BEGIN:VCALENDAR BEGIN:VEVENT SUMMARY:# Introducción a Python para principiantes (basado en Software Ca rpentry) DTSTART:20161007T150000 DTEND:20161007T173000 UID:1 DESCRIPTION:La mejor forma de aprender a programar es haciendo algo útil\ , por lo que esta introducción a Python se centrará alrededor de una tar ea común: el análisis de datos. En este taller práctico se hará un br eve repaso a los conceptos básicos de programación con el fin de automat izar procesos cubriendo la sintaxis de Python (junto a NumPy y matplotlib) . Software-Carpentry.org ayuda a investigadores/as de todo el mundo a llev ar a cabo más trabajo en menos tiempo y con el «menor dolor posible».## # Requisitos previosPara el taller los asistentes deberán de tener instal ado Jupyter Notebook\, NumPy y matplotlib con Python 3.x. Para ello\, reco mendamos instalar la distribución Anaconda: Por otro lado deberán de descargar el archivo de datos con el que trabajaremos: LOCATION:Aulario III - 1 - (0.110) END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Personalizando nuestro Tryton ERP DTSTART:20161007T150000 DTEND:20161007T173000 UID:32 DESCRIPTION:Durante el taller explicaremos las posibilidades de personaliz ación de Tryton\, un framework para desarrollar aplicaciones de gestión de Empresa\, que podemos utilizar cómo base para desarrollar aplicaciones . Partiremos desde una instalación básica\, y sobre ella haremos el desa rrollo de un nuevo módulo para personalizar la aplicación a nuestras nec esidades\, viendo durante el taller todas las posibilidades de personaliza ción que nos permite Tryton.### Requisitos previos Python (of course) pip sqlite python-lxml instalado (o tener instalado los python-develo pment headers para compilar-lo) MercurialY las siguientes recomendacione s\, aunque no son obligatorias harán que todo sea más fácil: Tener vi rtualenv instalado y configurado Utilizar python2.7 (sinó habrá que es tar compilando el código con 2to3 cada vez que se modifique algo) Si se va a utilizar Windows\, tener una MV con Linux por si las moscas.La razó n de Windows\, es que hace mucho tiempo que no lo toco\, por lo que no se si seré capaz de dar soporte a las issues que podan salir\, asíque mejor utilizamos linux/mac y tiramos todos con los mismos comandos.Las presenta ciones del taller se puede consultar en: LOCATION:Aulario III - 3 - (0.020) END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Paquetes básicos de Python Científico DTSTART:20161007T150000 DTEND:20161007T173000 UID:33 DESCRIPTION:The Aeropython’s guide to the Python Galaxy!Este workshop se rá una gran introducción a las poderosas herramientas y paquetes que Pyt hon puede ofrecer a los científicos. Empezaremos presentando el Notebook de Jupyter\, y continuaremos usándolo para explorar los conceptos básico s de Numpy\, SciPy\, Matplotlib y muchos más. En el taller usaremos como hilo conductor el análisis de datos reales de temas de gran actualidad\, como las tendencias de contaminación o las ondas gravitacionales.### Requ isitos previos:- Jupyter notebooks- Numpy- Matplotlib- Scipy- Ipywidgets ( un poco)- Sympy (un poco) LOCATION:Aulario III - 4 - (0.030) END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Clonando Evernote con Flask DTSTART:20161007T150000 DTEND:20161007T173000 UID:34 DESCRIPTION:Taller donde se aprenderá a trabajar con Flask. Con objetivo de realizar una aplicación para tomar notas.### Requisitos previos LOCATION:Aulario III - 5 - (0.090) END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:CAFÉ DTSTART:20161007T173000 DTEND:20161007T180000 UID:76 LOCATION:Hall END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:TDD Básico DTSTART:20161007T180000 DTEND:20161007T203000 UID:2 DESCRIPTION:El objetivo del taller es hacer una introducción a la prácti ca de TDD (Test Driven Development). TDD es una técnica (workflow) para d esarrollar software que consiste en tres pasos: escribir un test\, escribi r el código que hace pasar el test y una fase de refactor. A través de T DD conseguimos:- Evitar dispersarse y tener mayor foco en los requisitos\, puesto que nos centramos en hacer pasar única y exclusivamente el test q ue hayamos escrito.- Código más “limpio”.- Código mejor testeado.## # Requisitos previos LOCATION:Aulario III - 1 - (0.110) END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Creating Dashboards with GrimoireELK Python Analytics Platform DTSTART:20161007T180000 DTEND:20161007T203000 UID:35 DESCRIPTION:In this workshop attendees will learn howto use the GrimoireEL K platform to create Kibana dashboards for learning about software develop ment. The data retrieval will be done with Perceval and Arthur which use P ython RQ to do it in a distributed way. The data retrieved will be convert ed to JSON items and stored in a Elastic Search. For processing then data\ , Python Dask parallel computing library for analytics will be used.Finall y all data will be visualized in KIbana.