From c8b50df522de31e52bc150e1b18d52133013affa Mon Sep 17 00:00:00 2001
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Date: Tue, 17 Jun 2025 23:13:41 -0300
Subject: [PATCH 1/3] Scraped pyday-ar-2021

Fixes #xxx

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Scraped with [pyvideo_scrape](https://github.com/pyvideo/pyvideo_scrape)
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+{
+  "description": "En la \u00faltima d\u00e9cada, el procesamiento concurrente y paralelo ha tomado mayor relevancia debido a la constante necesidad de disminuir el tiempo de respuesta y al crecimiento vertiginoso de los datos a procesar. Por su parte, Python no ha sido ajeno a esta cuesti\u00f3n, existiendo diferentes alternativas que permiten explotar capacidades de concurrencia y paralelismo. El int\u00e9rprete oficial de Python, conocido como CPython, presenta limitaciones al momento de implementar soluciones paralelas de memoria compartida, es decir, aplicaciones multi-hiladas. En particular, el principal problema es la utilizaci\u00f3n de un componente llamado Global Interpreter Lock (GIL), el cual permite que solo un hilo se ejecute a la vez. Esta caracter\u00edstica afecta fuertemente a las aplicaciones cpu-bound, ya que llevan a que su ejecuci\u00f3n sea pr\u00e1cticamente de forma secuencial. Para solucionar esta limitaci\u00f3n, se suele utilizar procesos en vez de hilos, pero hay que tener en cuenta que el consumo de recursos es mayor y que aumenta el costo de programaci\u00f3n por tener un espacio de direcciones distribuido. Lamentablemente, int\u00e9rpretes alternativos a CPython que est\u00e1n orientados a la optimizaci\u00f3n de los programas, como PyPy y Pyston, tambi\u00e9n presentan el mismo problema. Afortunadamente, existen hoy 2 propuestas de traductores que permiten dar respuesta a esta problem\u00e1tica: Numba y Cython. Si bien ambas optan por desactivar el GIL y dan la posibilidad de paralelizar los algoritmos, tienen filosof\u00edas de desarrollo diferentes: 1. Numba, un compilador Just-In-Time que traduce Python en c\u00f3digo de m\u00e1quina optimizado. El mismo, utiliza una caracter\u00edstica de Python conocida como decoradores para intervenir lo menos posible en el c\u00f3digo del programador. Adem\u00e1s, permite utilizar librer\u00edas como NumPy para manejar la organizaci\u00f3n de la memoria y emplear operaciones vectoriales sobre los datos. Esto \u00faltimo, resulta de sumo inter\u00e9s para disminuir las l\u00edneas de c\u00f3digo y por consiguiente, el esfuerzo de programaci\u00f3n empleado. 2. Cython, un compilador est\u00e1tico que permite transpilar Python a C y luego compilarlo a c\u00f3digo objeto. A partir del uso de librer\u00edas de C como OpenMP, resulta posible desarrollar programas multi-hilados, pero a diferencia de Numba, requiere que el programador tenga conocimientos sobre C para poder optimizar la soluci\u00f3n. Sabiendo esto, al momento de implementar una aplicaci\u00f3n multi-hilada en Python, se debe seleccionar qu\u00e9 traductor utilizar. Esta elecci\u00f3n es fundamental ya que no s\u00f3lo impactar\u00e1 en el rendimiento del programa sino tambi\u00e9n en el tiempo requerido para desarrollo como tambi\u00e9n en el costo de mantenerlo a futuro. En esta charla, se explicar\u00e1n las limitaciones de Python para obtener alto rendimiento en aplicaciones multi-hiladas y se describir\u00e1n las principales caracter\u00edsticas de Cython y Numba, destacando fortalezas y debilidades de cada uno. Adicionalmente, mediante un problema num\u00e9rico sencillo, se mostrar\u00e1 un caso pr\u00e1ctico de c\u00f3mo utilizar ambas herramientas, y se analizar\u00e1 el costo de programaci\u00f3n y el rendimiento de cada una ellas utilizando un procesador Intel Xeon Platinum 8276 de 56 n\u00facleos (2 hilos hw por n\u00facleo) y 256 GB de memoria RAM.\n\nDisertantes: Enzo Rucci y Andr\u00e9s Milla.\nEnzo Rucci: Doctor en Ciencias Inform\u00e1ticas. Profesor e investigador de la Facultad de Inform\u00e1tica en la UNLP. Andr\u00e9s Milla: Docente adscripto del seminario de Python en la UNLP y estudiante de 5\u00ba a\u00f1o de Licenciatura en Inform\u00e1tica en la UNLP.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/448/",
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@@ -0,0 +1,34 @@
+{
+  "description": "En esta charla empiezo investigando las bases de un motor de render para proyectar im\u00e1genes tridimensionales en un plano de 2 dimensiones, luego como manipular ese objeto en el espacio, como leer un archivo de cualquier editor 3D para luego optimizar todo con la GPU usando Numba\n\nDisertante: Eric Rishm\u00fcller\nData Engineer, Analista de sistemas, T\u00e9cnico electr\u00f3nico, Youtuber, Full Data Nerd.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/469/",
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+  "description": "Apertura de la conferencia anual PyCon Argentina 2021. \n\n\nPor Bruno Geninatti y Matias Barriento",
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+  "description": "En la presentaci\u00f3n realizar\u00e9 una descripci\u00f3n de las posibilidades que tenemos para entender en la rob\u00f3tica y a trav\u00e9s del uso de los simuladores la motivaci\u00f3n que se puede brindar a estudiantes a insertarse en el mundo de la programaci\u00f3n\n\nDisertante: Jorge Quiroga\n\nMe dedico a la rob\u00f3tica educativa ya que soy intructor en una instituci\u00f3n de la provincia de catamarca llamada nodo tecnol\u00f3gico y en la escuela municipal de la capital de catamarca en ambas instituciones tengo a cargo las clases de rob\u00f3tica En lo personal me apaciona la robotica y la programacion me gusta realizar poyectos con sistemas enbebidos\n\n\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/485/",
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@@ -0,0 +1,33 @@
+{
+  "description": "El Machine Learning esta revolucionado las vidas de todes. Poco a poco mas tareas que hasta poco eran impensadas son realizadas por modelos de ML. Pero atras de esos modelos geniales hay una persona que va probando features, arquitecturas, hiperparametros, y metricas como loca hasta finalmente encontrar un modelo que funcione. El AutoML consiste en aplicar Machine Learning a la generacion de modelos de Machine Learning, para obtener el mejor modelo de una manera facil, simple y directa. En esta charla les voy a contar sobre que es el AutoML, porque es trending topic en la comunidad, como meterse, y hasta vamos a hacer live demo en Python en 25 minutos. Come join the revolution!\n\nDisertante: Axel Sirota \nAxel Sirota es Matem\u00e1tico con un gran inter\u00e9s en Optimizaci\u00f3n, Deep Learning y MLOps. Es Microsoft Certified Trainer, Autor e Instructor con O'Reilly Media, Pluralsight y en Develop Intelligence. A su vez, trabaja como AI y Cloud Consultant ayudando a empresas a utilizar la nube para utilizar AI en sus organizaciones.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/446/",
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+  "title": "PyConAr 2021 - Automatizando Machine Learning con mas Machine Learning (o como nacio SkyNet)",
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@@ -0,0 +1,33 @@
+{
+  "description": "Stubs y mocks son t\u00e9cnicas diversas de testing, que pueden ser implementadas usando la funci\u00f3n mock de la biblioteca est\u00e1ndar. Patch permite inyectar estos mocks como sustitutos en lugares estrat\u00e9gicos del c\u00f3digo mediante multiples t\u00e9cnicas. Su uso suele llevar a confusi\u00f3n al iniciarse con los testeos unitarios en Python\n\nDisertante: Mar\u00eda Andrea Vignau\nSoy Mar\u00eda Andrea Vignau, Ingeniera en Sistemas de Informaci\u00f3n, trabajo como developer SemiSenior en Shiphero. \u00daltimamente estoy colaborando con las comunidades de software libre, como socia de Asociaci\u00f3n Civil Python Argentina, y coorganizadora de Flisol a\u00f1os 2017,2018,2019, PyDayNEA 2018-2019, Autodefensa Digital 2019, 2020, disertante en PyCon USA 2019, EuroPython 2020 y otros eventos.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/491/",
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@@ -0,0 +1,37 @@
+{
