La octava conferencia científica latinoamericana sobre Python se llevará a cabo del 11 al 12 de diciembre, 100% en línea y gratis . La conferencia SciPy reúne anualmente a entusiastas, desarrolladores, académicos y empresas con el fin de mostrar sus últimos proyectos y soluciones y principalmente intercambiar experiencias. ¡Registro abierto para acceso a la conferencia! ¡Haga clic en el botón de abajo y regístrese!
Registrate Acá Servidor de Discord de la ConferenciaSciPy Latam es una comunidad que busca de promover la ciencia, la computación y en especial el uso del lenguaje Python en la resolución de problemas científicos. Existen innumerables ejemplos de colaboración de investigadores, desarrolladores y entusiastas de la comunidad traducidos en artículos, eventos, bibliotecas científicas y software de código abierto en las más diversas áreas de las ciencias exactas, biológicas, humanas y de la tierra, etc.
Lo más destacado de la comunidad es nuestra conferencia anual que reúne a cientos de miembros y desde 2013 ha tenido la oportunidad de visitar 3 países: Argentina, Brasil, Colombia. Como consecuencia de la pandemia Covid-19, la Scipy Latin America 2020 , que se iba a celebrar en Recife (Brasil), tuvo que ser cancelada. Para el año 2021, nos estamos adaptando al contexto mundial y, inspirados en eventos similares, decidimos realizar la conferencia en formato virtual.
Manténgase atento a nuestras redes sociales para conocer los anuncios principales y más información sobre eventos. Asegúrate de participar!
Tatiana Al Chueyr
BBC London - Principal Data Engineer
Presentación:
Tatiana utiliza software de código abierto y aprendizaje automático para mejorar la experiencia de millones de usuarios de la BBC. Licenciada en Ingeniería Informática por la Unicamp, ya trabajó en el desarrollo de aplicaciones de imágenes médicas para el Ministerio de Ciencia y Tecnología de Brasil. Trabajó en Globo.com, desarrollando aplicaciones para el portal de noticias G1 y la plataforma semántica. Tenía experiencia en el desarrollo de aplicaciones educativas para EF (Education First). Ha trabajado en la BBC durante casi cuatro años, desarrollando plataformas y sistemas de recomendación.
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Tania Allard
Quansight Labs - Co-director
Presentación:
Tania es codirectora de Quansight Labs. Anteriormente, trabajó en Microsoft como Sr. Developer Advocate. Tiene una amplia experiencia en investigación académica y entornos industriales. Sus principales áreas de especialización son las aplicaciones intensivas en datos, la computación científica y el aprendizaje automático. Tania ha realizado un extenso trabajo sobre mejora de procesos, reproducibilidad y transparencia en investigación, ciencia de datos e inteligencia artificial. Le apasiona asesorar a las personas, el código abierto y sus comunidades, además de participar en una variedad de iniciativas destinadas a construir comunidades más diversas e inclusivas. Es colaboradora, mantenedora y desarrolladora de varios proyectos de código abierto y fundadora de Pyladies NorthWest. En su tiempo libre, le gusta jugar con la electrónica, ser nerd de los teclados mecánicos, leer todos los libros y levantar pesas.
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Gigi Lucena
NASA | Jet Propulsion Laboratory - Software Engineer
Presentación:
Gigi es una desarrolladora de software en el Laboratorio de Lanzamiento de Cohetes de la NASA. Anteriormente, trabajó como desarrolladora de software en Unit Software en Brasil, liderando un equipo de 7 personas durante 4 años. Tiene una licenciatura en informática de CSUN y actualmente es estudiante de maestría en robótica del instituto GATECH. En la NASA, trabajó en misiones como Marte (2020). Madre de David, también trabaja como voluntaria en el área de educación, a través de conferencias sobre código y su experiencia en la NASA con el fin de animar a los niños a mejorar sus conocimientos.
Horacio Guzman
Jozef Stefan Institute - Group Leader
Presentación:
Biofísico teórico en JSI y MPI para Investigación de Polímeros, PhD en física en la UAM. Trabaja en el desarrollo teórico de métodos analíticos y computacionales para la exploración de fenómenos moleculares de biomateriales, en particular los procesos de des / ensamblaje que ocurren en virus RNA. Ha presentado su trabajo publicado en varios congresos científicos, principalmente dedicados a simulaciones de Soft Matter y también en talleres de computación científica y tutoriales sobre HPC, C / C ++ y Python.