### Required Software####WITHOUT D OCKER* Install Perceval: ```git clone https://github.com/grimoirelab/perce val.gitcd percevalsudo python3 setup.py install```* Clone GrimoireELK repo sitory:```git clone https://github.com/grimoirelab/GrimoireELK.git```To ha ve all the platform in your laptop\, it is recommended to installElasticSe arch and Kibana.####WITH DOCKERYou need docker and docker-compose installe d.* Clone GrimoireELK repository:```git clone https://github.com/grimoirel ab/GrimoireELK.git```* Start the gelk-lite docker compose:```docker-compos e -f GrimoireELK/docker/compose/bidek-lite.yml up``` LOCATION:Aulario III - 3 - (0.020) END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Simplifica tu vida con sistemas complejos (y algoritmos genéticos ) DTSTART:20161007T180000 DTEND:20161007T203000 UID:36 DESCRIPTION:¿Qué es un algoritmo genético? ¿Qué es un sistema complej o? ¿Cómo puedo usarlos para resolver problemas complicados? En este tall er abordaremos estos temas y aprenderemos a diseñar y usar algoritmos de este tipo con Python.### Requisitos previos- Jupyter notebook- Numpy- Matp lotlib LOCATION:Aulario III - 4 - (0.030) END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Sistemas distribuidos en Python DTSTART:20161007T180000 DTEND:20161007T203000 UID:37 DESCRIPTION:En este taller se tratarán algunas herramientas y patrones de desarrollo para crear sistemas distribuidos escalables de altas prestacio nes. Se trata de una sesión de programación en vivo donde la teoría se verá mientras se desarrolla un servidor web donde tanto el frontend como el backend son paralelos y escalables.### Requisitos previos LOCATION:Aulario III - 5 - (0.090) END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Apertura y presentación de Cajamar PythonHack 2016\n\n**[Visitar site de la Cajamar PythonHack 2016 >>](http://www.cajamardatalab.com/datat hon-cajamar-pythonhack-2016/)** DTSTART:20161008T090000 DTEND:20161008T091500 UID:88 LOCATION:Sala PSF END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:TensorFlow y Space Apps Challenge DTSTART:20161008T091500 DTEND:20161008T100000 UID:3 LOCATION:Sala PSF END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:TensorFlow y Space Apps Challenge DTSTART:20161008T091500 DTEND:20161008T100000 UID:3 DESCRIPTION:¿Ha cambiado la aproximación de la visión por ordenador y l a inteligencia artificial? ¿Cuáles son los casos de uso que puede dar la tecnología de TensorFlow? Gema nos contará en qué consisten las redes neuronales y que aplicaciones tienen\, ¡incluyendo demos en directo! LOCATION:Sala PSF END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Hola mundo\, desde el fichero a la pantalla DTSTART:20161008T100000 DTEND:20161008T104000 UID:4 DESCRIPTION:Explicación de la vida de un programa sencillo en Python desd e que se lee el fichero de código\, hasta que finalmente llega a la panta lla. El objetivo es explicar todas las fases por las que pasa un programa Python dentro del interprete (más concretamente el interprete CPython) co n cierto nivel de detalle. LOCATION:Sala PSF END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Cómo construir un API del que que tus padres se sientan orgulloso s DTSTART:20161008T100000 DTEND:20161008T104000 UID:38 DESCRIPTION:Necesitas construir una API\, ¿pero conoces qué herramientas deberías usar? Cada día aparecen nuevas herramientas pensadas para crea r\, testear y desplegar APIs. En esta charla se presentará de manera resu mida un caso real: el proceso de construcción de una API usando Python de sde su diseño hasta su puesta en producción. Veremos los problemas encon trados por nuestro equipo y obviamente sus soluciones. LOCATION:Sala UAL END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Aprendiendo magia negra con Python\, optimización estocástica y simuladores DTSTART:20161008T100000 DTEND:20161008T104000 UID:39 DESCRIPTION:La optimización mediante algoritmos estocásticos —ej. algo ritmos genéticos o por enjambre de partículas— presenta una serie de v entajas frente a los algoritmos _«clásicos»_ deterministas al no requer ir el cálculo de las derivadas del sistema por lo que su implementación en simuladores es casi inmediata. En esta charla se explicará mediante c ódigo las ventajas del algoritmo PSO (_Particle Swarm Optimization_) y se mostrarán ejemplos no triviales haciendo uso de simuladores de procesos. LOCATION:Sala Cajamar END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:QA 4 Python DTSTART:20161008T104000 DTEND:20161008T112000 UID:5 DESCRIPTION:In this talk we will cover how we apply QA in Emergya for Pyth on projects\, covering from the inception phase to the delivery phase.We w ill see a showcase of a real python project to learn by examples (code gui delines definition\, Continuous Integration system\, Continuous Unit and F unctional testing\, Performance testing and Continuous Delivery. LOCATION:Sala PSF END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Manejo de static con bower y gulp para Django DTSTART:20161008T104000 DTEND:20161008T112000 UID:40 DESCRIPTION:Dentro de un proyecto Django necesitamos gestionar a menudo fi cheros estaticos\, como CSS\, LESS/SASS\, JS\, etc. La velocidad a la hora de servirlos es clave para tener