+  "description": "Las enfermedades cardiovasculares (ECV) son la primera causa de muerte global (GBD, 2018), representando el 31.8% del total de las muertes a nivel mundial. Uno de los principales ejes de las investigaciones cardiovasculares se centra en el estudio del manejo de calcio (Ca2+), ya que incluso peque\u00f1os cambios en las concentraciones de Ca2+ son capaces de alterar la funcionalidad card\u00edaca (Bers, 2014). Por esta raz\u00f3n, aunque no resulte trivial el pipeline de procesamiento y an\u00e1lisis, es importante el desarrollo de aplicaciones que permitan trabajar con im\u00e1genes de miocitos card\u00edacos. Aqu\u00ed presentamos CardIAP, una aplicaci\u00f3n Web para el an\u00e1lisis de transitorios de Ca2+ a partir de im\u00e1genes de microscop\u00eda confocal. Nuestra aplicaci\u00f3n tambi\u00e9n permite al usuario la extracci\u00f3n de datos sobre la din\u00e1mica del calcio en tablas y gr\u00e1ficos descargables. CardIAP es una aplicaci\u00f3n de c\u00f3digo abierto, desarrollada \u00edntegramente en Python e implementada con el framework Voil\u00e1, que permite la generaci\u00f3n de aplicaciones web independientes y cuadros de mando a partir de cuadernos Jupyter. Se puede acceder y utilizar libremente en http://cardiap.herokuapp.com/. Te contamos c\u00f3mo dimos una soluci\u00f3n sencilla a un problema en particular complejo.\n\nDisertantes: Ana Julia Velez Rueda, Leandro Mat\u00edas Sommese\nAna Julia Velez Rueda es Becaria Postdoctoral de CONICET y profesora de Bioinform\u00e1tica en la Universidad Nacional de Quilmes. Creadora del proyecto \"La bioinform\u00e1tica va a la escuela\" y co-fundadora de la comunidad Women in Bioinformatics and Data Science LA (WBDS LA). Leandro Mat\u00edas Sommese es Investigador Asistente de CONICET y Doctor en Ciencias M\u00e9dicas de la Universidad Nacional de La Plata. Docente y miembro del proyecto de extensi\u00f3n \u201cLa Bioinform\u00e1tica va a la Escuela\u201d de la Universidad Nacional de Quilmes.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/467/",
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+  "related_urls": [
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+  "description": "Cierre de la conferencia anual PyCon Argentina 2021. \n\nPor Bruno Geninatti y Matias Barriento",
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+  "description": "\u00bfC\u00f3mo puedes mostrar lo que hace un modelo de Machine Learning una vez que est\u00e1 entrenado? En esta charla, Omar ense\u00f1ar\u00e1 c\u00f3mo crear aplicaciones y demos de Machine Learning utilizando Streamlit y Gradio, bibliotecas de Python enfocadas a este prop\u00f3sito. Adicionalmente, Omar mostrar\u00e1 c\u00f3mo compartirlos con el resto del ecosistema Open Source. Algunos ejemplos de estos demos son: - https://huggingface.co/spaces/flax-community/dalle-mini - https://huggingface.co/spaces/flax-community/chef-transformer -https://huggingface.co/spaces/nielsr/LayoutLMv2-FUNSD\n\nDisertante: Omar Sanseviero\nOmar Sanseviero es un Ingeniero de Machine Learning con 7 a\u00f1os de experiencia en la industria. Actualmente trabaja en Hugging Face en el equipo de Open source democratizando el uso de Machine Learning. Previamente, Omar trabaj\u00f3 como Ingeniero de Software en Google en el equipo de Assistant. Omar es un apasionado de la educaci\u00f3n y co-fund\u00f3 AI Learners, una comunidad de personas que buscan aprender temas sobre Inteligencia Artificial y sus diferentes aplicaciones.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/475/",
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+  "description": "La cantidad de cosas que se pueden hacer con un bot de telegram son infinitas: desde peque\u00f1eces como contar chistes o mandar memes, hasta cosas importantes como consultar/cargar informaci\u00f3n en un sistema de gesti\u00f3n. La magia est\u00e1 en que con muy poco c\u00f3digo es posible llevar una idea a una implementaci\u00f3n funcional que cualquiera puede usar desde sus tel\u00e9fonos o desde la web.\n\nDisertante: Sof\u00eda Denner\nSoy python dev, trabajo en Mercado Libre en el \u00e1rea de Machine Learning Technology. Me encanta programar, leer, jugar y soy muy fan del helado de menta granizada (declaraci\u00f3n pol\u00e9mica).\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/486/",
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+{
+  "description": "\u00bfQu\u00e9 determina el precio de una propiedad?, \u00bfser\u00e1 la cantidad de habitaciones, la superficie total?, \u00bfo la cercan\u00eda a medios de transporte como subtes o metrobuses?, \u00bfinfluir\u00e1 la cantidad de espacios verdes en el barrio?, \u00bfy que est\u00e9n pr\u00f3ximas a barrios populares? Tomando datos de Properati y varios datasets del gobierno de la Ciudad y de la Naci\u00f3n, se puede utilizar machine learning para predecir el precio de venta de una propiedad en CABA y, adem\u00e1s, evaluar cu\u00e1les son los atributos que influyen en mayor o menor medida en su determinaci\u00f3n. Se agregan nuevas variables, se procesan los datos reales, se encuentran correlaciones e \u201cinsights\u201d y, finalmente, se generan modelos que predicen precios de nuevas propiedades. De nuestro an\u00e1lisis se desprenden potenciales aplicaciones en la econom\u00eda, en la planificaci\u00f3n urbana, entre otros. A su vez, se pone en evidencia la importancia de los datos abiertos para poder armar proyectos que puedan explicar comportamientos de movimientos de precios (en un tema tan crucial como es hoy en las ciudades el acceso a la vivienda) y as\u00ed poder generar pol\u00edticas p\u00fablicas basadas en datos.\n\nDisertantes: Luc\u00eda Ail\u00e9n Kasman, Roc\u00edo Palac\u00edn Roitbarg\nLuc\u00eda Ail\u00e9n Kasman es estudiante de Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica en la UBA. Trabaja como Software Engineer en Medallia y desde hace a\u00f1os tiene inter\u00e9s en Data Science y sus aplicaciones. Roc\u00edo Palac\u00edn Roitbarg estudi\u00f3 Econom\u00eda en la UBA. Trabaja como Digital Analytics Consultant en Media.Monks. Est\u00e1 realizando la diplomatura en \"Ciencias Sociales Computacionales y Humanidades Digitales\" (UNSAM) y le interesan los temas relacionados con el an\u00e1lisis de datos y sustentabilidad.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/474/",
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+{
+  "description": "No siempre est\u00e1 claro qu\u00e9 diferencias, ventajas y problemas tienen las diferentes alternativas que Python nos ofrece para ejecutar m\u00faltiples cosas al mismo tiempo. La idea de la charla es hacer una intro a qu\u00e9 hace realmente cada una de ellas, y a partir de ello compararlas y explicar qu\u00e9 ventajas y problemas tienen. Charlar un poco sobre qu\u00e9 conviene en cada caso, qu\u00e9 tenemos que preocuparnos por manejar, etc. Y para que sirva por completo, mostrar un mismo ejemplo implementado con las tres opciones.\n\n\nDisertante: Juan Pedro Fisanotti\n\nUso Python para controlar sat\u00e9lites espaciales en Satellogic, y antes de eso trabaj\u00e9 bastante en cosas de Inteligencia Artificial y de desarrollo web, tambi\u00e9n con Python. Doy clases en varias materias de Ingenier\u00eda en Sistemas (usando bastante Python para ello tambi\u00e9n), me entusiasma el software libre, y me gustan mucho las espadas y los aviones.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/481/",
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@@ -0,0 +1,33 @@
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+  "description": "Muchas veces tenemos peque\u00f1as ideas de apps web simples, pero lo que nos frena es pensar en c\u00f3mo y d\u00f3nde deployarlas para que queden accesibles online. Heroku es una plataforma que nos permite deployar muy f\u00e1cilmente apps web (Django y tambi\u00e9n de otras tecnolog\u00edas), y adem\u00e1s tiene un nivel de servicio gratuito! En esta charla vamos a ver c\u00f3mo poner en producci\u00f3n una app Django muy r\u00e1pidamente en ese servicio.\n\nDisertante: Juan Pedro Fisanotti\nUso Python para controlar sat\u00e9lites espaciales en Satellogic, y antes de eso trabaj\u00e9 bastante en cosas de Inteligencia Artificial y de desarrollo web, tambi\u00e9n con Python. Doy clases en varias materias de Ingenier\u00eda en Sistemas (usando bastante Python para ello tambi\u00e9n), me entusiasma el software libre, y me gustan mucho las espadas y los aviones.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/483/",
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+  "title": "PyConAr 2021 - Deployando aplicaciones Django en Heroku, re f\u00e1cil y gratis.",
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+{
+  "description": "Saber Javascript se ha vuelto indispensable para el desarollo web, pero quizas demasiado complicado, al punto tal de que exista algo conocido como la fatiga javascript. En los ultimos tiempos han surgido librerias y frameworks que proponen un patron mas parecido a como eran las webs de antes, pero sin escatimar en el dinamismo de las webs modernas. Reparasaremos patrones y librerias como htmlx, turbolinks, etc pensadas para dinamizar un sitio web Django.\n\nDisertante: Hernan Lozano\n\nSoy una persona curiosa que por sobre todo me gusta aprender cosas nuevas, aunque despu\u00e9s no haga nada con lo que aprend\u00ed, o quiz\u00e1s s\u00ed y de una charla sobre eso.\n\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/452/",
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@@ -0,0 +1,33 @@
+{