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Amerson Chagas
Universidade do Estado do Amapá - UEAP - Professor e Desenvolvedor
Presentación: HERA: Sistema de Detecção de Violência Contra a Mulher em Vídeos de Monitoramento
Há um crescente interesse em sistemas de detecção de violência de forma automática por meio de câmeras de vídeo monitoramento. ainda mais interesse quando essa violência é contra a mulher. Os números por si só falam o quão é preocupante os índices de violência contra a mulher. Com base nesse problema, apresentamos uma pesquisa recente do nosso grupo de pesquisa cuja a ideia é através da construção de um dataset e com auxilio de redes convulsionais do estado da arte, construir um modelo treinado que faça a detecção de violência contra a mulher em imagens de câmeras de vídeo monitoramento. A solução proposta alcançou resultados interessantes e o detalhamento da pesquisa será apresentado nesta palestra.
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Anderson Dantas
Zyte (antiga Scrapinghub) - Python developer
Presentación: Monitorando Spiders com Pandas
Dependendo do volume de dados, monitorar spiders pode se tornar uma tarefa bastante complicada. Às vezes é preciso garantir que os dados estão sendo extraídos corretamente ou até que não há inconsistências. Esse tipo de análise pode ser facilitada com o uso do Pandas que tem a possibilidade de exibir de forma mais simples um grande volume de dados.
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Ariel Ramos
UNSA (Fac. Cs. EXACTAS, Fac. Cs. NATURALES) - CONICET Argentina (INENCO, INECOA) - Desarrollador / Programador /Tecnico
Presentación: VPS como Aprender, Investigar, Trabajar de Manera Colaborativa, Remota y Presencial
Tenemos un VPS = Servidor Virtual Privado, en la Facultad de Ciencias Exactas de la UNSA, donde formamos a los alumnos, docentes e investigadores en el uso de un Lenguaje de Programacion como Python, para iniciar en Ciencias de Datos y en el Analisis de Grandes Volumenes de Informacion, incluyendo temas de IoT y Robotica para cubrir el espectro de formacion necesario en Tecnologia de los aspirantes a investigadores de CONICET y personal de apoyo a los proyectos de CONICET Argentina (https://www.conicet.gov.ar/). Tambien estamos haciendo activdades con Profesores de Colegios Secundarios y Tecnicos para contener a los jovenes alumnos avanzados en tecnologia. La idea es transmitir la experiencia llevada adelante estos ultimos años de pandemia, en los cuales pudimos seguir con la formacion a distancia con muy buen nivel de asistencia en la enseñanza y en la participacion de los alumnos, docentes e investigadores. Nos permitio interactuar muy bien como si estuvieramos en modo presencial, tambien hicimos experiencias el ultimo mes en modo presencial y se fortalece aun mas la formacion con el uso de estas infraestructuras. Estamos en permanente desarrollo y optimizacion de esta insfraestructura y de las metodologias de formacion en este contexto. Consideramos una buena estrategia en la eseñanza universitaria y de investigacion de esta experiencia, por ese motivo queremos compartir la misma.
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Arthur Câmara
Delft University of Technology - PhD Researcher
Presentación: Transformers Search: How BERT and Friends are Changing Search
Modelos de Deep Learning usando transformers mudaram completamente como os mecanismos Recuperação da Informação se comportam nos últimos anos. Com seus poderosos mecanismos de self-attention e outras técnicas, como transfer learning, finalmente chegamos no ponto onde, para Processamento de Linguagem Natural, e especialmente recuperação da informação, deep learning é significativamente melhor do que modelos tradicionais. Nessa palestra, vamos discutir um pouco o que são esses modelos, como BERT e GPT-3, como funcionam, por que eles são tão melhores que modelos tradicionais, como usá-los em poucas linhas de código e para onde vamos no futuro.
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Braden Riggs
Dolby.io - Developer Relations
Presentación: Audio Data for Data Science
In a world where content capture and creation sits in your pocket, the amount of audio collected and stored has exploded exponentially in recent years creating a goldmine of unstructured data ready to be explored and used. Just one problem, how do we work with all of this audio data and how do we make sure we are utilizing it to its full potential? In this talk we will explore how you can unlock more from your audio data in python, exploring some of our favorite data extraction and analysis tools and how we used them to better understand the world of podcast creation.
As part of the Dolby.io (https://dolby.io/) team we regularly work with audio data for a variety of data science related projects and are eager to share some of the tips, tricks and tools we've learnt along the way that can help audio data beginners get started and inspire seasoned veterans to rethink how they work in the space.