una buena web\, asi como una gestión f ácil de los mismos facilita la gestión diaria del programador. Utilizare mos el gestor de paquetes BOWER para las dependencias y GULP para la ejecu ción de tareas con nodeJS\, como la concatenación y el minimizado de fic heros css y js. LOCATION:Sala UAL END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Pandas - not just for data scientists DTSTART:20161008T104000 DTEND:20161008T112000 UID:41 DESCRIPTION:Python performance limitations and how pandas can be used to o vercome some of these limitations\, and not just by data scientists\, but also "regular" pythonistas - from research phase to production. LOCATION:Sala Cajamar END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:CAFÉ DTSTART:20161008T112000 DTEND:20161008T115000 UID:6 LOCATION:Hall END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Test de infraestructura con pytest DTSTART:20161008T115000 DTEND:20161008T123000 UID:7 DESCRIPTION:Actualmente el testing es una práctica más que aceptada dent ro del desarrollo de software\, esta charla trata de ver cómo podemos apr ovecharnos de los beneficios del testing dentro de un entorno de de sistem as. Para ello nos ayudaremos de nuestra librería de testing favorita: pyt est\, así como de otras librerías como requests o testinfra\, para teste ar nuestra infraestructura. LOCATION:Sala PSF END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Scaling Django - Running Django in Kubernetes DTSTART:20161008T115000 DTEND:20161008T123000 UID:42 DESCRIPTION:Running Django in a single machine is easy. Running Django in a few machines becomes a bit more difficult\, so\, you look at containers but running Django in Docker can be a bit frustrating. During this talk we will see how to define\, build and run a distributed Django application u sing docker and kubernetes. LOCATION:Sala UAL END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Using social media geotagged data to estimate railway use DTSTART:20161008T115000 DTEND:20161008T123000 UID:43 DESCRIPTION:On railway planning\, linking demand and supply is a challenge to project\, provide and validate better international services that are both reliable and of high quality. We present a Python tool to estimate r ailway traffic demand through the detection of a set of geotagged tweets overlapping railway lines in Europe. LOCATION:Sala Cajamar END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Heydjbot: Spotify & Telegram. Una historia de amor DTSTART:20161008T123000 DTEND:20161008T131000 UID:8 DESCRIPTION:Los bots están de moda. Prácticamente todos los servicios de mensajería están abriendo sus plataformas para facilitar la creación d e bots.En la charla veremos como crear un bot de Telegram desde 0 y como i ntegrarlo con la API de Spotify para recibir sugerencias\, buscar cancione s\, configurar playlists... LOCATION:Sala PSF END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Desplegando Django DTSTART:20161008T123000 DTEND:20161008T131000 UID:44 DESCRIPTION:Hay vida más allá del "python manage.py runserver". Esta cha rla tratará de desvelar las múltiples y diferentes maneras de desplegar proyectos de Django. Para ello repasaremos todas las herramientas posibles \, desde los simples bash scripts a los PAAS (Platform as a Service) pasan do por fabric\, paramiko\, cosas hechas en ruby\, paquetes deb o rpm\, sis temas de gestión de configuraciones\, contenedores de docker y algún que otro sortilegio más! LOCATION:Sala UAL END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Deeplearning Image Recognition with Python DTSTART:20161008T123000 DTEND:20161008T131000 UID:45 DESCRIPTION:"An image says more than 1000 words"At StyleSage we collect an d analyze e-commerce data from 150 million fashion products across 100+ co untries - updated daily! Analyzing the images and understanding them is a critical step in categorizing products\, extracting attributes and detecti ng outliers.Join us to understand how Convoluted Neural Network (CNN) algo rithms can be used in Python for deeplearning image analysis.Robert Figiel \, Co-Founder & CTO of StyleSage - Fashion meets Big Data LOCATION:Sala Cajamar END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Aplicaciones de escritorio con python3 y gtk+ DTSTART:20161008T131000 DTEND:20161008T135000 UID:9 DESCRIPTION:Introducción básica al desarrollo de aplicaciones de escrito rio gnome con python3\, utilizando los bindings automáticos generados por Gobject Introspection. LOCATION:Sala PSF END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Channels is coming: real-time web in Django DTSTART:20161008T131000 DTEND:20161008T135000 UID:46 DESCRIPTION:Tradicionalmente Django ha estado ligado al modelo request-res ponse\, no obstante la con la llegada de Channels (previsiblemente para la release 1.11 o 2.0) Django soportará de forma nativa WebSockets y HTTP2 además de la posibilidad de manejar y gestionar tareas en segundo plano. En esta charla aprenderemos los conceptos básicos que introduce Channels en Django\, así como el diseño e integración en tus proyectos. LOCATION:Sala UAL END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Python o como mejorar la vida de un administrador de sistemas DTSTART:20161008T131000 DTEND:20161008T135000 UID:47 DESCRIPTION:Amig@ Sysadmin\, ¿tus bash se marchitan?... \, ¿vives perdid o en un mundo de PIPEs sin sentido?.. \, ¿te peleas con greps y awks demo niacos? ...