+  "description": "La idea de esta charla en vivo es poder difundir, discutir y analizar las problemas en cuanto a la ense\u00f1anza de Python a nivel universitario en una materia de grada obligratoria.\n\nDisertante: Felipe Morales\nLicenciado en Inform\u00e1tica, docente universitario, gerente de operaciones de Julasoft y defensor del software libre!\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/462/",
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+  "description": "Al momento de tener y sumar m\u00e1s features en nuestro codigo, empiezan a aparecer problemas. Ellos pueden estar habilitados o no, hay interdependencia entre algunos de ellos, cuando nuestro producto tiene varios modos, queremos que algunos de ellos esten habilitados por default, etc. En esta charla veremos como los DAG (Grafor Dirigidos Aciclicos) nos pueden ayudar a describir claramente estos aspectos en una estructura solida, y un ejemplo de como esto funciona.\n\nDisertante: Eric Horvat\nIngeniero en Inform\u00e1tica, desarrollador Python backend y evangelizador de buenas pr\u00e1cticas por sobre la soluci\u00f3n r\u00e1pida. Me interesa la inteligencia artificial, machine learning y todo lo referido a automatizaci\u00f3n de procesos. Empresa: Faradaysec\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/453/",
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+  "description": "Todos conocemos la gran variedad de formatos utilizados hoy en d\u00eda: el predominante Adobe PDF (una extensi\u00f3n de PostScript), los formatos Microsoft Office tan populares (Word, Excel, PowerPoint), p\u00e1ginas web HTML, archivos XML (que, a\u00fan estando bien estructurados, contienen etiquetas arbitrarias por dise\u00f1o), entre decenas m\u00e1s. El problema est\u00e1 en que la gran mayor\u00eda de estos formatos no fueron dise\u00f1ados para facilitar la extracci\u00f3n de texto, o m\u00e1s precisamente, de texto estructurado. Y, aunque todo el mundo est\u00e1 de acuerdo en que la inteligencia artificial puede transformar el texto procesado en conocimiento a grandes escalas, todav\u00eda no fuimos capaces de resolver el problema de c\u00f3mo lograr alimentar este texto a los modelos de inteligencia artificial de forma robusta. (\u00a1El primer paso, y uno fundamental!) L\u00f3gicamente, uno podr\u00eda escribir un script aislado para, por ejemplo, extraer el texto de PDFs similares (facturas de un mismo proveedor), o de una p\u00e1gina HTML, o incluso de redes sociales. Pero eso es ineficiente y no escala. \u00bfQu\u00e9 ocurrir\u00eda si existiese una forma de modelar el proceso de ingesti\u00f3n tal que nuevos modelos puedan ser agregados y los existentes puedan ser actualizados con gran facilidad? Mejor a\u00fan, \u00bfqu\u00e9 pasar\u00eda si dicho framework estuviese disponible para todo aquel que necesite extraer texto de documentos desestructurados? Con esto en mente, Ingestum fue dise\u00f1ado para enfrentar tres desaf\u00edos: * Facilitar la escritura de scripts para extraer contenido desestructurado de fuentes y formatos arbitrarios * Proveer un framework para extraer contenido de el diverso universo de formatos fuente existente * Permitir la integraci\u00f3n con scripts y servicios de Python con distintos niveles de granularidad.\n\nErnestina Plate y Martin Abente Lahaye\nErnestina es estudiante de tercer a\u00f1o de Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica [1]. Fue medallista de oro de la Olimpiada Nacional de Matem\u00e1tica de Paraguay, y particip\u00f3 en la Olimpiada Internacional de Matem\u00e1tica y la Olimpiada Iberoamericana de Matem\u00e1tica. Mentora en talleres de programaci\u00f3n con Python. Actualmente, es desarrolladora de Ingestum en Sorcero [2]. \nMart\u00edn es miembro de la Fundaci\u00f3n GNOME y de Sugar Labs [3], donde contribuye con el desarrollo de aplicaciones de escritorio para educaci\u00f3n y privacidad. Previamente, fue Ingeniero en Software para One Laptop Per Child, L\u00edder del desarrollo del escritorio Sugar para Linux, Mentor en los programas Summer of Code y Code-in de Google, Ingeniero en Software para el sistema operativo Endless, entre otras cosas. Actualmente, lidera el desarrollo de Ingestum en Sorcero. \n[1] https://www.linkedin.com/in/ernestinaplate\n[2] https://www.sorcero.com\n[3] https://www.linkedin.com/in/tchx84\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/459/",
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+  "description": "En esta charla te contar\u00e9 sobre Altair, una libreria muy poderosa para visualizar datos. Ventajas de Altair sobre matplotlib: - Usa la gr\u00e1matica de gr\u00e1ficos, que es m\u00e1s intuitiva que la API de matplotlib - Puedes crear gr\u00e1ficos interactivos - El resultado es javascript, por lo que puedes crear gr\u00e1ficos interactivos En esta charla hablaremos de estos ventajas y de c\u00f3mo Altair te puede ayudar a crear mejores gr\u00e1ficos en Python.\n\nDisertante: Fernando Irarr\u00e1zaval\nFernando es el director del \u00e1rea de datos de Enveritas, una ONG que busca derrotar la pobreza entre los productores de caf\u00e9. Antes Fernando trabaj\u00f3 para el Banco Mundial y para el MIT Poverty Action Lab. Fernando tienen un Master en Pol\u00edticas P\u00fablicas y Econom\u00eda de Harvard y es Ingeniero de Software de la Universidad Cat\u00f3lica de Chile.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/484/",
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+  "description": "Cuando est\u00e1s lidiando con el an\u00e1lisis y procesamiento de informaci\u00f3n y esta no cabe en memoria, bibliotecas como Dask vienen en nuestra ayuda. En esta breve introducci\u00f3n a Dask, repasaremos los principales conceptos y c\u00f3mo podemos adaptar nuestro c\u00f3digo para comenzar a utilizarla.\n\nDisertante: Matias Varela\nHola, soy Matu, miembro de la AC de Python Argentina y dev python desde hace 10 a\u00f1os. Pampeano de nacimiento y mendocino por adopci\u00f3n, vivo en San Rafael desde hace 17 a\u00f1os. Esposo y padre de 3 soles. Me apasiona la tecnolog\u00eda y la m\u00fasica.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/494/",
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+{
+  "description": "La charla plantea la importancia de tener explicaciones para los resultados de modelos de Machine Learning y hace un recorrido sobre distintas t\u00e9cnicas creadas para tal fin. Luego de un peque\u00f1o repaso sobre modelos explicativos por naturaleza, vamos a ver t\u00e9cnicas agn\u00f3sticas al modelo e implementaciones de las mismas en Python (al fin y al cabo esto es una PyCon...)\n\nDisertante: Ariel Rossanigo\nIngeniero de software devenido en Data Scientist, Python fan desde 2.3, Profe de Machine Learning e Inteligencia Artificial, Fundador de The Bloom AI.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/493/",
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+  "description": "Disertante: Neal Norwitz\nNeal has started several open source projects including pychecker and cppclean. He's been using Python for 25+ years (~v1.2) and worked extensively on the Python core language for 5+ years. Since 2019, Neal has been a Distinguished Engineer at ASAPP where he is the technical leader overseeing architecture for the company. He was a software engineer at Google from 2005 to 2019 where he worked on several infrastructure projects for google.com, youtube.com, and other systems.",
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+  "description": "Los tests son un sistema m\u00e1s de nuestro dominio, y cuando pensamos en calidad de c\u00f3digo, tambi\u00e9n tenemos que pensarla en relaci\u00f3n al dise\u00f1o de nuestros tests. Pensar a los tests como objetos de nuestro dominio, sobre los cuales se puede predicar, eleva el piso de qu\u00e9 se puede testear y c\u00f3mo. Se hablar\u00e1 adempas sobre patrones a utilizar para lograr trabajar con nuestros test como objetos. Se discutir\u00e1 qu\u00e9 ventajas nos trae esto y que limitaciones podemos encontrarnos al tomar este camino * Art\u00edculo de Medium: https://medium.com/eryxcoop/no-dejemos-nuestros-tests-tirados-5635080a0da1\n\nDisertante: Carolina Lang\nEstoy haciendo mi tesis para la carrera de Computaci\u00f3n en FCEN-UBA. Adem\u00e1s soy desarrolladora/e de software, y he trabajado en an\u00e1lisis y visualizaci\u00f3n de datos de movilidad humana. Me gusta repensar la forma en la que programamos y encontrar formas de hacer a los sistemas m\u00e1s declarativos y expresivos. Fuera del trabajo, me gusta dibujar historietas y hacer m\u00fasica.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/477/",
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+  "related_urls": [
