://es.python.org/ Python Canarias: https://pythoncanarias.es/ Twitter/X: @PyConES Mastodon: https://fosstodon.org/ @pycones
Vídeo resumen de los 3 días que duró la Conferencia Nacional de Python 2023 celebrada en Tenerife (Canarias) — Python España: https://es.python.org/ Python Canarias: https://pythoncanarias.es/ Twitter/X: @PyConES Mastodon: https://fosstodon.org/ @pycones
Ponente Nombre: Maria Vicenta Vivo Título: Maintaining High Code Standards in a Globally Shared Codebase with Over 80 Daily Deployments Sala: Patos ———————— Working on a codebase that is shared among multiple clients, with over 80 daily deployments per client, poses significant challenges in upholding code standards. Given the potential for a single bug to disrupt an entire deployment pipeline, it becomes essential to adopt some precautions and best practices when sharing code across numerous clients engaged in frequent deployments. During this presentation, we will explore a selection of best practices for code development within a repository used by more than 400 developers across multiple countries. Furthermore, we will engage in a comprehensive discussion addressing the inherent challenges and limitations encountered in this context. — Python España: https://es.python.org/ Python Canarias: https://pythoncanarias.es/ Twitter/X: @PyConES Mastodon: https://fosstodon.org/ @pycones