\, ¿tus scripts pueden hacer sangrar los ojos? … tranquil@ \, no estas sol@ … Python es la medicina que necesita tu código. LOCATION:Sala Cajamar END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:COMIDA / ASAMBLEA PYTHON ESPAÑA DTSTART:20161008T135000 DTEND:20161008T152000 UID:10 LOCATION:Comedor Universitario END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Traveling in "datetime" DTSTART:20161008T152000 DTEND:20161008T154000 UID:11 DESCRIPTION:Trabajar con tiempo y fechas en python no siempre es tan senci llo como debería\, veremos los diferentes módulos que tienen python para ello junto con los problemas mas comunes. LOCATION:Sala PSF END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Adelgazando los modelos de Django DTSTART:20161008T152000 DTEND:20161008T154000 UID:48 DESCRIPTION:Cuando una aplicación de Django crece\, sus modelos acaban si endo un contenedor infinito de métodos de todo tipo\, sus vistas acaban a ctuando como capa intermedia de lógica\, se generan una gran cantidad de módulos de utilidades y cualquier import se convierte en una dependencia circular. Proponemos una arquitectura para hacer frente al problema de los "Fat Models" LOCATION:Sala UAL END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:¿Puede la máquina aprender a programar? DTSTART:20161008T152000 DTEND:20161008T154000 UID:49 DESCRIPTION:¿Puede un ordenador quitarme el trabajo? ¿Podría el ordenad or programar lo que yo le indique? En esta charla veremos cómo representa r el código de manera que el ordenador pueda entenderlo (y viceversa) y a plicaremos diferentes técnicas de inteligencia artificial para tratar de que la máquina programe por su cuenta. LOCATION:Sala Cajamar END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:GitHubCity: una biblioteca para conocer tu comunidad DTSTART:20161008T154000 DTEND:20161008T160000 UID:12 DESCRIPTION:GitHubCity es una biblioteca escrita en Python creada para con ocer cómo es tu comunidad de desarrolladores de software libre. Podrás s aber quienes son los usuarios que pertenecen a tu misma ciudad\, clasifica rlos según varios métodos... ¡Ven a ver cómo funciona y cómo sacarle partido para atraer a nuevos desarrolladores a tus eventos! LOCATION:Sala PSF END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Cordova\, desarrolla apps multiplataformas sin morir en el intento DTSTART:20161008T154000 DTEND:20161008T160000 UID:50 DESCRIPTION:Aprende a realiazar aplicaciones multiplataformas para Android \, iOS\, Ubuntu Phone\, Windows Phone y Web. Todo a través de HTML\, CSS\ , Javascript y la magia de Apache Cordova. LOCATION:Sala UAL END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Breve introducción a los algoritmos genéticos DTSTART:20161008T154000 DTEND:20161008T160000 UID:51 DESCRIPTION:En esta charla presentaremos el concepto de los algoritmos gen éticos\, desde un punto de vista general y sencillo. LOCATION:Sala Cajamar END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Mi experiencia organizando eventos Python usando Python! DTSTART:20161008T160000 DTEND:20161008T164000 UID:13 DESCRIPTION:Contaré cómo es organizar un evento de Python utilizando her ramientas desarrolladas en Python.Voy a presentar herramientas conocidas a plicadas a la organización de eventos y también otras que son desarrollo s\, de Software Libre\, propios\, y de colegas con los que hemos organizad o varios eventos en Argentina\, que simplificarán las tareas de organizad ores y oradores.Busco dar una mirada integral de cómo es comenzar a organ izar un evento desde el momento cero hasta sus partes más complejas. LOCATION:Sala PSF END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Efficient Django DTSTART:20161008T160000 DTEND:20161008T164000 UID:52 DESCRIPTION:¿Es Django escalable? ¿Cómo sobrevivir a picos de tráfico? ¿Qué pasa cuando la base de datos crece demasiado? ¿Cómo encontrar lo s cuellos de botella?Repasaremos los conceptos básicos\, utilizaremos mé tricas para detectar cuellos de botella\, y finalmente veremos trucos y co nsejos para mejorar la escalabilidad y el rendimiento de un proyecto Djang o. LOCATION:Sala UAL END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:How to Improve Your Diet and Save Money with Python DTSTART:20161008T160000 DTEND:20161008T164000 UID:53 DESCRIPTION:Imagine if you could\, using Python\, find the perfect and hea lthiest menu while also saving money. In this talk you will learn how you can improve your diet and minimize the cost of your menu each time you go to a fast food restaurant.To do this\, we will make an introduction to the diet problem —a classic problem within the field of mathematical optimi zation— and how to work with an specialized Python library (Pyomo) that uses state of the art