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+  "description": "La idea es repasar mi experiencia de 6 meses trabajando con PySpark - Comandos b\u00e1sicos y ventajas. La verdad ha sido bastante m\u00e1s f\u00e1cil de lo que esperaba y quiero que los que vean mi presentaci\u00f3n sientan lo mismo. Motivar a trabajar con esta herramienta que la verdad esta muy buena y soluciona grandes problemas. Detalle los puntos que voy a cubrir: 1. Pandas vs PySpark ventajas de uno y del otro 2. Cuando usar PySpark 3. Comandos b\u00e1sicos de PySpark con ejemplos - Leer datos de un csv y de una tabla de snowflake - Escribir datos en un csv y a una tabla snowflake - Filter, query, UDF, Renombrar columns, Counts, Display 4. Configurar y ejecutar un cluster Databricks con airflow 5. Caso de uso en la vida real (por definir) ser\u00eda un caso que englobe todos los puntos anteriores.\n\n\nDisertante: Humberto Rodr\u00edguez\nhttps://www.linkedin.com/in/zilohumberto/\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/466/",
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+  "title": "PyConAr 2021 - Procesamiento de datos con PySpark + SnowFlake",
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+{
+  "description": "Se dar\u00e1 a conocer acerca del \u00e1rea de Visi\u00f3n Artificial o Computacional, su utilidad en la industria, aseguramiento de calidad y diferentes \u00e1reas, el manejo de librer\u00edas y herramientas en Python como OpenCV, el procesamiento de im\u00e1genes para identificar formas y elementos diversos mediante el reconocimiento de figuras.\n\nDisertante: Alison Orellana Rios\nIngeniera inform\u00e1tica de la Universidad Mayor de San Sim\u00f3n, Cochabamba - Bolivia. Estudiante de M\u00e1ster de Dise\u00f1o y Producci\u00f3n Multimedia. Lead de la Comunidad internacional PyLadies con sede en Cochabamba. Instructora de programaci\u00f3n y computaci\u00f3n en Cisco Networking Academy. Auxiliar de docencia 2018 - 2021. Development Lead PyCon Bolivia 2020. Apasionada por la Ense\u00f1anza y aprendizaje en diversas \u00e1reas.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/471/",
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+{
+  "description": "En nuestro d\u00eda a d\u00eda como desarrolladores nos solemos encontrar con la problem\u00e1tica de tener que mejorar la performance de nuestro c\u00f3digo y para este tipo de tareas uno de los pilares es poder medir y en base a ello poder tomar decisiones de optimizaci\u00f3n. En esta charlar conoceremos algunas reglas b\u00e1sicas de la optimizaci\u00f3n, luego abordaremos el concepto de profiling y como python nos permite aplicarlo tanto en CPU como en memoria. Por ultimo, compartir\u00e9 experiencias de realizar este tipo de tareas en arquitecturas de alta escala como las que tenemos en mercadolibre.\n\nEmiliano Martin\nIngeniero en Sistemas de Informaci\u00f3n y hace 6 a\u00f1os qu\u00e9 trabajo en Mercadolibre. Actualmente me desempe\u00f1o con MLOps dentro de Mercadolibre, en donde construimos herramientas para los desarrolladores de Machine Learning. Me apasiona el desarrollo de software en general, me gusta estar en un constante aprendizaje de nuevas tecnolog\u00edas y buenas pr\u00e1cticas de programaci\u00f3n.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/470/",
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+{
+  "description": "El taller se enfoca en transmitir experiencias de ense\u00f1anza realizadas en un contexto de trabajo remoto (por covid-19) con recursos de acceso libre para docentes de diferentes niveles y \u00e1reas de estudio. Somos un grupo interdisciplinario que, debido a la necesidad de formar a docentes en el uso de estas herramientas, conformamos un grupo de trabajo donde el rol de los inform\u00e1ticos fue adecuar los contenidos a una metodolog\u00eda que ponga en juego la ense\u00f1anza desde un punto de vista din\u00e1mica y pedag\u00f3gica. El trabajo en conjunto entre docentes del \u00e1rea y formados en el aspecto pedag\u00f3gico permiti\u00f3 que contenidos t\u00e9cnicos fueran posibles de ser incorporados por docentes. Trabajaremos con herramientas y recursos libres (Open Source) tecnol\u00f3gicos accesibles los cuales resultan simples de incorporar para los docentes. A trav\u00e9s de su uso y experiencia permiten potenciar la ense\u00f1anza de las distintas materias en el nivel secundario (T\u00e9cnico o no) o primario. Asi como tambi\u00e9n es aplicable en el nivel universitario para la investigaci\u00f3n y docencia. Veremos las herramientas e infraestructuras disponibles en Internet las cuales permiten un trabajo colaborativo y de acceso remoto. En particular el entorno de trabajo Jupyter es una herramienta interactiva y din\u00e1mica para lograr participaci\u00f3n activa y motivadora de los estudiantes en el proceso de aprendizaje. Hemos generado recursos que permiten replicar estas experiencias, a trav\u00e9s de la generaci\u00f3n de clases y un video tutorial para armar una infraestructura propia(vps) que permite agrupar los recursos en la nube(https://youtu.be/P8w0OtG2Rdw).\n\nDisertantes: Sof\u00eda Martin, Ariel Ramos, Liliana Hurtado, Sebasti\u00e1n Flores Benner\nHemos dictado varios cursos para docentes y estudiantes de diferentes niveles y disciplinas para potenciar la ense\u00f1anza a trav\u00e9s de herramientas tecnol\u00f3gicas de acceso libre.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/478/",
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+  "title": "PyConAr 2021 - Programar y Reprogramar Recursos para Docentes (Python + Jupyter)",
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+  "description": "Python Mutant Nation. El objetivo de las pruebas de mutaci\u00f3n es asegurar que las pruebas unitarias fallen cuando el c\u00f3digo fuente se cambian arbitrariamente (mutar). Se busca que las pruebas sean capaces de distinguir el programa original del mutante Las pruebas de mutaci\u00f3n pueden ser una alternativa a la cobertura de tests (coverage). A diferencia de la cobertura, las pruebas de mutaciones pueden mostrar distintos tipos de errores y que lugares no est\u00e1n siendo probados adecuadamente. - Introducci\u00f3n - Herramientas disponibles (Mutmut y Mutpy) - Mutation operators - Integraci\u00f3n a unitest y pytest - Demo - Evaluando la calidad de las pruebas unitarias.\n\nDisertante: Marco Carranza\nEmprendedor y cofundador de Teamcore Solutions. Creamos soluciones para la industria de Retail utilizando machine learning y procesando grandes vol\u00famenes de datos de nuestros clientes en Latinoam\u00e9rica.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/480/",
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+++ b/pyday-ar-2021/videos/pyconar-2021-q-a-con-neal-norwitz.json
@@ -0,0 +1,33 @@
+{
+  "description": "Disertante: Neal Norwitz\n\nRonda de preguntas y respuesta a Neal Norwitz, luego de su charla \"Getting the Most Value Out of Testing\" https://youtu.be/orq4OhahLrg",
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+  "title": "PyConAR 2021 - Q&A con Neal Norwitz",
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@@ -0,0 +1,33 @@
+{
+  "description": "Cuando hablamos del workflow completo de un sistema de Machine Learning en producci\u00f3n solemos pasar por alto una etapa que es cr\u00edtica para el suceso del sistema, el etiquetado de datos. En ambientes acad\u00e9micos o de aprendizaje, todos los datos de entrenamiento se encuentran evaluados y las etiquetas son consideradas 100% correctas, con lo cual generalmente no se realiza un an\u00e1lisis m\u00e1s profundo de las mismas. Sin embargo, en sistemas productivos online, rara vez se nos presenta dicho escenario, puede ser que al inicio de un proyecto directamente no contemos con los valores target, que solo contemos con una fracci\u00f3n de los mismos o incluso que los valores asignados no siempre sean correctos. Por otra parte, en la otra punta del pipeline con el monitoreo de modelo, se nos presenta un problema muy emparentado como lo es el feedback incompleto, o sea, que muchas veces no tendremos visibilidad de errores cometidos por el modelo, los cuales muchas veces se perpet\u00faan al reintroducirlos como datos de reentrenamiento. Todos estos escenarios, nos llevan a buscar metodolog\u00edas para evaluar la confianza de los labels, de multiplicar el impacto de los m\u00e1s confiables y excluir o corregir aquellos los que generen ruido. En esta charla deseo mostrar c\u00f3mo se atacaron estas problem\u00e1ticas dentro de la iniciativa de moderaci\u00f3n de art\u00edculos prohibidos en el marketplace de MercadoLibre, y las lecciones aprendidas.\n\nDisertante: Ramiro Caro\nCientifico de datos e Ingeniero Electronico, egresado de la Universidad Nacional de Cordoba. Mas de 10 a\u00f1os trabajando en proyectos enfocados en datos en industrias como ecommerce, petroleo/gas, o distribucion de energia electrica. Actualmente me desempe\u00f1o como Data Scientist en Mercado Libre en el area de deteccion de articulos prohibidos.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/460/",
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+  "title": "PyConAr 2021 - \u00bfQue hacer cuando no podemos confiar en los labels? Una implementacion practica",
