PyCon Belarus'17

February 4 2017
Минск, Беларусь
Watch
Add to favorites

David Cramer

CEO at Sentry

Игорь Давыденко

Team Lead at EVO Company

Андрей Солдатенко

CTO at Tippilab

Armin Ronacher

Creator at Flask

Иван Колодяжный

Senior Software Engineer at Mirantis

About event

Topic: IT

PyCon Belarus is an annual international Python conference. The third PyCon Belarus will take place in Minsk, Belarus on February 4, 2017. This year we have decided to focus on next topics:
Python 3.6 What’s NEW?; Inside Python; Big Data; Machine learning; Computer Vision; Database.

Audience

  • Техническим директорам
  • Тимлидам
  • Разработчикам
  • Архитекторам данных
  • Тестировщикам
Share

Schedule

See all
Saturday, February 4
Day 1
Get access to all talks
Available
In cart
Free
Free
Free
Free
Free
Free

David Cramer

CEO at Sentry

Engineering an Open Source Company

As software engineers we're fundamentally builders. Whether its for business or just as a hobby, we set out to solve problems through code. Sentry is another story of that simple idea, but one that has continued over the better part of a decade. We'll talk about how Sentry was started as an unambitious side project and grew into the open source, venture-backed business it is today. Additionally we'll cover what it's taken to build a company as an extremely technical software engineer, including lessons learned along the way.

Available
In cart
Free
Free
Free
Free
Free
Free

Игорь Давыденко

Team Lead at EVO Company

Why Python 3.6 is faster than Python 3.5?

Detailed review of changes & optimizations in Python 3.6, which increased performance compared to Python 3.5 code. With examples and explanations.

Available
In cart
Free
Free
Free
Free
Free
Free

Денис Пирштук

Chief Data Scientist at Data Labs

Эволюция Python-экосистемы для Data Science

В момент моего первого знакомства с машинным обучением около 5 лет назад большинство исследователей предпочитали узкоспециализированный R, но но экосистема Python уже вела активную борьбу за место под солнцем. И буквально через год на моих глазах был стремительно достигнут паритет мнений, особенно за счет data scientist-ов, непосредственно вовлеченных в промышленную разработку. С тех пор в экосистеме Python произошли гигантские изменения. Мы рассмотрим куда движется машинное обучение как наука и как инновационная прикладная область в целом, какие новые технические потребности возникли в связи с этим у исследователей-разработчиков за последнее время и как это отразилось на развитии различных Python-библиотек.

Available
In cart
Free
Free
Free
Free
Free
Free

Crash test of Django ORM

The world is swimming in articles and books about Django and Django ORM itself. All this sources cover only basic use cases of Django ORM comparing to real world examples. 
This talk is dedicated to the proposition to crash test Django ORM 80% of functionalities in 20% of the time. Also I’m going to show the important features and capabilities of Django ORM compare to most of SQL features. Traditionally, ORM is presented in a “bottom-up” fashion, but I would like to propose approach, on the other hand, is “top-down”. We begin by identifying a rather short list of standard questions, or precisely types of questions, that are often asked of relations databases. We then show how these standard questions are posted in Django ORM, introducing and motivating the use of its capabilities and features as they become relevant.

Available
In cart
Free
Free
Free
Free
Free
Free

Денис Дусь

Data Scientist at Data Labs

Организация воспроизводимого процесса обучения Machine Learning моделей

Одной из технических особенностей промышленной Data Science-разработки является высокая необходимость организации стабильного пайплайна для обучения и тестирования моделей, который будет включать в себя все необходимые шаги на пути от "Raw Data" до "Model Deploy". Важно обеспечить неизменность входных данных в процессе экспериментов, уметь разрешать зависимости промежуточных подзадач друг от друга, иметь средства мониторинга за выполением, гарантировать сигнализацию о произошедших ошибках и их обработку, иметь (в идеале) возможность перезапускать pipeline с любой промежуточной точки в случае какого-либо отказа, а также многое другое. Но главное - это то, что всё это нужно уметь делать прозрачным, понятным и удобным для machine learning инженера способом. В рамках доклада будет рассмотрен опыт построения такого рода end-to-end системы для обучения и тестирования моделей на базе Python-фрэймворка для batch-обработки данных Luigi.

Available
In cart
Free
Free
Free
Free
Free
Free

Armin Ronacher

Creator at Flask

Binary Python: Introducing Native Code

When Python becomes a performance bottleneck or you need to work with C/C++/Rust libraries various new problems appear that need solving. This is the experience I made at Sentry and my open source projects of how to deal with these issues.