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Daniel Moré
Quansight - Ingeniero de Software
Presentación: Contributing to Open Source: From Not Knowing Python to Becoming a Spyder Core Developer
In this talk, I would like to share my experience being an open source developer, how I started my journey contributing to Spyder (a development environment for scientific Python), and how contributing to this project has now become my full-time job.
For this, I would tell the story from how I came into contact with Spyder project's lead maintainer, started getting a handle on the repository structure and learned the how to contribute and solve bugs. I'll then describe how I began to interact with different contributors, discovering that open source is not just about coding, and how that has helped me help others not only to complete their own projects, but also learn programming, scientific computing and data analysis.
Moreover, I'll share some of the lessons I've learned along the way about effective communication (especially in multicultural contexts), finding financial support and coping with the overall challenges of open but safe environment for discussion and collaboration. Also, I would like to provide an overview of some of the projects that the Spyder team is currently supporting (including QtPy, QtAwesome and Spyder itself) and invite the audience to check them out and get involved!
Through this talk, my goal is to help people see that they can not only be users of the tools that the scientific Python community offers, but also actively participate and help improve them or even share their own.
As a side note, it is worth mentioning that, thanks to Quansight's support, since 2019 Spyder has had a team of up to five Colombian developers (including myself) working on the project. Furthermore, this not only supports the Spyder application itself, but also other projects used and maintained by the team, including:
and others (https://github.com/spyder-ide).
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David González
Universidad ITESO - Profesor
Presentación: Uso de Python, Numpy y Sympy en la Docencia del Método de Elementos Finitos
Por algunos años he estado explorado el uso de Python (específicamente las librerías numpy y sympy) para la docencia del método de los elementos finitos (MEF) con alumnos de graduación. En esta charla comparto algunos de los desarrollos, logros y dificultades de esta experiencia.
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Eduardo Blancas
Ploomber - Co-fundador
Presentación: Desarrollo de Pipelines de Datos con Ploomber
Jupyter es una herramienta popular entre los científicos de datos debido a su flexibilidad, que permite a los usuarios intercalar código, texto e imágenes. Sin embargo, escribir notebooks que sigan las mejores prácticas de ingeniería de software es un desafío: la reproducibilidad, el control de versiones, la modularización y la colaboración son difíciles de seguir cuando se utilizan notebooks, lo que aumenta considerablemente el tiempo de desarrollo.
En este tutorial aprenderá los conceptos básicos de Ploomber, una biblioteca de código abierto que permite a los usuarios adherirse a las mejores prácticas de software cuando se usa Jupyter.
Al final de la sesión, se tendrá un conocimiento básico de Ploomber, lo que le permitirá crear pipelines de datos que son modulares y más fáciles de desarrollar. Ploomber se utiliza en producción en varias empresas, las cuales han reportado una reducción del 40% en el tiempo de desarrollo.
Post en el blog de Jupyter: https://blog.jupyter.org/ploomber-maintainable-and-collaborative-pipelines-in-jupyter-acb3ad2101a7 Página web: https://ploomber.io/ GitHub: https://github.com/ploomber/ploomber Presentación en EuroPython 2021: https://youtu.be/O8tqiCkIWPs
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Emanuel Lima
Block Science - Engenheiro de Software em HPC
Presentación: Performance de Softwares Científicos em Python: Um Estudo de Caso com cadCAD
Na palestra, falarei sobre questões de desempenho da biblioteca open-source cadCAD, escrita em Python, que é usada na simulação de sistemas complexos, como certos sistemas criptoeconômicos. Falarei sobre alguns dos gargalos do software de um ponto de vista mais baixo nível e quais características do CPython levam à essas desvantagens. Falarei também porque decidimos reescrever a biblioteca em Julia e como esta linguagem se compara com o Python em decisões de baixo nível que impactam performance.
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Giulio Carvalho
Open Knowledge Brasil - Coordenador do Programa Ciência de Dados para Inovação Cívica
Presentación: Querido Diário, Hoje Eu Raspei Dados Usando... O Método Científico?!
Diários oficiais municipais são a principal forma de comunicação oficial entre os cidadãos e o poder executivo porque o governo é obrigado por lei a publicar seus atos oficiais nos diários. Porém, não há um padrão ou guia para publicar o conteúdo, ou seja, temos potencialmente 5570 municípios brasileiros publicando cada um do seu jeito. E pior, a maioria faz suas publicações em formatos fechados como PDF ou DOCX.