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@@ -0,0 +1,33 @@
+{
+  "description": "Trabaj\u00e9 10 a\u00f1os como syadmin en entornos unix. Despu\u00e9s de un tiempo de bash y python scripting para automatizaci\u00f3n de tareas, decido pasar al otro lado y comenzar con programacion en python, mayormente en desarrollo backend. Trabaje en el \u00e1rea de retail, telecomunicaciones, financiero y p\u00fablico. Actualmente trabajo en algorinfo, en el analisis de datos.\n\nDisertante: Xavier Petit\nTecnico en computacion, sysadmin en una primer epoca, programador desde los ultimos 5 a\u00f1os. Actualmente trabajando con datos y machine learning en Algorinfo.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/443/",
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+  "related_urls": [
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@@ -0,0 +1,33 @@
+{
+  "description": "Cuando leemos un art\u00edculo sobre una vulnerabilidad de seguridad explotada en un sistema X, imaginamos qu\u00e9 tipo de error cometi\u00f3 el desarrollador para insertar tal fallo. El problema es que a veces no hay un fallo relacionado, pero si cierto patrones que pueden ser abusados y desembocar en un problema de seguridad. Esta charla revisa ciertas implementaciones de software, a todas luces correctas, pero que pueden propiciar escenarios de seguridad complejos. Estas vulnerabilidades fueron encontradas en proyectos open-source.\n\nDisertante: Claudio Salazar\nApplication Security Engineer con m\u00e1s de 10 a\u00f1os programando en Python.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/476/",
+  "duration": 1390,
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+  "recorded": "2021-10-27",
+  "related_urls": [
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+  "title": "PyConAr 2021 - Security Code Review in Python",
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@@ -0,0 +1,33 @@
+{
+  "description": "Actualmente existen diversas t\u00e9cnicas en el \u00e1rea de deep learning que nos aportan un grado de comprensi\u00f3n distinto de las im\u00e1genes. En este caso, hablaremos de Segmentaci\u00f3n sem\u00e1ntica: Est\u00e1 t\u00e9cnica nos permitir\u00e1 etiquetar cada pixel de la imagen con con la clase que est\u00e1 representando. Durante esta charla repasaremos el estado del arte dentro de este campo, desde los modelos tradicionales como U-Net hasta la utilizaci\u00f3n de Vision-Transformers. A continuaci\u00f3n, mostraremos como podemos entrenar nuestro modelo con Pytorch para que reconozca \u00f3rganos en im\u00e1genes m\u00e9dicas. Finalmente, comentaremos distintas t\u00e9cnicas de optimizaci\u00f3n que aplicaremos a nuestro modelo para que sea capaz de realizar predicciones en dispositivos IoT como Jetson-nano, raspberry-pi y Azure Percept.\n\nDisertante: Rodrigo Cabello Malag\u00f3n\nResearch Engineer en Plain Concepts y Microsoft MVP en la categor\u00eda de Inteligencia Artificial. Apasionado de las \u00faltimas tecnolog\u00edas y todo lo que tenga relaci\u00f3n con el \u00e1rea de la inteligencia artificial. Actualmente me encuentro desarrollando proyectos de Visi\u00f3n por computaci\u00f3n que hacen uso de t\u00e9cnicas de Deep Learning.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/479/",
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@@ -0,0 +1,37 @@
+{
+  "description": "La charla pretende ser una introducci\u00f3n al desarrollo de Smart Contracts para Ethereum en Solidity, orientada a aquellos que ya conocen y trabajan con Python. Planeo compartir mi experiencia desarrollando los smart contracts para Ensuro (https://github.com/ensuro/ensuro/) estos \u00faltimos meses, donde utilic\u00e9 Python/Brownie para los casos de pruebas y un desarrollo propio para prototipar los smart contracts en Python.\n\nDisertante: Guillermo Narvaja\nPythonista desde 2004. Co-Founder de Fierro y de RadioCut. Actualmente Co-Founder CTO de Ensuro, una asegurada descentralizada sobre la blockchain, que permite recaudar y manejar el capital de respaldo asociado a seguros.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/440/",
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@@ -0,0 +1,33 @@
+{
+  "description": "Structural Pattern Matching es la nueva caracter\u00edstica de Python, introducida en la versi\u00f3n 3.10, que permite mapear reglas con acciones, como el viejo switch/case, pero con algunas features extras. Voy a repasar distintas formas de uso, a trav\u00e9s de ejemplos, incluyendo casos como encontrar patrones en secuencias, m\u00faltiples secuencias, valores \u00fanicos, wildcards, clases, el uso de or y as, y otros.\n\nDisertante: Marcos Mesmer y Rosset\nCuervo y mate amargo. Entusiasta del software libre, Python, docker y un mont\u00f3n de tecnlog\u00eda.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/495/",
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@@ -0,0 +1,32 @@
+{
+  "description": "En 2018 Hern\u00e1n Wilkinson hizo una charla de c\u00f3mo deber\u00eda ser el desarrollo de software https://www.youtube.com/watch?v=lV9ozQbYEnc En esa charla mostr\u00f3 un lindo ejemplo de manejo de unidades en Smalltalk. En esta charla vamos a tratar de implementar esa misma idea en Python aplicando TDD\n\n\nDisertante: Yonatan Romero\nProgramador Python en Onapsis. Me gusta entender c\u00f3mo funcionan los lenguajes de programaci\u00f3n. Me gusta el modelado de la programaci\u00f3n orientada a objetos\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/450/",
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+  "title": "PyConAr 2021 - Taller \"Python por peso\"",
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diff --git a/pyday-ar-2021/videos/pyconar-2021-taller-pyzombis-curso-online-interactivo-de-intro-a-la-programacion-en-python.json b/pyday-ar-2021/videos/pyconar-2021-taller-pyzombis-curso-online-interactivo-de-intro-a-la-programacion-en-python.json
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+++ b/pyday-ar-2021/videos/pyconar-2021-taller-pyzombis-curso-online-interactivo-de-intro-a-la-programacion-en-python.json
@@ -0,0 +1,41 @@
+{
+  "description": "PyZombis es un curso virtual completo de introducci\u00f3n a la programaci\u00f3n, abierto a la comunidad y gratuito. Podr\u00e1s dar tus primeros pasos con Python, construir programas sencillos y recorrer aspectos avanzados como utilizaci\u00f3n de API, interfaces Web MVC, Archivos, Bases de Datos y hasta Juegos con PyGame!!! Vista previa: http://bit.ly/PyZombis Remake de \"Python para Zumbis\": un exitoso curso online abierto y masivo (MOOC) del Profesor Fernando Massanori. En Brasil tuvo gran difusi\u00f3n y decenas de miles de inscriptos: https://speakerdeck.com/fmasanori/python-the-next-brazilian-generation En esta nueva versi\u00f3n colaborativa, se tradujeron los contenidos al Espa\u00f1ol, en un formato Web interactivo, m\u00e1s \u00e1gil y divertido. Adem\u00e1s se adaptaron los ejercicios para poder ser realizados completamente en el navegador, sin requisitos especiales ni necesidad de instalar programas en tu computadora. Los ejercicios tienen correcci\u00f3n automatizada para que puedas medir tu progreso al instante, y repasar varios temas de manera f\u00e1cil e intuitiva. Las actividades incluyen un Interprete Python en el navegador, un Visualizador de c\u00f3digo paso a paso y un Entorno de Programaci\u00f3n web completo para escribir y correr tus propios programas \u00a1todo incluido! Tambi\u00e9n invitamos a docentes que quieran conocer m\u00e1s sobre el proyecto, las herramientas, como utilizarlo o contribuir con el desarrollo o difusi\u00f3n.\n\nDisertantes: Mariano Reingart, Nicolas Sandoval y colaboradores\nMariano es un desarrollador de software y docente; ha ense\u00f1ado programaci\u00f3n y computaci\u00f3n en universidades y institutos terciarios Nicolas es un entusiasta de python y ha colaborando con el proyecto como mentor para el GSoC y otras actividades de la comunidad\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/468/",
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+  "title": "PyConAr 2021 - Taller PyZombis: curso online interactivo de intro a la programaci\u00f3n en Python",
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diff --git a/pyday-ar-2021/videos/pyconar-2021-todo-lo-que-siempre-quisiste-saber-sobre-metaclases.json b/pyday-ar-2021/videos/pyconar-2021-todo-lo-que-siempre-quisiste-saber-sobre-metaclases.json
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@@ -0,0 +1,33 @@
+{