optimization solvers to solve real-world problems. LOCATION:Sala Cajamar END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:CAFÉ DTSTART:20161008T164000 DTEND:20161008T171000 UID:14 LOCATION:Hall END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:SOMOS LO PEOR DTSTART:20161008T171000 DTEND:20161008T175000 UID:15 DESCRIPTION:Vicios y tópicos del informáticos en general y de programado res en particular: cómo nos relacionamos\, cómo elegimos la tecnología\ , cómo realizamos estimaciones o nos relacionamos con los clientes. LOCATION:Sala PSF END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Python for developing a real-time automated trading platform DTSTART:20161008T171000 DTEND:20161008T175000 UID:55 DESCRIPTION:Nowadays Python is the perfect environment for developing a re al-time automated trading tool. In this talk we will discuss the developme nt of: a general-purpose multiagent-system module using Pyro and ZeroMQ\; a platform\, based on it\, for developing automated trading strategies usi ng Numpy\, Numba\, Theano\, etc.\; and a GUI for visualizing real-time mar ket data using PyQtGraph and Qt. LOCATION:Sala Cajamar END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Python: Vision Artificial DTSTART:20161008T175000 DTEND:20161008T183000 UID:16 DESCRIPTION:Charla donde se explicará el uso de Python con manejo de imá genes y visión artificial. En este caso hablaremos de como podemos usar e l lenguaje Python a la hora de utilizar imágenes y como obtener informaci ón de estas.Ya sea usando un móvil o una Raspberry Pi\, si te interesa l a visión artificial\, esta es tu charla. LOCATION:Sala PSF END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Python y empresa: introducción a los problemas básico de optimiz ación matemática. DTSTART:20161008T175000 DTEND:20161008T183000 UID:56 DESCRIPTION:La optimización o programación matemática mediante lenguaje s de modelado algebraico es utilizada en la industria para la resolución de diferentes problemas\, que van desde la selección óptima de equipos y recursos hasta la gestión logística de una empresa. En esta charla se p resentará Pyomo y se realizará una introducción a los principales probl emas de optimización\, como el problema de la mochila\, el problema del v iajante de comercio y demás\, base de problemas de optimización logísti ca mayores. LOCATION:Sala UAL END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:osBrain: a general-purpose multi-agent system module DTSTART:20161008T175000 DTEND:20161008T183000 UID:57 DESCRIPTION:osBrain is a general-purpose multi-agent system module written in Python. Agents run independently as system processes and communicate w ith each other using message passing. osBrain uses ØMQ for efficient and flexible messsage passing between agents. It also uses Pyro4 to ease the c onfiguration and deployment of complex systems. Multi-agents systems can b e applied for transportation\, logistics\, defense and military applicatio ns\, networking\, load balancing\, self-healing networks... LOCATION:Sala Cajamar END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:CHARLAS RÁPIDAS DTSTART:20161008T183000 DTEND:20161008T191500 UID:17 LOCATION:Sala PSF END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY: DTSTART:20161008T191500 DTEND:20161008T193000 UID:18 LOCATION:Sala PSF END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:#ThePymientoProject Arte-Tecnología-Experimentación conectados p or Python DTSTART:20161008T191500 DTEND:20161008T193000 UID:18 DESCRIPTION:En 2016\, un grupo compuesto por los bohemios más inquietos d e Almería\, se unieron por un lenguaje de programación en el que no hab ían programado.No tardaron en robar unos portátiles del coworking donde se encontraban recluidos.Hoy\, buscados todavía por los dueños de los po rtátiles\, sobreviven como cazadores de fortuna. Si usted tiene algún pr oblema y si los encuentra\, quizá pueda arrestarlos...**THE-PYMIENTO-PROJ ECT** LOCATION:Sala PSF END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Exposición #ThePymientoProject en el Museo de Almería DTSTART:20161008T200000 DTEND:20161008T220000 UID:87 LOCATION:Museo de Almería END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Python y DTrace DTSTART:20161009T092000 DTEND:20161009T100000 UID:19 DESCRIPTION:DTrace es un framework intrumentalización que permite monitor izar un sistema operativo completo y todas las aplicaciones desde una úni ca herramienta. En esta ponencia de habla tanto de DTrace como sobre su in tegración con Python\, permitiendo monitorizar aplicaciones Python de for ma transparente y sin requerir ningún tipo de modificación en el código del programa. LOCATION:Sala PSF END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Cómo crear tu propio Shodan de casa DTSTART:20161009T092000 DTEND:20161009T100000 UID:58 DESCRIPTION:Shodan es un buscador que no busca páginas Web como el todopo deroso buscador Google\, sino que encuentra dispositivos conectados a Inte rnet con configuraciones erróneas de seguridad. En esta charla expondré como crear tu propio Shodan de forma