Para atuar em cima disso, o projeto Querido Diário quer fazer com que os diários oficiais municipais mais acessíveis através da indexação dos documentos disponíveis de forma fácil e enriquecida. Estamos disponibilizando diários de cada vez mais cidades através de uma plataforma web de busca e também uma API aberta.
Para isso, primeiro é necessário raspar os documentos dos websites onde são publicados. E por isso iremos analisar um site de diário oficial para raspagem. Para analisar websites, iremos entender como o método hipotético-dedutivo pode nos ajudar.
Esta palestra é sobre misturar as coisas para obter um resultado melhor: inovação cívica, dados abertos, raspagem de dados e ciência!
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Juan Fisanotti
Satellogic - Software engineer
Presentación: Concurrencia y Paralelismo en Python
No siempre está claro qué diferencias, ventajas y problemas tienen las diferentes alternativas que Python nos ofrece para ejecutar múltiples cosas al mismo tiempo. La idea de la charla es hacer una intro a qué hace realmente cada una de ellas, y a partir de ello compararlas y explicar qué ventajas y problemas tienen. Charlar un poco sobre qué conviene en cada caso, qué tenemos que preocuparnos por manejar, etc. Y para que sirva por completo, mostrar un mínimo ejemplo implementado con las tres opciones.
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Juan Luis Cano
Read the Docs - Developer Advocate
Presentación: Documenta tu Proyecto Científico con Markdown, Sphinx, y Read the Docs
Sincerémonos: nos gusta que los proyectos que usamos estén bien documentados, pero casi nunca tenemos tiempo para documentar los nuestros. ¿Cómo podemos hacer que escribir documentación para nuestro software sea lo más placentero posible?
En este taller veremos cómo documentar nuestros proyectos usando Sphinx, la herramienta utilizada para la propia documentación de Python y muchos otros proyectos más. Veremos cómo crear un proyecto desde cero, cómo escribir documentación narrativa, y también cómo generar de manera automática la referencia de la API de nuestro código. Para ello utilizaremos MyST, un nuevo dialecto de CommonMark compatible con Sphinx y que nos trae toda la potencia de reStructuredText, con la familiaridad de Markdown. Finalmente, publicaremos nuestro proyecto en Read the Docs, un servicio online de alojamiento para documentación.
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Kadidja Oliveira
Institituto Federal de Brasília - IFB e Universidade Federal do Amazonas- UFAM - Professora e pesquisadora.
Presentación: O Ensino da Linguagem Python no Ensino Superior
Considerando as disciplinas de algoritmos e programação de computadores, presente em diversas áreas de conhecimento, como nas Engenharias, na Linguística, na Ciência da Informação, na Biblioteconomia, em Tecnologia de Sistemas para Internet, entre outras, tem-se percebido a demanda do ensino da linguagem Python para o contexto do Data Science. Nesse cenário, a proposta é apresentar com tem sido o processo de ensino no formato remoto - ocasionado pela Pandemia da Covid-19 - que impulsionou o uso de tecnologias digitais de informação e comunicação TDICs como ferramenta de apoio para o processo de aprendizagem.
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Laura Funderburk
Cybera Inc - Data Scientist
Presentación: Ética en Inteligencia Artificial con FairLearn
En este tutorial vamos a aprender sobre las diferentes "trampas" en que podemos caer cuando implementamos modelos de machine learning en problemas que involucran tomar una decisión que impacta a un grupo de personas.
En este tutorial, vamos a discutir esas trampas, cómo evitarlas, y tendremos oportunidad de aprender sobre FairLearn, una librería de Python enfocada en mitigar prejucios en problemas que involucran el uso de datos.
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Marcel Caraciolo
Corri por aí - Engenheiro de Dados
Presentación: Meet Runpandas: How Applied Data Science with Python Helped me to Run Better!
Sports analytics is becoming increasingly popular, but there are few analytics packages focused on running activities. Running comes to attention due to the volume and variety of data produced by smartwatches and social applications (Strava, MapMyRun, etc), and is a popular sport around the world. More runners each year are looking after longer distances: 5k, 10km, 21km and 42km (the famous marathon) and The package runpandas comes as an alternative to explore the historical data behind the run session as also reveal some running insights from popular world running races. For anyone interested in applied data analytics, it will be an opportunity to learn different data applications and feel like going for a run for the first time!
