Вже зовсім скоро ми зустрінемось з вами під час конференції Python + DS fwdays’24! 🥰
20 квітня у Києві збираємось на Python + DS fwdays’24 — конференції для розробників та інженерів, що присвячена Python та Data Science. В події візьмуть участь українські та міжнародні Python та Data Science спікери та експерти.
Наша команда закінчує останні приготування та з нетерпінням чекає на зустріч з вами 😊
Підготували для вас гайд програмою, тож читайте, коментуйте і приєднуйтесь до події 20 квітня online або offline.
Свіжі анонси, новини та цікавинки постимо у Telegram та Discord чатах, додавайтесь.
Посилання на чат у Discord ми надсилали вам на пошту, на яку ви купували квиток.
У Discord чаті на вас чекає спілкування з учасниками та спікерами конференції.
🗓 Дати: 20 квітня — основний день конференції
Підготували для вас коротку інструкцію, як підключитися до конференції👇
⏰ 10:30 — Відкриття та старт доповідей
Розпочнемо з привітального слова від організаторів та згадаємо практичні моменти, які стануть вам у пригоді до та під час конференції.
Трохи інформації про доповіді:
Конференція складається з трьох потоків доповідей — Online Track A, Online Track B та Offline Track.
⏰ 10:40
Online Track A:
Debugging python applications inside k8s environment — Андрій Солдатенко, [eng] [Intermediate]
У своїй доповіді, Андрій покаже різні техніки дебагінгу контейнеризованих застосунків, включаючи: віддалений дебагінг, процедури дебагінгу у випадку використання багатоступеневих побудов Docker, дебагінг застосунків, які вже розгорнуті без будь-яких дебагерів всередині.
Online Track B:
Федеративне навчання: таке близьке і таке недосяжне — Олександр Лапшин, [ukr] [Beginner]
Під час доповіді Олександра, ви дізнаєтесь про:
– федеративне навчання як алгоритмічне рішення проблеми приватних даних;
– технічні аспекти на прикладі NVIDIA Flare;
– як найновіше законодавство впливатиме на федеративне навчання.
Offline Track:
ML in Production — Олександр Баган, [ukr] [Intermediate]
MLOps (Machine Learning Operations) — відносно новий базворд, проте він стрімко набуває популярності.
Під час доповіді, спробуємо розібратись в чому підтримка і моніторинг додатків з машинним навчанням принципово відрізняється від “звичайних”.
⏰ 11:20 — Coffee-break (20 min)
⏰ 11:40
Online Track A:
Intro to WebGL with Python examples — Łukasz Langa, [eng] [Intermediate]
WebGL — це чудовий набір API у кожному сучасному веб-браузері, який дозволяє генерувати 3D-сцени. Завдяки PyScript ми можемо вивчати WebGL без написання JavaScript.
Дізнаємось як це зробити на яскравих прикладах у доповіді Łukasz Langa.
Online Track B:
GenAI apps: наш шлях від ідей до досконалості в продакшні — Данило Топчий, [ukr] [Intermediate]
У своїй доповіді, Данило розповість про світ GenAI сервісів поза gpt-враперами та як створювалися та масштабувалися GenAI-centric додатки.
Offline Track:
Розподілені графи та мікросервіси в Prom.ua — Максим Кіндріцький, [ukr] [Intermediate]
У доповіді Максим розповість, як зробити використання графів у мікросервісній архітектурі дійсно зручним і простим.
⏰ 12:20 — Break (20 min)
⏰ 12:40
Online Track A:
Subclassing and Composition — A Pythonic Tour of Trade-Offs — Hynek Schlawack, [eng] [Intermediate]
Ви коли-небудь стикались з базою коду, де для розуміння простого методу потрібно блукати заплутаною ієрархією класів? Про це і поговоримо під час доповіді Hynek Schlawack.
Online Track B:
Як Preply зменшила час розробки ML моделі з 1 місяця до 1 дня — Євген Євсюгов, [ukr] [Intermediate]
У своїй доповіді Євген розкаже про те, які саме технології та процеси можна впровадити у власній Data Science команді, щоб отримати великий приріст у швидкості розробки.
Offline Track:
Переосмислення існуючого процесу завантаження та обробки даних як приклад ETL за допомогою pandas — Єгор Назаркін, [ukr] [Intermediate]
У доповіді Єгора побачимо приклад застосування pandas для вирішення задач ETL, як етап еволюції компоненту data intake, що передбачає попередню валідацію, фільтрації та конвертацію даних відповідно до набору бізнес-правил та внутрішнього представлення з проміжним поєднанням із іншими джерелами.
⏰ 13:20 — Lunch break (60 min)
⏰ 14:20
Online Track A:
Forcing unittest to function — Brandon Rhodes, [eng] [Intermediate]
Під час доповіді Brandon Rhodes, з’ясуємо, як використовувати можливості Python для самоаналізу, щоб виявити тестові функції та успішно підключити їх до unittest.
Online Track B:
Що таке RAG система та як її побудувати — Дмитро Сподарець, [ukr] [Beginner]
Під час доповіді Дмитра ми:
- дізнаємось, що таке RAG;
- розглянемо з яких компонентів можна побудувати RAG систему;
- розглянемо як змінюється MLOps для LLM/RAG в порівнянні з класичними ML моделями;
- створимо найпростішу RAG систему.
Offline Track:
Панельна дискусія— Олександр Баган, Всеволод Соловйов, Єгор Назаркін, Олександр Тарасенко, [ukr] [Beginner — Advanced]
Панельна дискусія відбудеться в укритті у разі повітряної тривоги під час офлайн частини Python + DS fwdays’24.
Під час панельної дискусії запрошені експерти розглянуть такі теми:
- Performance, що робити коли його невистачеє
- Які сховища ви використовуєте, та навіщо щось потрібно окрім PostgreSQL.
- Cloud проти Hosting
Також ви матимете можливість задати свої питання та одразу отримати відповіді від досвідчених експертів.
⏰ 15:00 — Break (25 min)
⏰ 15:25
Offline Track:
Великі мовні моделі для Python спеціалістів: Advanced Data Analysis та Semantic Kernel — Олександр Краковецький, [ukr] [Beginner — Intermediate]
Під час доповіді Олександра, поговоримо про те, як великі мовні моделі на кшталт ChatGPT можуть використовуватись для автоматизації обробки даних. Також поговоримо про бібліотеку Semantic Kernel, що призначена для роботи з великими мовними моделями.
⏰ 16:25 — Closing (10 min)
Учасники матимуть доступ до трансляцій одразу після завершення конференції.
Гарного перегляду!
#PythonDS fwdays’24
Приєднуйтесь до Telegram та Discord чатів, якщо ви ще не там.
До зустрічі 20 квітня! 😉
