En este taller llevaremos a cabo un caso práctico. La construcción de una Single-Page Application usando Backbone como herramienta front-end. Ahora que cada día aparece una docena de frameworks de JavaScript, suena sensato buscar algo de estabilidad en un framework de trayectoria ya constatada, como es Backbone. Por otra parte, tener un framework como Django en el back-end proporciona robustez, facilidad de uso y muchísima extensibilidad -gracias al increíble ecosistema pythónico-.

https://github.com/MiguelSR/pycones_project

Learn async web development hands-on by using asyncio event loop in combination with subgenerator delegation syntax (yield from), creating beautiful concurrent code without writing a single callback.

Do you feel lost with all the libraries being developed in the Python ecosystem for Data Science? Have you heard of scikit-learn, theano, dask, xray, blaze, gensim, bokeh, pymc3, numba, jupyter..., but don't know where to start or what each library is for? Do you ask yourself, what is Data Science anyway? Deep learning vs Machine learning? Then, this talk is for you! We'll learn what Data Science is, as well as, existing libraries, functionality and applications in the ecosystem.

¿Cómo investigar aquello con lo que no puedes experimentar? Utilizando modelos. El problema es que simular algo tan complejo como el clima requiere programas que utilizan cientos de procesadores y generan teras de resultados. En esta charla te contaremos como Autosubmit es capaz de manejar estos gigantescos experimentos para que los climatólogos puedan dedicarse a la ciencia sin problemas

Social learning es una plataforma de gestión documental orientada al descubrimiento y clasificación de recursos formativos (videos, documentos, páginas web, etc) a partir de búsquedas en redes sociales de forma masiva y automatizada.

Es un proyecto libre (https://github.com/alabarga/SocialLearning) desarrollado en Python y utiliza librerías como Django, REST framework, NTLTK, Celery/Redis, etc.

http://www.slideshare.net/alabarga/sociallearning-descubriendo-contenidos-educativos-de-manera-colaborativa

Bokeh ( http://bokeh.pydata.org/en/latest/ ) es una librería de visualización de datos con una interfaz concisa y elegante que permite la construcción de gráficos preparados para la web y con interactividad out-of-the-box y sencilla.

Diseña avanzados dashboards en Python para un navegador web sin escribir ni una línea de código de Javascript (pero si quieres puedes ;P)

Interactividad cliente-side, cliente-servidor, streaming, big data... Simplemente Bokeh! :)

La optimización matemática es utilizada en la industria para la resolución de diferentes problemas, que van desde la selección óptima de equipos y recursos a la gestión logística de una empresa. En esta charla, estudiantes de ingeniería química de la Universidad de Alicante realizarán una introducción visual a conceptos de optimización, presentarán Pyomo y mostrarán la resolución de casos de estudio de diferentes industrias mediante este lenguaje de modelado algebraico desarrollado en Python.

Scikit-learn has become the best known and most used package to perform it-just-works Machine Learning in Python. But what happens when you want to look into what is going on within your models to inspect and improve them? In this talk we will present the not-so-well-known packages statsmodels and patsy that can help us to achieve a better undestanding of your models and your data.

https://github.com/dukebody/pycones-statsmodels

As a python backend engineer you might end up using (or abusing) lot's of dicts and lists, iterating on them. This is mainly due their easy usage and might be also because libraries like pandas or numpy fall down in the domain of data science.
We will see a real example where an old implementation is refactored to have better use of pandas and constantly comparing the performance increase.

La charla tendrá como objetivo introducir la criptografía y la seguridad desde el punto de vista del desarrollador, mostrando maneras de cifrar la información con scripts de Python y la información más sensible en aplicaciones web usando Django,comentando la principales vulnerabilidades que podemos encontrar en un sitio web(SQL injection,XSS, CSRF) y cómo Django nos puede ayudar a evitar ataques que se aprovechen de estas vulnerabilidades.

PhaseSpace es un programa diseñado para analizar sistemas dinámicos de un modo sencillo. Para ello dibuja el mapa de fases de dicho sistema y además permite dibujar los puntos críticos y las curvas de pendiente 0 e infinito, tanto explícitas como implícitas, así como el campo vectorial y las soluciones del sistema que queremos estudiar. También permite seleccionar el método numérico para realizar los cálculos y cambiar los ejes y el paso de integración.

La simulación numérica directa de flujos turbulentos es una disciplina particularmente exigente en lo que respecta a manejo de datos a gran escala. Las simulaciones que llevamos a cabo en el grupo de investigación guardan del orden de centenares de terabytes de datos, y su proceso suele generar entre dos y tres veces esta cantidad. Después del primer año de tesis doctoral decidí ponerme de conejillo de indias para comprobar si Python es en la práctica tan bueno como se dice en teoría.

http://torroja.dmt.upm.es/~guillem/slides

Thumbor es un servidor de imágenes escrito en python. Es capaz de procesar imágenes bajo demanda e incluye funcionalidad de procesado (con opencv) para adaptar las redimensiones de manera inteligente.
En esta charla introduciré su utilización y entresijos con el despliegue.

http://talks.apsl.net/thumbor/#slide1

La charla mostará cómo introducir el aprendizaje automático en cualquier proyecto usando plataformas de SAAS accesibles via API. En particular, nos centraremos en el caso de los servicios disponibles en BigML. Veremos como acceder a ellos a distintos niveles: usando los bindings para Python y también mediante un DSL en línea de comandos.

La inmensa mayoría del contenido que se crea diariamente en Internet es desestructurado. Aproximadamente el 90% del mismo es texto. En la era de la web colaborativa, usamos el lenguaje constantemente, por ejemplo, para escribir una crítica de un producto, comentar una foto o escribir un tweet. Esta información es tremendamente valiosa en muchos sentidos. En esta charla veremos algunas de las herramientas que ofrece el ecosistema Python para comprender, estructurar y extraer valor de un texto.

https://github.com/rafaharo/trolling_detection

En la era del 'Big Data' se necesitan cantidades cada vez más grandes de memoria (RAM) para tratar y analizar estos datos. Pero tarde o temprano se llega a unos límites por encima de los cuales no se puede (o es muy caro) pasar.

El compresor Blosc (blosc.org) y el contenedor de datos bcolz (bcolz.blosc.org), usan las capacidades de los ordenadores modernos (caches, procesadores multihilo y SSDs) para permitir tratar datos más allá los límites de la memoria.

Scrapy is a fast high-level screen scraping and web crawling framework, used to crawl websites and extract structured data from their pages. It can be used for a wide range of purposes, from data mining to monitoring and automated testing.

In this talk some advanced techniques will be shown based on how Scrapy is used at Scrapinghub.

Fiona y Shapely son la puerta de entrada al análisis de datos geográficos con Python. En la charla haremos una introducción básica a su uso y realizaremos un pequeño mapa de dmostación.

En esta charla atenderemos a la construcción de un raytracer relativista en Python. Nuestro objetivo será conseguir imágenes similares a las observadas en la película Interestellar, mediante la creación de imágenes sintéticas en un entorno de gravedad extrema, como es un agujero negro. Utilizando esto como excusa, analizaremos distintos enfoques para optimizar nuestro código al máximo y conseguir programas eficientes y profesionales a la altura de cualquier otro lenguaje de programación.