+  "description": "No hay muchas funcionalidades del lenguaje Python que sean m\u00e1s controvertidas y generen m\u00e1s dudas que las metaclases. Generalmente consideradas como el \u00faltimo escal\u00f3n del aprendizaje sobre el lenguaje, las metaclases son una funcionalidad muy poderosa (y rara vez usada) del lenguaje que permite ir un paso m\u00e1s all\u00e1 en cuanto a las posibilidades que ofrece nuestro c\u00f3digo. La idea de esta charla es dar una explicaci\u00f3n desde las bases del lenguaje y desde el aspecto pr\u00e1ctico con un ejemplo extra\u00eddo del c\u00f3digo del framework web Django.\n\nDisertante: Agust\u00edn Scaramuzza\nDescubr\u00ed Python en el a\u00f1o 2013, empec\u00e9 a trabajar con el lenguaje en el 2015 y no mir\u00e9 atr\u00e1s. Soy participante activo de varias comunidades de software (si es libre mejor a\u00fan!), no solo de Python.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/457/",
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+  "title": "PyConAr 2021 - Todo lo que siempre quisiste saber sobre metaclases",
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@@ -0,0 +1,33 @@
+{
+  "description": "La idea es explicar como se pueden transformar datos geograficos en GeoPandas, y en particuticular, explicar el funcionamiento de la libreria \"Shapely\". Sin entrar en profundidad, mostrar sus capacidades y luego presentar un ejemplo: Framework basado en GeoPandas capaz de generar una grilla de celdas al rededor de una costa(o cualquier geometria lineal o poligonal).\n\nDisertante: Bruno Lattanzio\nEstudiante de Licenciatura en Sistemas en Universidad de Quilmes.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/451/",
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+  "related_urls": [
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+  "title": "PyConAr 2021 - Transformaci\u00f3n de datos con GeoPandas",
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+++ b/pyday-ar-2021/videos/pyconar-2021-triunfar-con-python-vivencias-y-reflexiones-de-una-programadora.json
@@ -0,0 +1,33 @@
+{
+  "description": "Mi inter\u00e9s por el software libre, las redes y las comunidades vienen desde los '80, cuando participaba en FidoNET, copiaba c\u00f3digo de revistas como Commodore World y desarrollaba en casa. Se renueva con Python, su gran atractivo y la vibrante comunidad argentina formada con el lenguaje . Luego, paso a paso, desde la participaci\u00f3n casi tur\u00edstica en los primeros eventos, a la cooperaci\u00f3n con PR chicos en proyectos muy seleccionados, y dando charlas primero en mi ciudad, luego en otras ciudades y en el exterior, primero en espa\u00f1ol y luego en ingl\u00e9s, fui cumpliendo las metas propuestas. Finalmente, este a\u00f1o, logr\u00e9 conseguir trabajo como dev remoto usando la tecnolog\u00eda que eleg\u00ed.\n\nDisertante: Mar\u00eda Andrea Vignau\nSoy Mar\u00eda Andrea Vignau, Ingeniera en Sistemas de Informaci\u00f3n, trabajo como developer SemiSenior en Shiphero. \u00daltimamente estoy colaborando con las comunidades de software libre, como socia de Asociaci\u00f3n Civil Python Argentina, y coorganizadora de Flisol a\u00f1os 2017,2018,2019, PyDayNEA 2018-2019, Autodefensa Digital 2019, 2020, disertante en PyCon USA 2019, EuroPython 2020 y otros eventos.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/489/",
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+  "related_urls": [
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+  "speakers": [
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+  "tags": [
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+  "title": "PyConAr 2021 - Triunfar con Python: Vivencias y reflexiones de una programadora",
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+  "description": "Motivacion Python es un excelente lenguaje para empezar a programar, una gran herramienta para empezar tu carrera profesional como software developer, data scientist, o machine learning engineer. Pero, despu\u00e9s de que aprendiste la sintaxis b\u00e1sica y quer\u00e9s empezar a construir tus propios proyectos, seguramente te encontraste con el \"virtualenv dilema\". \u00bfQu\u00e9 es un virtualenv? \u00bfC\u00f3mo encaja conmigo? \u00bfPor qu\u00e9 necesito un virtualenv? Hoy el ecosistema Python tiene varias herramientas para resolver este \"dilema\". Voy a hacer un breve repaso por las herramientas actuales que los devs, cient\u00edficos de datos, e ingenieros de Machine Learning est\u00e1n usando actualmente. Table of contents Introduction: 2\u2019 About me: 2\u2019 What is a virtualenv?: 3\u2019 Why do I need a virtualenv?: 3\u2019 Tools: 1\u2019 venv module: 5\u2019 pipenv: 5\u2019 poetry: 5\u2019 pyenv: 5\u2019 docker: 5\u2019 Other tools: 4\u2019 Q&A: 5\u2019\n\nDisertante: LeCoVi\nI\u2019m a python user since 2013. I\u2019m a Python Argentina NGO founder and treasurer. I\u2019ve been PyConAR co-organizer since 2016. I\u2019m currently working at Mercado Libre as a Manager, one of my Teams are the Python Ecosystem team, who are responsible to maintain the internal Python tools used mainly with security and machine learning. I\u2019m an IT professional and teacher with more than 15 years of experience.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/465/",
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From 9c7de14500406af8ca4cead16ed4b15d64c55975 Mon Sep 17 00:00:00 2001
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 <14986783+ELC@users.noreply.github.com>
Date: Tue, 6 Jan 2026 20:38:59 -0300
Subject: [PATCH 2/3] rename: change from PyDay AR 2021 to PyCon AR 2021

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From 997724194b69a43c85464e4172e910e45305c819 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: =?UTF-8?q?Ezequiel=20Leonardo=20Casta=C3=B1o?=
 <14986783+ELC@users.noreply.github.com>
Date: Tue, 6 Jan 2026 21:10:14 -0300
Subject: [PATCH 3/3] Update video titles for PyCon AR 2021 to remove the
 prefix "PyConAr 2021" for consistency and clarity. This includes changes
 across multiple video JSON files, enhancing the readability of titles.

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 ...iones-paralelas-en-python-numba-vs-cython.json |  9 +++++----
 ...e-como-es-esto-del-render-3d-metele-numba.json |  8 ++++----
 ...ertura-bruno-geninatty-y-matias-barriento.json |  9 +++++----
 .../pyconar-2021-aprender-robotica-sin-costo.json |  8 ++++----
 ...-mas-machine-learning-o-como-nacio-skynet.json |  6 +++---
 ...-2021-bailo-con-tu-sombra-patch-stub-mock.json |  8 ++++----
 ...ncilla-para-resolver-un-problema-complejo.json |  9 +++++----
 ...cierre-bruno-geninatty-y-matias-barriento.json |  9 +++++----
 ...ruir-demos-de-machine-learning-con-python.json |  6 +++---
 ...-como-hacer-un-bot-de-telegram-con-python.json |  8 ++++----
 ...iedad-machine-learning-con-datos-abiertos.json |  9 +++++----
 ...ultithreading-vs-multiprocessing-vs-async.json |  8 ++++----
 ...ciones-django-en-heroku-re-facil-y-gratis.json |  8 ++++----
 ...-que-los-djangonautas-escriban-javascript.json |  8 ++++----
 ...safio-de-ensenar-python-en-la-universidad.json |  8 ++++----
 ...ficial-de-la-investigacion-a-la-industria.json |  6 +++---
 .../pyconar-2021-feature-flags-con-grafos.json    |  8 ++++----
 ...estum-tu-ingesta-sana-de-datos-con-python.json |  9 +++++----
 .../pyconar-2021-introduccion-a-altair.json       |  8 ++++----
 .../videos/pyconar-2021-introduccion-a-dask.json  |  8 ++++----
 ...ar-2021-lightning-talks-jueves-26-10-2021.json | 11 +++++------
 ...ar-2021-lightning-talks-martes-26-10-2021.json | 11 +++++------
 ...ar-2021-machine-learning-interpretability.json |  8 ++++----
 ...itz-getting-the-most-value-out-of-testing.json |  9 +++++----
 ...os-y-composicion-para-sistemas-de-testing.json |  8 ++++----
 ...cesamiento-de-datos-con-pyspark-snowflake.json |  8 ++++----
 ...magenes-para-el-reconocimiento-de-figuras.json |  8 ++++----
 ...nar-2021-profiling-optimization-in-python.json |  8 ++++----
 ...mar-recursos-para-docentes-python-jupyter.json | 11 +++++++----
 .../videos/pyconar-2021-python-mutant-nation.json |  8 ++++----
 .../videos/pyconar-2021-q-a-con-neal-norwitz.json |  8 ++++----
 ...en-los-labels-una-implementacion-practica.json |  8 ++++----
 ...-2021-scrapping-javascript-sin-javascript.json |  8 ++++----
 ...conar-2021-security-code-review-in-python.json |  8 ++++----
 ...n-de-imagenes-medicas-en-dispositivos-iot.json |  8 ++++----
 ...t-contracts-con-solidity-para-pythonistas.json |  9 +++++----
 ...021-structural-pattern-matching-en-python.json |  8 ++++----
 .../pyconar-2021-taller-python-por-peso.json      | 15 ++++++++++-----
 ...tivo-de-intro-a-la-programacion-en-python.json |  9 +++++----
 ...e-siempre-quisiste-saber-sobre-metaclases.json |  8 ++++----
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 ...vencias-y-reflexiones-de-una-programadora.json |  8 ++++----
 ...nar-2021-understanding-python-virtualenvs.json |  6 +++---
 ...aporte-a-una-democracia-mas-participativa.json | 15 ++++++++++-----
 44 files changed, 198 insertions(+), 178 deletions(-)

diff --git a/pycon-ar-2021/videos/pyconar-2021-acelerando-aplicaciones-paralelas-en-python-numba-vs-cython.json b/pycon-ar-2021/videos/pyconar-2021-acelerando-aplicaciones-paralelas-en-python-numba-vs-cython.json