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Marcelo Lacerda
B3 - Senior Data Scientist
Presentación: Aprendizagem por Reforço fácil com RLlib
Nesta palestra, você descobrirá como implementar e experimentar muito facilmente um agente dotado de algoritmos de Aprendizagem por Reforço com o módulo RLlib da biblioteca Ray. Como aplicação exemplo, você descobrirá como melhorar aquele seu robô aspirador de entrada baratinho que você comprou e que anda aleatoriamente pela sua casa, sem o menor planejamento de trajetória.
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Matthew Powers
Coiled - Tech Evangelist
Presentación: 5 razones porque Parquet es mejor que CSV por analysis de datos
Los archivos de Parquet, son compatibles con la mayoría de lenguajes / bibliotecas, es más fácil trabajar con ellos, y generalmente tienen mayor rendimiento que los archivos CSV. En esta charla, se resumen los principales beneficios de los archivos Parquet y muestra que son más rápidos con los análisis comparativos. También se aprenderá cómo convertir los archivos CSV a Parquet.
Las 5 razones por las cuales los archivos de Parquet son mejores que los CSV:
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Metadocencia
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Presentación: Buenas Prácticas para Enseñar Programación Online
En esta charla te propondremos técnicas y buenas prácticas basadas en evidencia para ayudarte a diseñar y conducir tus cursos de programación. Charlaremos acerca de estrategias para virtualizar tu clase con pocos recursos, mantener a tu audiencia motivada y lograr que tus clases y reuniones virtuales sean más accesibles.
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Moésio Filho
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Presentación: Métodos de Aprendizagem por Reforço para Resolver Problemas de Otimização Global
O intuito seria demonstrar como foi feita a implementação dos códigos utilizados no artigo "Zeroth Order Policy Search Methods for Global Optimization Problems: An Experimental Study", aceito para publicação no ENIAC 2021. A implementação foi feita em Python 3.8 com o uso do TensorFlow 2.5.0, TF-Agent 0.8.0, entre outras. Inicialmente, seriam introduzidos os conceitos básicos de Aprendizagem por Reforço (RL), com o uso de exemplos de alguns problemas clássicos de RL, depois uma breve apresentação do problema de se aprender algoritmos de otimização por meio de RL, e, por fim, como as diferentes bibliotecas foram utilizadas para executar os experimentos.
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Musasizi Kamanzi
Cajya - Software engineer, AI engineer
Presentación: RealTime Face Detection with Computer Vision and Python
Face detection is a computer vision technology that helps to locate/visualize human faces in digital images. This technique is a specific use case of object detection technology that deals with detecting instances of semantic objects of a certain class (such as humans, buildings or cars) in digital images and videos. With the advent of technology, face detection has gained a lot of importance especially in fields like photography, security, and marketing.
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Nico Quiroz
Instituto de Medicina Traslacional e Ingeniería Biomédica (IMTIB) - Investigador
Presentación: Deduzco Luego Programo, Primeros Pasos en la Ciencia de Datos
En este taller iniciamos un análisis exploratorio sobre un caso real datos extraidos de un repositorio de un grupo de investigación. Usaremos las librerías para el manejo de grandes volumenes de información Pandas y graficos interactivos con plotly, nos enfrentaremos a diferentes desafíos y lo resolveremos en grupo (dando prioridad al método deductivo para luego pasar a la programación). La práctica de este taller la haremos en el VPS de la Universidad Nacional de Salta (CONICET-ARGENTINA). Cada participante tendra acceso a un espacio de trabajo alojado en la nube con todos los recursos básicos y necesarios para llevar adelante la actividad. Lo único que se necesita es conexión a internet y ganas de aprender.
Péricles Miranda
AiBox Lab - Pesquisador
Presentación: Otimização da Arquitetura de Redes Neurais Convolucionais usando Python: Uma Abordagem Evolucionária
Nos últimos anos, a adoção de Redes Neurais Convolucionais Profundas (RNCs) tem se destacado na resolução de tarefas de visão computacional, como a classificação de imagens. Há uma variedade de arquiteturas, com tamanhos e complexidades variados e um número crescente de parâmetros treináveis. Encontrar a configuração e arquitetura ideais tornou-se uma tarefa difícil, pelo fato do problema ser totalmente dependente do conjunto de dados associado. Nesta palestra, será apresentada uma solução que automatiza o processo de seleção/otimização da RNC, maximizando as chances de sucesso da rede em tarefas de classificação de imagens. Para a criação da solução em questão, usamos os frameworks DEAP e PonyGE, ambos implementados em Python. A presente solução foi avaliada em diferentes tarefas de classificação de imagens, sendo seus resultados publicados em evento internacional.
