Programação da Conferência

Apresentação: 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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Apresentação: 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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Apresentação:

Tania é codiretora na Quansight Labs. Anteriomente trabalhou na Microsoft como Sr. Developer Advocate. Ela tem vasta experiência em pesquisa acadêmica e ambientes industriais. Suas principais áreas de especialização são em aplicações com uso intensivo de dados, computação científica e aprendizado de máquina. Tania tem conduzido um trabalho extensivo na melhoria de processos, reprodutibilidade e transparência em pesquisa, ciência de dados e inteligência artificial. Ela é apaixonada por mentorar pessoas, open-source e suas comunidades, além de estar envolvida em uma série de iniciativas destinadas a construir comunidades mais diversas e inclusivas. Ela é contribuidora, mantenedora e desenvolvedora de vários projetos de código aberto e fundadora da Pyladies NorthWest. Nas horas vagas, gosta de mexer com eletrônica, nerdar em teclados mecânicos, ler todos os livros e levantar pesos.

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Apresentação: 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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Apresentação: 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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Apresentação: 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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Apresentação: 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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Apresentação: 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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Apresentação: 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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Apresentação: 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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Apresentação: 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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Apresentação: 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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Apresentação:

Tatiana usa software livre e machine learning para melhorar a experiência de milhões de usuários da BBC. Formada em Engenharia da Computação pela Unicamp, já trabalhou no desenvolvimento de aplicações de imagens médicas, para o Ministério da Ciência e Tecnologia brasileiro. Trabalhou na Globo.com, desenvolvendo aplicações para o portal de notícias G1 e a plataforma semântica. Teve experiência no desenvolvimento de aplicações educacionais para EF (Education First). Trabalha na BBC há quase quatro anos, desenvolvendo plataformas e sistemas de recomendação.

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Apresentação: 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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Apresentação: 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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Apresentação: 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.

Apresentação:

Biofísico teórico no JSI e MPI em Pesquisa de Polímeros, PhD em física na UAM. Atua no desenvolvimento teórico de métodos analíticos e computacionais para a exploração de fenômenos moleculares de biomateriais, em particular os processos de des / montagem que ocorrem em vírus com RNA. Tem apresentado o seu trabalho publicado em várias conferências científicas, principalmente dedicadas a simulações de Soft Matter e também em workshops e tutoriais de informática científica sobre HPC, C / C ++ e Python.

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Apresentação: 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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Apresentação: 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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Apresentação: 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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Apresentação: 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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Apresentação: 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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Apresentação: 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:

• Esquema: examine como el esquema está incorporado en el archivo de los metadatos aprovechando PyArrow.
• Tamaños de archivo: Compare los tamaños del archivo cuando se escriben datos idénticos en CSV y Parquet.
• Formato del archivo en columnas: examine los beneficios del rendimiento de la incorporación de las columnas para omitir datos.
• Filtro de inserción de predicados: comprenda la forma de consultar metadatos de grupos de filas enteros, en función de los metadatos de columnas inmutables- por qué los formatos de archivo inmutable son mejores.
• Inmutable- por qué los formatos de archivos inmutables son mejores.

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Apresentação: 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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Apresentação: 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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Apresentação: Simulação Presa-Predador: Usando Python para Estruturar e Analisar

Apresentar o uso de python para organizar a estrutura de simulação e analisar os resultados.

Apresentação: 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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Apresentação: 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:

• Python LSP Server: https://github.com/python-lsp/python-lsp-server
• PyWinpty: https://github.com/spyder-ide/pywinpty
• QtAwesome: https://github.com/spyder-ide/qtawesome
• QtConsole: https://github.com/jupyter/qtconsole
• QtPy: https://github.com/spyder-ide/qtpy/

and others (https://github.com/spyder-ide).

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Apresentação: Como Utilizei Python para Produzir Previsão de Ocorrências de Casos de Doenças Infectocontagiosas

Proponho dialogar sobre como fiz o meu projeto de Mestrado, mostra dados os notebook, como obtive informação, coletei, desafios e as vantagens.

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Apresentação: 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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Apresentação: 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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Apresentação: Data APIs: Estandarización de Arreglos N-Dimensionales y Dataframes

Introducción al consorcio, motivación, objetivos y logros de estandarización del primer año.

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Apresentação: 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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Apresentação:

Gigi é uma desenvolvedora de software no laboratório para lançamento de foguetes da NASA. Anteriormente, ela trabalhou como desenvolvedora de software na Unit Software no Brasil, liderando por 4 anos um time de 7 pessoas. Ela possui um bacharelado em ciências da computação pela CSUN e atualmente, é mestranda em robótica pelo instituto GATECH. Na NASA, ela trabalhou em missões como Marte (2020). Mãe de Davi, ela também trabalha como voluntária na área de educação, através de palestras sobre código e sua experiência na NASA com o objetivo de estimular crianças a aprimorarem seus conhecimentos.