muy económica y muy fácilmente con Python y MongoDB. LOCATION:Sala UAL END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Optimización automática de modelos bioinspirados de visión DTSTART:20161009T092000 DTEND:20161009T100000 UID:59 DESCRIPTION:Una cuestión básica en el campo de la computación neurocien tífica es saber cómo se comprime la información del mundo externo en la retina y cómo se codifica en trenes de impulsos para ser enviada al cere bro. En consecuencia\, uno de los mayores retos es el desarrollo de una pl ataforma capaz de transformar el mundo visual externo en un conjunto de se ñales eléctricas que estimulen\, en tiempo real\, el córtex visual. Tod o ello con Python más NumPy\, SciPy\, OpenCV\, DEAP\, y scikit-learn. LOCATION:Sala Cajamar END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Depurando como un pro: porque llenar un script con prints es cutre DTSTART:20161009T100000 DTEND:20161009T104000 UID:20 DESCRIPTION:Una introducción a la depuración\, cómo se usa en Python y qué ventajas nos ofrece. Veremos qué herramientas podemos utilizar y las emplearemos para encontrar un error esquivo en nuestro código. LOCATION:Sala PSF END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:OSINT Tools for security auditing DTSTART:20161009T100000 DTEND:20161009T104000 UID:60 DESCRIPTION:The talk would aim about making an introduction to open source intelligence automation tools(OSINT) developed in Python\, commenting th e process we can follow to obtain\, analyze and exploit public informatio n in social networks and public servers.The final objective is obtain the maximum possible of knowledge in the context we are auditing. LOCATION:Sala UAL END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:¿Podemos predecir si Twitter hundirá un banco? DTSTART:20161009T100000 DTEND:20161009T104000 UID:61 DESCRIPTION:El análisis de sentimiento es una herramienta con la cual se exploran las opiniones de un producto mediante valoración automática de mensajes en redes sociales. Se ha utilizado esta herramienta sobre Twitte r para extraer una métrica sobre la reputación que tiene una entidad fin anciera\, y poder estimar las pérdidas por riesgo reputacional. LOCATION:Sala Cajamar END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Beautiful Python (in Spanish) DTSTART:20161009T104000 DTEND:20161009T112000 UID:21 DESCRIPTION:Cuando empecé a programar en Python me llamó la atención qu e uno de los valores del Zen de Python es escribir código bonito y expres ivo... tanto que tiene su propio nombre: Código Pythonico. LOCATION:Sala PSF END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Tu código apesta\, pero puedes tomar medidas DTSTART:20161009T104000 DTEND:20161009T112000 UID:62 DESCRIPTION:Al crear software siempre aparecen bugs (¡También en las fas es de diseño!). Existe una despreocupación generalizada sobre la segurid ad del software\, especialmente en las primeras etapas del ciclo de desarr ollo. Las consecuencias pueden ser nefastas\, pero un moderado esfuerzo no s puede ahorrar muchos disgustos. LOCATION:Sala UAL END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:py - reglas de asociación DTSTART:20161009T104000 DTEND:20161009T112000 UID:63 DESCRIPTION:Las reglas de asociación son una técnica de aprendizaje auto mático utilizada en distintos campos: recomendación\, búsqueda de patro nes\, clasificación... Una de sus características diferenciales es su se ncillez y la facilidad de interpretar los resultados que generan. En esta charla se propone repasar los conceptos de soporte y confianza de las regl as\, los algoritmos básicos de construcción de sistemas de reglas y su a plicación en ámbitos aparentemente muy distintos. Evidentemente\, en Pyt hon! LOCATION:Sala Cajamar END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:CAFÉ DTSTART:20161009T112000 DTEND:20161009T115000 UID:22 LOCATION:Hall END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Los closures que emocionaron a Spielberg DTSTART:20161009T115000 DTEND:20161009T123000 UID:23 DESCRIPTION:¿Te has encontrado alguna vez ese incomprensible error de Unb oundLocalError... aunque la variable existe? ¿Por qué ocurre eso? Los “closures” (o “cierres”) forman parte de nuestro día a día en Py thon… aunque no siempre tengamos claro de qué se trata. En esta media h ora vamos a lanzarnos de cabeza a entender qué son exactamente\, cómo se relacionan con los ámbitos (o “scopes”) de las variables\, por qué debe importarnos y cómo podemos usarlos para mejorar el rendimiento de nu estros programas. LOCATION:Sala PSF END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:La bicha ahora también hace hardware DTSTART:20161009T115000 DTEND:20161009T123000 UID:64 DESCRIPTION:A la hora de diseñar hardware\, hay unos recursos que juegan un papel crucial\, las FPGAs. Con estos chips podemos diseñar otros chips \, e incluso emularlos en vivo para comprobar su funcionamiento.Hasta hace poco solo se podían usar "Lenguajes de Síntesis Hardware" (HLD) como Ve rilog o VHDL para usar estos chips. Pero la pitón ha saltado de las líne as de código