schedule.ics

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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: <https://www.continuum.io/dow
 nloads>Por otro lado deberán de descargar el archivo de datos con el que 
 trabajaremos: <http://swcarpentry.github.io/python-novice-inflammation/set
 up/>
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:<https://pokoli.github.io/customiz
 ing-our-tryton>
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<https:
 //github.com/tanrax/flask-note>
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<https://github.com/aleasoluciones/pycones2016>
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<https://githu
 b.com/nfqsolutions/python-distributed>
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
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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
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SUMMARY:Optimización automática de modelos bioinspirados de visión
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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
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SUMMARY:Depurando como un pro: porque llenar un script con prints es cutre
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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
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SUMMARY:OSINT Tools for security auditing
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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
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SUMMARY:¿Podemos predecir si Twitter hundirá un banco?
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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
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SUMMARY:Beautiful Python (in Spanish)
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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
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SUMMARY:Tu código apesta\, pero puedes tomar medidas
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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
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SUMMARY:py - reglas de asociación
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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
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SUMMARY:CAFÉ
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LOCATION:Hall
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SUMMARY:Los closures que emocionaron a Spielberg
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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
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SUMMARY:La bicha ahora también hace hardware
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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
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SUMMARY:Per Shaolin ad Astra
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DTEND:20161009T123000
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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
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SUMMARY:Por qué Python mola tanto - Capítulo 462: Requests
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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
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SUMMARY:Distributed computing with Dask
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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
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SUMMARY:Introducción a PyQt
DTSTART:20161009T131000
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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
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SUMMARY:Micropython
DTSTART:20161009T131000
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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
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SUMMARY:Big Data Analytics low cost con Bcolz / Bquery
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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
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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
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SUMMARY:COMIDA
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LOCATION:Comedor Universitario
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SUMMARY:Tryton: Un ERP que se adapta a tus necesidades sin ataduras
DTSTART:20161009T153000
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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
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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
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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
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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
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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
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DTEND:20161009T180000
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LOCATION:Sala PSF
END:VEVENT
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