index 950a9c459..1a02ca1eb 100644
--- a/pycon-ar-2021/videos/pyconar-2021-acelerando-aplicaciones-paralelas-en-python-numba-vs-cython.json
+++ b/pycon-ar-2021/videos/pyconar-2021-acelerando-aplicaciones-paralelas-en-python-numba-vs-cython.json
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-  "description": "En la \u00faltima d\u00e9cada, el procesamiento concurrente y paralelo ha tomado mayor relevancia debido a la constante necesidad de disminuir el tiempo de respuesta y al crecimiento vertiginoso de los datos a procesar. Por su parte, Python no ha sido ajeno a esta cuesti\u00f3n, existiendo diferentes alternativas que permiten explotar capacidades de concurrencia y paralelismo. El int\u00e9rprete oficial de Python, conocido como CPython, presenta limitaciones al momento de implementar soluciones paralelas de memoria compartida, es decir, aplicaciones multi-hiladas. En particular, el principal problema es la utilizaci\u00f3n de un componente llamado Global Interpreter Lock (GIL), el cual permite que solo un hilo se ejecute a la vez. Esta caracter\u00edstica afecta fuertemente a las aplicaciones cpu-bound, ya que llevan a que su ejecuci\u00f3n sea pr\u00e1cticamente de forma secuencial. Para solucionar esta limitaci\u00f3n, se suele utilizar procesos en vez de hilos, pero hay que tener en cuenta que el consumo de recursos es mayor y que aumenta el costo de programaci\u00f3n por tener un espacio de direcciones distribuido. Lamentablemente, int\u00e9rpretes alternativos a CPython que est\u00e1n orientados a la optimizaci\u00f3n de los programas, como PyPy y Pyston, tambi\u00e9n presentan el mismo problema. Afortunadamente, existen hoy 2 propuestas de traductores que permiten dar respuesta a esta problem\u00e1tica: Numba y Cython. Si bien ambas optan por desactivar el GIL y dan la posibilidad de paralelizar los algoritmos, tienen filosof\u00edas de desarrollo diferentes: 1. Numba, un compilador Just-In-Time que traduce Python en c\u00f3digo de m\u00e1quina optimizado. El mismo, utiliza una caracter\u00edstica de Python conocida como decoradores para intervenir lo menos posible en el c\u00f3digo del programador. Adem\u00e1s, permite utilizar librer\u00edas como NumPy para manejar la organizaci\u00f3n de la memoria y emplear operaciones vectoriales sobre los datos. Esto \u00faltimo, resulta de sumo inter\u00e9s para disminuir las l\u00edneas de c\u00f3digo y por consiguiente, el esfuerzo de programaci\u00f3n empleado. 2. Cython, un compilador est\u00e1tico que permite transpilar Python a C y luego compilarlo a c\u00f3digo objeto. A partir del uso de librer\u00edas de C como OpenMP, resulta posible desarrollar programas multi-hilados, pero a diferencia de Numba, requiere que el programador tenga conocimientos sobre C para poder optimizar la soluci\u00f3n. Sabiendo esto, al momento de implementar una aplicaci\u00f3n multi-hilada en Python, se debe seleccionar qu\u00e9 traductor utilizar. Esta elecci\u00f3n es fundamental ya que no s\u00f3lo impactar\u00e1 en el rendimiento del programa sino tambi\u00e9n en el tiempo requerido para desarrollo como tambi\u00e9n en el costo de mantenerlo a futuro. En esta charla, se explicar\u00e1n las limitaciones de Python para obtener alto rendimiento en aplicaciones multi-hiladas y se describir\u00e1n las principales caracter\u00edsticas de Cython y Numba, destacando fortalezas y debilidades de cada uno. Adicionalmente, mediante un problema num\u00e9rico sencillo, se mostrar\u00e1 un caso pr\u00e1ctico de c\u00f3mo utilizar ambas herramientas, y se analizar\u00e1 el costo de programaci\u00f3n y el rendimiento de cada una ellas utilizando un procesador Intel Xeon Platinum 8276 de 56 n\u00facleos (2 hilos hw por n\u00facleo) y 256 GB de memoria RAM.\n\nDisertantes: Enzo Rucci y Andr\u00e9s Milla.\nEnzo Rucci: Doctor en Ciencias Inform\u00e1ticas. Profesor e investigador de la Facultad de Inform\u00e1tica en la UNLP. Andr\u00e9s Milla: Docente adscripto del seminario de Python en la UNLP y estudiante de 5\u00ba a\u00f1o de Licenciatura en Inform\u00e1tica en la UNLP.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/448/",
+  "description": "En la última década, el procesamiento concurrente y paralelo ha tomado mayor relevancia debido a la constante necesidad de disminuir el tiempo de respuesta y al crecimiento vertiginoso de los datos a procesar. Por su parte, Python no ha sido ajeno a esta cuestión, existiendo diferentes alternativas que permiten explotar capacidades de concurrencia y paralelismo. El intérprete oficial de Python, conocido como CPython, presenta limitaciones al momento de implementar soluciones paralelas de memoria compartida, es decir, aplicaciones multi-hiladas. En particular, el principal problema es la utilización de un componente llamado Global Interpreter Lock (GIL), el cual permite que solo un hilo se ejecute a la vez. Esta característica afecta fuertemente a las aplicaciones cpu-bound, ya que llevan a que su ejecución sea prácticamente de forma secuencial. Para solucionar esta limitación, se suele utilizar procesos en vez de hilos, pero hay que tener en cuenta que el consumo de recursos es mayor y que aumenta el costo de programación por tener un espacio de direcciones distribuido. Afortunadamente, intérpretes alternativos a CPython que están orientados a la optimización de los programas, como PyPy y Pyston, también presentan el mismo problema. Afortunadamente, existen hoy 2 propuestas de traductores que permiten dar respuesta a esta problemática: Numba y Cython.",
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-  "title": "PyConAr 2021 - Acelerando aplicaciones paralelas en Python: Numba vs. Cython",
+  "title": "Acelerando aplicaciones paralelas en Python: Numba vs. Cython",
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-  "description": "En esta charla empiezo investigando las bases de un motor de render para proyectar im\u00e1genes tridimensionales en un plano de 2 dimensiones, luego como manipular ese objeto en el espacio, como leer un archivo de cualquier editor 3D para luego optimizar todo con la GPU usando Numba\n\nDisertante: Eric Rishm\u00fcller\nData Engineer, Analista de sistemas, T\u00e9cnico electr\u00f3nico, Youtuber, Full Data Nerd.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/469/",
+  "description": "En esta charla se investigan las bases de un motor de render para proyectar imágenes tridimensionales en un plano de 2 dimensiones, luego como manipular ese objeto en el espacio, como leer un archivo de cualquier editor 3D para luego optimizar todo con la GPU usando Numba.",
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-  "title": "PyConAr 2021 - Alguna vez te preguntaste como es esto del render 3D? Metele Numba",
+  "title": "Alguna vez te preguntaste como es esto del render 3D? Metele Numba",
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-  "description": "Apertura de la conferencia anual PyCon Argentina 2021. \n\n\nPor Bruno Geninatti y Matias Barriento",
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-  "title": "PyConAr 2021 - Apertura (Bruno Geninatty y Matias Barriento)",
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-  "description": "En la presentaci\u00f3n realizar\u00e9 una descripci\u00f3n de las posibilidades que tenemos para entender en la rob\u00f3tica y a trav\u00e9s del uso de los simuladores la motivaci\u00f3n que se puede brindar a estudiantes a insertarse en el mundo de la programaci\u00f3n\n\nDisertante: Jorge Quiroga\n\nMe dedico a la rob\u00f3tica educativa ya que soy intructor en una instituci\u00f3n de la provincia de catamarca llamada nodo tecnol\u00f3gico y en la escuela municipal de la capital de catamarca en ambas instituciones tengo a cargo las clases de rob\u00f3tica En lo personal me apaciona la robotica y la programacion me gusta realizar poyectos con sistemas enbebidos\n\n\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/485/",
+  "description": "En la presentación realizaré una descripción de las posibilidades que tenemos para entender en la robótica y a través del uso de los simuladores la motivación que se puede brindar a estudiantes a insertarse en el mundo de la programación.",
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-  "title": "PyConAr 2021 - Aprender rob\u00f3tica sin costo",