de los scripts científicos para adentrarse en el mundo de l a circuitería digital ¿Te atreves a descubrirlo? LOCATION:Sala UAL END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Per Shaolin ad Astra DTSTART:20161009T115000 DTEND:20161009T123000 UID:65 DESCRIPTION:In this talk we will show how it is possible to build an inter active 3D model of the solar system using the python packages shaolin and poliastro. At EuroPython Juan Luis Cano asked for a 3D visualization modul e for poliastro\, and now we are finally presenting the first version of t he poliastro 3D models build using plotly and vpython.We will review the data presented at EuroPython 2016 with an interactive model of the solar s ystem for representing planets and its orbits. LOCATION:Sala Cajamar END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Por qué Python mola tanto - Capítulo 462: Requests DTSTART:20161009T123000 DTEND:20161009T131000 UID:24 DESCRIPTION:Requests es el ejemplo perfecto de por qué Python mola tanto. Hacer peticiones HTTP no es algo especialmente complicado. Todo el mundo entiende mejor o peor cómo funciona la cosa. Pero\, cuando ves cómo se h ace en la mayoría de lenguajes (incluido Python\, si lo haces con urllib) \, tu ego se hace pequeñito y tu amor propio se esconde aterrorizado. No debería ser tan difícil\, ¿verdad? LOCATION:Sala PSF END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Distributed computing with Dask DTSTART:20161009T123000 DTEND:20161009T131000 UID:67 DESCRIPTION:Dask is a modern parallel computing library completely written in Python\, that scales from a single laptop to hundreds of nodes. Forget about having to learn a totally new paradigm to work with massive dataset s - Dask mimics pandas and numpy interfaces. Welcome to the future of Big Data! LOCATION:Sala Cajamar END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Introducción a PyQt DTSTART:20161009T131000 DTEND:20161009T135000 UID:25 DESCRIPTION:Introducción a los bindings Python del framework de desarroll o de aplicaciones gráficas PyQt. La charla se enfoca en ayudar a introduc ir nuevos programadores al framework\, a través de ejemplos detallados in tuitivos y simples.Cubriremos conceptos introductorios\, y widgets básico s\, y armaremos aplicaciones de ejemplo\, mientras explicamos y mostramos cómo poder tener una aplicación útil fácilmente.Usaremos el editor de PyQt y también aprenderemos a hacer los ejemplos desde un IDE. LOCATION:Sala PSF END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Micropython DTSTART:20161009T131000 DTEND:20161009T135000 UID:68 DESCRIPTION:Micropython es una implementación de Python lo bastante peque ña como para poder instalarla dentro de micro controladores de muy bajo c oste\, con apenas unos cientos de kbytes de memoria flash o memoria RAM. E n esta ponencia de describirá micropython\, algunas de las característic as que han permitido reducirlo para ser ejecutado en entornos con muy poco s recursos y por qué es útil programar un micro controlador en Python. LOCATION:Sala UAL END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Big Data Analytics low cost con Bcolz / Bquery DTSTART:20161009T131000 DTEND:20161009T135000 UID:69 DESCRIPTION:El análisis de datos numérico es relativamente “fácil” hasta que el volumen de datos no es manejable en RAM. Ahí aparece bcolz/b query que opera directamente entre disco y procesador y nos permite trabaj ar con los datos a la misma velocidad que si lo hiciésemos en memoria par a no tener que recurrir a estrategias multinodo… ¡y nuestro análisis d e datos siga siendo low cost! LOCATION:Sala Cajamar END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Presentación mejores proyectos Cajamar PythonHack 2016 DTSTART:20161009T131000 DTEND:20161009T135000 UID:78 DESCRIPTION:Cajamar PythonHack 2016 es la competición online de analític a de datos en base a datos bancarios reales del Grupo Cajamar organizada c on motivo de la PyConES 2016\, la conferencia nacional de Python más impo rtante de España.[Visitar site de la Cajamar PythonHack 2016 >>](http://w ww.cajamardatalab.com/datathon-cajamar-pythonhack-2016/) LOCATION:Sala de grados\, edificio Ciencias de la Salud END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:COMIDA DTSTART:20161009T135000 DTEND:20161009T153000 UID:26 LOCATION:Comedor Universitario END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Tryton: Un ERP que se adapta a tus necesidades sin ataduras DTSTART:20161009T153000 DTEND:20161009T161000 UID:27 DESCRIPTION:Tryton es un termino medio entre un framework para desarrollar ERPs y un ERP con todas sus letras que se adapta a las peculiaridades de cada una de sus implantaciones. En esta charla veremos cómo podemos gesti onar nuestra empresa con Tryton\, las funcionalidades que nos aporta su ba se\, y cómo podemos instalar módulos para adaptarlo a nuestras necesidad es. LOCATION:Sala PSF END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:A Primer on Recommendation Systems DTSTART:20161009T153000 DTEND:20161009T161000 UID:70 DESCRIPTION:Los sistemas de recomendación son un tema