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Rodrigo Senra
Work &Co - Group Technology Director
Presentación: Monitorando Suor Sem Suar com Python
Nesta palestra pretendemos abordar à adoção de Python (e seu arsenal de computação científica) que permitiu o projeto e implementação da plataforma digital Gx Gatorade, que alavanca os adesivos de captura de suor e sódio usados no monitoramento de atletas de alto desempenho.
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Steffano Pereira
AiBox Lab - Aluno Pesquisador de Iniciação Científica
Presentación: Geração de Datasets Sintéticos Baseado em Medidas de Complexidade
A avaliação de algoritmos de aprendizado de máquina em uma tarefa específica geralmente é feita por meio de avaliação empírica em dados observacionais do mundo real. No entanto, às vezes não há dados anotados disponíveis. Conjuntos de dados sintéticos têm ganhado destaque como alternativa para avaliação eficiente de classificadores, uma vez que são acessíveis e altamente parametrizáveis para uma dada tarefa de aprendizagem. A caracterização de tal banco de dados pode ser feita por meio de descritores no objeto de aprendizagem, por exemplo, medidas de complexidade, que extraem características estatísticas e geométricas dos conjuntos de dados, para um problema de classificação de dados, a fim de estimar sua complexidade. Tais medidas de complexidade podem ser usadas para orientar a produção de conjuntos de dados sintéticos, portanto, reforçam uma ou mais características do conjunto de dados. Nesta palestra, iremos apresentar uma abordagem evolucionária para a geração de dados sintéticos baseada em complexidades fornecidas. A solução foi implementada usando o DEAP, framework Python, que fornece implementações para a construção de meta-heurísticas. Os resultados obtidos pela solução foram publicados em evento internacional, e serão detalhados nesta palestra.
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Tiago Lacerda
Cesar.School - Estudante de Doutorado
Presentación: Detecção de Violência em Áudio a partir de Mel-Spectograms
Há um crescente interesse em sistemas de detecção de violência de forma automática por meio do áudio ambiente. No entanto, as técnicas de extração de características de áudio ainda não alcançaram o nível de maturidade que encontramos em outros domínios, como imagem. Quando se trata de imagens, há uma gama de algoritmos de aprendizagem profunda de alta sofisticação e desempenho disponíveis para uso. Nesta palestra, apresentamos uma pesquisa recente do nosso grupo de pesquisa cuja a ideia não é processar diretamente os sinais de áudio, e sim, convertê-los para imagens, conhecidas como mel-spectrograms. Com isso, o problema passa a ser tratado como uma tarefa de classificação de imagens, podendo-se utilizar redes convolucionais do estado da arte. A solução proposta alcançou resultados promissores, que foram publicados em evento nacional. O detalhamento da pesquisa será apresentado nesta palestra.
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Wendel Vilaça
Lojas Renner S.A. - Cientista de dados
Presentación: Chat Bot Sumé - Web Scraping em Dados Governamentais para Consulta de Gastos Públicos dos Vereadores da Câmara Municipal de Belo Horizonte
Esta apresentação é baseada na minha dissertação de mestrado. Nesse trabalho utilizei a técnica de Web Scraping em Python junto com algumas de suas bibliotecas para criar um robô. Este por sua vez extraí dados desestruturados do portal de transparência da câmara municipal de Belo Horizonte e transforma os mesmos em dados abertos estruturados, atendendo as premissas de transparência, segundo a Lei de Acesso a Informação.
Esse trabalho buscou a abertura da discussão de transparência governamental referente aos gastos públicos e a importância dos dados abertos para democracia. Também se teve atenção no desenvolvimento de uma aplicação para sociedade que pudesse ser pragmática e auxiliar a população no exercício do controle social a respeito dos gastos de seus representantes.
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Wilson Freitas
Modalmais - Quant Manager
Presentación: Análise de Séries Temporais em Python
Temos diversas séries temporais disponíveis no mecado financeiro, preços de ações, cotações de mercadorias (commodities), taxas de juros, etc. Em Econometria Financeira se estuda o comportamento destes ativos para que possamos tomar melhores decisões. Contudo, como fazer a análise de séries temporais financeiras em Python? Quais pacotes temos a disposição? Como obter os dados para a análise? Como processar os dados para a análise? O objetivo deste tutorial é apresentar um conjunto de ferramentas em Python utilizadas em Econometria Financeira e algumas aplicações.
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