Available
In cart
Free
Free
Free
Free
Free
Free

Ondřej Veselý

Full-stack developer and data analyst at Kiwi.com

Fully asynchronous queue solution with Kafka

Showcase: Let's say we want to have an API endpoint which saves data stream with very variable flow to Postgresql. We'll use Kafka queue and various async modules like asyncio, aiokafka and aiopg with Python 3.6 syntax sugar. Based on real-case scenario

Available
In cart
Free
Free
Free
Free
Free
Free

Иван Колодяжный

Senior Software Engineer at Mirantis

Big open source project development with Python

«I'll describe how to develop big open source applications with Python. I'm OpenStack Cinder Core Reviewer and will talk about community collaboration, guidelines, code reviews. I'm going to discuss how can we use and support open source enterprise-grade applications in Python»

Available
In cart
Free
Free
Free
Free
Free
Free

Олесь Петрив

Data scientist at VideoGorillas

Dynamic concept space analysis

Векторые репрезентации слов – мощный инструмент для изучения закономерностей языка, который привел к множеству прорывов в сфере natural language processing. Возможность измерять семантическую близость слов позволяет не только конструировать лучшие модели языка, но и отслеживать изменения смысла слов во времени. Я покажу результаты некоторых экспериментов с динамическими векторными моделями английского и русского языков, трехмерные визуализации макроструктуры якыка, траектории движения слов и кластеров слов за последние 70 лет, опишу процес создания временных датасетов для языков, конструкции векторных репрезентаций с помощю нейронных сетей, инструментарий для анализа движения векторов слов и уменьшения размерности модели языка до трех измерений, а также создания интерактивных визуализаций языка и семантических облаков Википедии.

Available
In cart
Free
Free
Free
Free
Free
Free

Honza Král

Python Engineer at Elastic

Elastic Python - the what and why of the python clients for elasticsearch

Elasticsearch is an open source datastore, in this talk we will explore the official python clients - their design philosophy as well as history and future plans.

Available
In cart
Free
Free
Free
Free
Free
Free
Get access to all talks
Available
In cart
Free
Free
Free
Free
Free
Free

Арсений Кравченко

Data Science Team Lead at Juno

Когда приедет ваш водитель?

Обзор проблемы предсказания времени прибытия автомобиля из точки А в точку B.

Available
In cart
Free
Free
Free
Free
Free
Free

Андрей Светлов

Python Software Developer at Ocean S.A.

Создание Open Source библиотек

Все используют _чужой_ открытый код для решения ежедневных задач.
В ходе доклада я поделюсь опытом по созданию более или менее популярных _своих_ библиотек:
- Описание разницы между коммерческим закрытым кодом и открытым
- Советы по организации кода, тестов, документации
- Рекомендации по работе с community
- Некоторые трюки, упрощающие жизнь

Available
In cart
Free
Free
Free
Free
Free
Free

Кирилл Борисов

Software Developer at Яндекс

Python + Raspberry Pi GPIO

Несколько лет тому назад Интернет лихорадила тяга к Raspberry Pi, одноплатному компьютеру от одноименного фонда. Многие покупали себе "малинку" или её многочисленные клоны, вертели в руках и в лучшем случае делали из неё домашний сервер. Но мало кто догадывался, что загадочный разъем на этой плате хранит в себе потенциал для чего-то большего: от моргания светодиодами до управления сервомоторами, подключения внешних дисплеев и многого другого. Имя ему - GPIO, и в своем докладе я расскажу про существующие библиотеки на Python, покажу примеры работы и постараюсь ответить на ваши вопросы.

Available
In cart
Free
Free
Free
Free
Free
Free

Konstantinos Koukopoulos

Software Operations Engineer at Transifex

Going global with Python

Most people in the world don’t speak English, and are more comfortable using software in their native language. Yet around the world software is usually produced with English text by default. This weird situation might seem normal if you think of Software Localization in terms of string freezes, content handoffs and the emailing of spreadsheets with content strings. Can it be different? Can translation work follow the pace of today’s software delivery pipelines, and join in on the continuous delivery party? In this talk, we will discuss software localization and some ways that teams can improve their localization processes, from the personal perspective of a Python dev team based in Greece. What challenges did we face and what did we learn while building our own web-based localization automation platform using Django and Python?

Available
In cart
Free
Free
Free
Free
Free
Free

Артем Малышев

Self-Employed at IT

Правильные пчёлы

Доклад о многообещающем проекте BeeWare, который находится в стадии интенсивной разработки. Если у вашей программы есть пользователи, то они скорее всего хотят графический интерфейс. Причём хотят они его в родном для платформы исполнении, будь то десктоп, браузер, телефон или умные часы. Целью проекта BeeWare и является эта самая возможность написания изоморфных приложений на Python, используя предоставленные системой возможности. О том как и почему устроен проект и пойдёт речь.

Available
In cart
Free
Free
Free
Free
Free
Free

Tickets

Video
Access to all videos
Available
In cart
Free
Free
Free
Free
Free
Free

Organizer

SPACE
https://eventspace.by/

Event host: SPACE, yulia@eventspace.by, 1

Similar events

September 9-12 2019
Talks 12
Views 1.49 K
big data, big data analytics, cloudstack, machine learning
May 6-9 2019
Talks 50
Views 6.61 K
artificial intelligence, big data, cloud systems, containerization, data analytics, design and development techniques, event-driven, leadership, machine learning, microservice, serverless architectures, software curriculum
November 29-30 2018
Talks 4
Views 718
ai, algorithms, big data, e-commerce, machine learning, smart data
more