bastante familiar p ara cualquier Data Scientist. Sin embargo\, no existe ningún tutorial de perfil generalista\, que empiece con la teoría básica y que acabe implem entando sistemas de recomendación reales. LOCATION:Sala UAL END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:PALM. Big data\, streaming y microservicios todo en uno. DTSTART:20161009T153000 DTEND:20161009T161000 UID:71 DESCRIPTION:El entorno Big Data y de streaming analytics empieza a saturar se de herramientas de todos los colores y sabores. Hadoop\, Spark\, Storm\ , Flink... Cada uno tiene sus particularidades\, fortalezas y debilidades. Cuando apareció la necesidad de renovar las herramientas de cálculo de NFQ Solutions\, el objetivo fue crear una herramienta más general y adapt able\, PALM\, que diera más libertad a los desarrolladores manteniendo la s máximas prestaciones. LOCATION:Sala Cajamar END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Móntate tu propio bot por cuatro duros DTSTART:20161009T161000 DTEND:20161009T163000 UID:28 DESCRIPTION:2016\, el año de los bots. Telegram proporciona una plataform a muy sencilla\, pero el problema es cómo escalar. Amazon Lambda ofrece u na nueva forma de trabajar donde la infraesctrutura desaparece y solo nos cobran por el uso real que hagamos. Ya solo nos falta la idea para empezar a desarrollar. LOCATION:Sala PSF END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Aggregation framework con Pymongo DTSTART:20161009T161000 DTEND:20161009T163000 UID:72 DESCRIPTION:En esta sesión haremos una rápida introducción al aggregati on framework de MongoDB y como puede ser utilizado dentro de un proyecto m ediante el uso de la librería Pymongo. Trabajaremos con un ejemplo para ver el uso de los pipelines\, generando distinas consultas y proyecciones. LOCATION:Sala UAL END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:La gran explosión de datos en astronomía. Cómo sobrevivir a la avalancha de datos usando Python. DTSTART:20161009T161000 DTEND:20161009T163000 UID:73 DESCRIPTION:El volumen de los datos producidos por las infraestructuras as tronómicas aumenta exponencialmente. En breve\, entrarán en servicio nue vos telescopios punteros como el Square Kilometre Array (SKA)\, que llegar á a generar 100 GB por segundo. El desarrollo de nuevas técnicas para ma nejar este torrente de datos es crucial. En esta charla muestro como se pu ede manejar el flujo de datos del radio-telescopio LOFAR\, precursor de SK A\, con infraestructuras en la nube y la ayuda de Python. LOCATION:Sala Cajamar END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Codecombat: Aprendiendo Python mientras matas Orcos DTSTART:20161009T163000 DTEND:20161009T165000 UID:29 DESCRIPTION:Codecombat es una plataforma que permite a niños (y no tan ni ños) aprender a programar en Python y otros lenguajes usando retos tipo c hallenge. LOCATION:Sala PSF END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Haciendo matemáticas con Python DTSTART:20161009T163000 DTEND:20161009T165000 UID:74 DESCRIPTION:Las matemáticas son imprescindibles a la hora de abordar cual quier problema científico: desde la realización de cálculos para hacer llegar sondas a Jupiter... hasta la resolución de ecuaciones diferenciale s para determinar el ciclo de vida de una bacteria\, pasando por el contro l estadístico y complejidad en el código que escribimos. Por este motivo \, en esta charla se hará una introducción a las matemáticas más bási cas\, empleando como medio el código en Python. LOCATION:Sala UAL END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Análisis de colores: cómo analizar tendencias de moda automátic amente DTSTART:20161009T163000 DTEND:20161009T165000 UID:75 DESCRIPTION:Vale\, tengo 150 millones de fotografías de ropa\, bolsos y z apatos. ¿qué color está de moda? Esta sencilla pregunta\, con una apare ntemente sencilla respuesta da paso a una exposición sobre big data\, esp acios de color\, algoritmos de clusterización y visualización de datos c on una aplicación práctica directa. LOCATION:Sala Cajamar END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Argentina en Python: comunidad\, sueños\, viajes y aprendizaje DTSTART:20161009T165000 DTEND:20161009T175000 UID:31 LOCATION:Sala PSF END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Argentina en Python: comunidad\, sueños\, viajes y aprendizaje DTSTART:20161009T165000 DTEND:20161009T175000 UID:31 DESCRIPTION:¿Alguna vez soñaste con viajar y trabajar? ¿en dejarlo todo y perseguir tu sueño? ¿o llevar la programación a los lugares más rec ónditos? En esta keynote hablaré sobre la experiencia de llevar Python a más de 100 ciudades en 8 países de Latinoamérica durante los últimos 3 años. Pequeñas historias\, problemas cotidianos\, éxitos y fracasos\, eventos realizados y la gran comunidad Python a nivel internacional será n los tópicos de esta charla. LOCATION:Sala PSF END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Clausura y entrega de premios Cajamar PythonHack 2016 DTSTART:20161009T174000 DTEND:20161009T180000 UID:89 LOCATION:Sala PSF END:VEVENT END:VCALENDAR