Claim OwnershipIntervista Pythonista
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© Python Milano
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Python Milano presenta Intervista Pythonista. Diamo voce ai pythonisti italiani e li conosciamo da vicino con brevi interviste. Presentano Marco Santoni e Cesare Placanica
58 Episodes
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Conosciamo Peter Bittner, co-maintainer di behave e appassionato di testing in Python. Scopriremo come ridurre gli ostacoli a un testing efficace ed entreremo nel mondo del Behavior-Driven Development (BDD).
Conosciamo due contributori del progetto Haystack di Deepset: Massimiliano Pippi, responsabile open source engineering, e Stefano Fiorucci, NLP engineer. Con loro scopriamo perché un framework come Haystack semplifica la vita dello sviluppatore che vuole lanciare un'applicazione con LLM.
Anche noi programmatori abbiamo le nostre mode del momento. Quel nuovo framework di cui tutti parlano, il nuovo linguaggio dalle performance incredibili. Dobbiamo veramente studiare o provare ogni novità? Il nostro tech stack che usiamo da anni diventa obsoleto veramente così presto? Conosciamo Riccardo Magliocchetti, senior software developer e open source developer.
PS nella seconda parte della puntata affronteremo il tema dei colloqui di selezione e daremo un po' di consigli utili a candidati e intervistatori
Conosciamo Luca Baggi, machine learning engineer presso xtream e core developer di functime. Approfondiamo le funzionalità del package polars per la gestione efficiente di dataframe. Passiamo poi a functime per scoprire i segreti di questa libreria per la modellazione di time series in modo scalabile.
Nella puntata abbiamo citato
questo benchmark sulle prestazioni di Polars vs Pandas vs Spark effettuato da Palantir
il talk di Luca su functime all'ultima PyData Global
In questa puntata parliamo di Avvento del Codice, la competizione di programmazione, just for fun, forse più conosciuta.
Scopriamo insieme di cosa si tratta e vari aneddoti sulle soluzioni ai complicati problemi degli Elfi.
Conosciamo Alberto Danese, responsabile data science di Nexi, Kaggle Grand Master e autore di Data Culture. Racconteremo l'esperienza di chi ha gareggiato con tasti e sudore sulla piattaforma più popolare per competizioni di data science. Parleremo poi di modelli organizzativi di data science (quali funzionano e perché).
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Conosciamo Piero Savastano, data scientist e fondare di Cheshire Cat (Stregatto). Approfondiremo i large language models (LLM) e le due metodologie principali per specializzare questi modelli su un particolare dominio. Scopriremo poi i dettagli del progetto Stregatto, del suo team e di cosa ci possiamo aspettare dai suoi sviluppi futuri.
Conosciamo Maja Massarini, software engineer presso RedHat. Maja è una dei mantainer di Packit, un tool per il packaging di progetti upstream in Fedora. Maja ci racconta come il team di mantainer di Packit ha adottato un insieme di strumenti Python per automatizzare la gestione del loro progetto open source e ci darà alcuni consigli utili. Pronti a prendere nota?
Conosciamo gli speaker del track organizzato da Python Biella Group all'evento BIDigital del 7 ottobre 2023
Emanuele Fabbiani, xtream: Embeddings, Transformers, RLHF: tre idee per capire come funziona ChatGPT
Pietro Pisoni, intella: Trading System in Python
Luca Gilli, clearbox.ai: We Have No Moat': open-source vs closed-source nell'era dei large language models
Francesco del Sorbo + Giuseppe Longo, Hype: Mobile & Generative AI: come sta cambiando il nostro modo di sviluppare
Stefania Delprete, ENAIS: Hai mai riflettuto sui potenziali rischi dell'intelligenza artificiale? Prevenire è meglio che curare!. Qui il form per partecipare al sondaggio.
Federico Belotti, Orobix: Reinforcement Learning: Empowering autonomous agents with decision-making skills
Conosciamo Giovanna Galleno, project manager nel campo del cloud e dati. Affronteremo il tema dell'importanza delle soft skills per essere sviluppatori efficaci ed efficienti. Con Giovanna parleremo di comunicazione, di organizzazione del tempo e di misurazione dell'efficacia. Sottolineeremo anche il ruolo delle soft skills nel raggiungimento degli obiettivi professionali, inclusi la gestione dei conflitti e il coinvolgimento degli stakeholder. Infine, forniremo un esempio pratico di come le soft skills contribuiscono al successo della gestione dei progetti.
Conosciamo Emanuele Fabbiani, Head of AI di Xtream. Parliamo di GitHub Copilot, un assistente virtuale per la scrittura di codice basato sull'intelligenza artificiale, per conoscere la sua affidabilità e per trovare spunti sulla futura evoluzione di questi strumenti. Conosceremo poi i concetti alla base di ChatGPT e della generative AI, ad esempio gli embeddings e i transformers.
Ospitiamo Marcelo Trylesinski, core maintainer di PyDantic, Uvicorn e Starlette. Marcelo ci racconta le sue attività come maintainer in questi progetti e di come si è impegnato nell'open source fino ad oggi. Si focalizza su diversi aspetti tecnici, inclusi i vantaggi di Starlette, un framework web, rispetto ad altri come Flask. Discute anche delle differenze di lavorare in vari progetti open source, compresi i processi di sviluppo e le sfide affrontate dai maintainer. Inoltre, menziona il suo coinvolgimento in conferenze e talk dove ha discusso delle differenze tra vari framework e ha condiviso esperienze legate all'open source e allo sviluppo software.
Come si modella un algoritmo di Reinforcement Learning? Tra quali algoritmi possiamo scegliere? Che impatto ha il Reinforcement Learning sui videogiochi? Conosciamo Federico Belotti, Data Scientist presso Orobix e open source contributor di SheepRL!
Come si scrive codice sicuro? Come si trovano vulnerabilità? Come si diventa Cybersecurity Engineer? Conosciamo Paolo Perego, Cybersecurity Engineer presso SUSE.
Risorse:
Blog di Paolo: https://codiceinsicuro.it/
Canale Youtube di Paolo: https://www.youtube.com/c/PaoloPerego
OWASP: https://owasp.org/
Marco racconta a Cesare gli avvenimenti principali dell'ultimo giorno di conferenza
Marco racconta a Cesare il secondo giorno di conferenza
Marco racconta a cesare com'è andato il primo giorno della PyCon!
Quali sono i modelli dati o i tipi di interrogazioni che rendono un graph database come Neo4J la scelta giusta? Come si alimenta e interroga Neo4J? Python può essere utile per analizzare dati finanziari e per simulare strategie di investimento? Conosciamo Claudio Cama, data engineer presso Reviva e Youtuber.
Cosa c'è di nuovo in Pandas 2.0? Ci sono funzionalità importanti di cui si parla poco? Cos'è il Dataframe Consortium e perché non riguarda solo Pandas? Conosciamo Marco Gorelli, Pandas Core Developer
Come creare un clima nel nostro team in cui sia naturale condividere feedback reciprocamente rispettando le sensibilità di ognuno? Quando iniziamo un progetto complesso, come ne stimiamo la durata e come gestiamo tutte le incognite? Conosciamo Fiorella De Luca, project manager presso Nephila e organizzatrice di Fuzzy Brains, Django Girls, PyCon Italia.
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