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-  "description": "El Machine Learning esta revolucionado las vidas de todes. Poco a poco mas tareas que hasta poco eran impensadas son realizadas por modelos de ML. Pero atras de esos modelos geniales hay una persona que va probando features, arquitecturas, hiperparametros, y metricas como loca hasta finalmente encontrar un modelo que funcione. El AutoML consiste en aplicar Machine Learning a la generacion de modelos de Machine Learning, para obtener el mejor modelo de una manera facil, simple y directa. En esta charla les voy a contar sobre que es el AutoML, porque es trending topic en la comunidad, como meterse, y hasta vamos a hacer live demo en Python en 25 minutos. Come join the revolution!\n\nDisertante: Axel Sirota \nAxel Sirota es Matem\u00e1tico con un gran inter\u00e9s en Optimizaci\u00f3n, Deep Learning y MLOps. Es Microsoft Certified Trainer, Autor e Instructor con O'Reilly Media, Pluralsight y en Develop Intelligence. A su vez, trabaja como AI y Cloud Consultant ayudando a empresas a utilizar la nube para utilizar AI en sus organizaciones.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/446/",
+  "description": "El Machine Learning esta revolucionado las vidas de todes. Poco a poco mas tareas que hasta poco eran impensadas son realizadas por modelos de ML. Pero atras de esos modelos geniales hay una persona que va probando features, arquitecturas, hiperparametros, y metricas como loca hasta finalmente encontrar un modelo que funcione. El AutoML consiste en aplicar Machine Learning a la generacion de modelos de Machine Learning, para obtener el mejor modelo de una manera facil, simple y directa. En esta charla les voy a contar sobre que es el AutoML, porque es trending topic en la comunidad, como meterse, y hasta vamos a hacer live demo en Python en 25 minutos.",
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-  "title": "PyConAr 2021 - Automatizando Machine Learning con mas Machine Learning (o como nacio SkyNet)",
+  "title": "Automatizando Machine Learning con mas Machine Learning (o como nacio SkyNet)",
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-  "description": "Stubs y mocks son t\u00e9cnicas diversas de testing, que pueden ser implementadas usando la funci\u00f3n mock de la biblioteca est\u00e1ndar. Patch permite inyectar estos mocks como sustitutos en lugares estrat\u00e9gicos del c\u00f3digo mediante multiples t\u00e9cnicas. Su uso suele llevar a confusi\u00f3n al iniciarse con los testeos unitarios en Python\n\nDisertante: Mar\u00eda Andrea Vignau\nSoy Mar\u00eda Andrea Vignau, Ingeniera en Sistemas de Informaci\u00f3n, trabajo como developer SemiSenior en Shiphero. \u00daltimamente estoy colaborando con las comunidades de software libre, como socia de Asociaci\u00f3n Civil Python Argentina, y coorganizadora de Flisol a\u00f1os 2017,2018,2019, PyDayNEA 2018-2019, Autodefensa Digital 2019, 2020, disertante en PyCon USA 2019, EuroPython 2020 y otros eventos.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/491/",
+  "description": "Stubs y mocks son técnicas diversas de testing, que pueden ser implementadas usando la función mock de la biblioteca estándar. Patch permite inyectar estos mocks como sustitutos en lugares estratégicos del código mediante multiples técnicas. Su uso suele llevar a confusión al iniciarse con los testeos unitarios en Python.",
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-  "title": "PyConAr 2021 - Bailo con tu sombra: Patch, stub, mock.",
+  "title": "Bailo con tu sombra: Patch, stub, mock.",
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-  "description": "Las enfermedades cardiovasculares (ECV) son la primera causa de muerte global (GBD, 2018), representando el 31.8% del total de las muertes a nivel mundial. Uno de los principales ejes de las investigaciones cardiovasculares se centra en el estudio del manejo de calcio (Ca2+), ya que incluso peque\u00f1os cambios en las concentraciones de Ca2+ son capaces de alterar la funcionalidad card\u00edaca (Bers, 2014). Por esta raz\u00f3n, aunque no resulte trivial el pipeline de procesamiento y an\u00e1lisis, es importante el desarrollo de aplicaciones que permitan trabajar con im\u00e1genes de miocitos card\u00edacos. Aqu\u00ed presentamos CardIAP, una aplicaci\u00f3n Web para el an\u00e1lisis de transitorios de Ca2+ a partir de im\u00e1genes de microscop\u00eda confocal. Nuestra aplicaci\u00f3n tambi\u00e9n permite al usuario la extracci\u00f3n de datos sobre la din\u00e1mica del calcio en tablas y gr\u00e1ficos descargables. CardIAP es una aplicaci\u00f3n de c\u00f3digo abierto, desarrollada \u00edntegramente en Python e implementada con el framework Voil\u00e1, que permite la generaci\u00f3n de aplicaciones web independientes y cuadros de mando a partir de cuadernos Jupyter. Se puede acceder y utilizar libremente en http://cardiap.herokuapp.com/. Te contamos c\u00f3mo dimos una soluci\u00f3n sencilla a un problema en particular complejo.\n\nDisertantes: Ana Julia Velez Rueda, Leandro Mat\u00edas Sommese\nAna Julia Velez Rueda es Becaria Postdoctoral de CONICET y profesora de Bioinform\u00e1tica en la Universidad Nacional de Quilmes. Creadora del proyecto \"La bioinform\u00e1tica va a la escuela\" y co-fundadora de la comunidad Women in Bioinformatics and Data Science LA (WBDS LA). Leandro Mat\u00edas Sommese es Investigador Asistente de CONICET y Doctor en Ciencias M\u00e9dicas de la Universidad Nacional de La Plata. Docente y miembro del proyecto de extensi\u00f3n \u201cLa Bioinform\u00e1tica va a la Escuela\u201d de la Universidad Nacional de Quilmes.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/467/",
+  "description": "Las enfermedades cardiovasculares (ECV) son la primera causa de muerte global (GBD, 2018), representando el 31.8% del total de las muertes a nivel mundial. Uno de los principales ejes de las investigaciones cardiovasculares se centra en el estudio del manejo de calcio (Ca2+), ya que incluso pequeños cambios en las concentraciones de Ca2+ son capaces de alterar la funcionalidad cardíaca (Bers, 2014). Por esta razón, aunque no resulte trivial el pipeline de procesamiento y análisis, es importante el desarrollo de aplicaciones que permitan trabajar con imágenes de miocitos cardíacos. Aquí presentamos CardIAP, una aplicación Web para el análisis de transitorios de Ca2+ a partir de imágenes de microscopía confocal.",
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+  "title": "CardIAP: Una aplicación sencilla para resolver un problema complejo",
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-  "description": "Cierre de la conferencia anual PyCon Argentina 2021. \n\nPor Bruno Geninatti y Matias Barriento",
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-  "title": "PyConAr 2021 - Cierre (Bruno Geninatty y Matias Barriento)",
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-  "description": "\u00bfC\u00f3mo puedes mostrar lo que hace un modelo de Machine Learning una vez que est\u00e1 entrenado? En esta charla, Omar ense\u00f1ar\u00e1 c\u00f3mo crear aplicaciones y demos de Machine Learning utilizando Streamlit y Gradio, bibliotecas de Python enfocadas a este prop\u00f3sito. Adicionalmente, Omar mostrar\u00e1 c\u00f3mo compartirlos con el resto del ecosistema Open Source. Algunos ejemplos de estos demos son: - https://huggingface.co/spaces/flax-community/dalle-mini - https://huggingface.co/spaces/flax-community/chef-transformer -https://huggingface.co/spaces/nielsr/LayoutLMv2-FUNSD\n\nDisertante: Omar Sanseviero\nOmar Sanseviero es un Ingeniero de Machine Learning con 7 a\u00f1os de experiencia en la industria. Actualmente trabaja en Hugging Face en el equipo de Open source democratizando el uso de Machine Learning. Previamente, Omar trabaj\u00f3 como Ingeniero de Software en Google en el equipo de Assistant. Omar es un apasionado de la educaci\u00f3n y co-fund\u00f3 AI Learners, una comunidad de personas que buscan aprender temas sobre Inteligencia Artificial y sus diferentes aplicaciones.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/475/",
+  "description": "¿Cómo puedes mostrar lo que hace un modelo de Machine Learning una vez que está entrenado? En esta charla, Omar enseñará cómo crear aplicaciones y demos de Machine Learning utilizando Streamlit y Gradio, bibliotecas de Python enfocadas a este propósito. Adicionalmente, Omar mostrará cómo compartirlos con el resto del ecosistema Open Source.",
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+    "Omar Sanseviero"
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-  "title": "PyConAr 2021 - C\u00f3mo construir demos de Machine Learning con Python",
+  "title": "Cómo construir demos de Machine Learning con Python",
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-  "description": "La cantidad de cosas que se pueden hacer con un bot de telegram son infinitas: desde peque\u00f1eces como contar chistes o mandar memes, hasta cosas importantes como consultar/cargar informaci\u00f3n en un sistema de gesti\u00f3n. La magia est\u00e1 en que con muy poco c\u00f3digo es posible llevar una idea a una implementaci\u00f3n funcional que cualquiera puede usar desde sus tel\u00e9fonos o desde la web.\n\nDisertante: Sof\u00eda Denner\nSoy python dev, trabajo en Mercado Libre en el \u00e1rea de Machine Learning Technology. Me encanta programar, leer, jugar y soy muy fan del helado de menta granizada (declaraci\u00f3n pol\u00e9mica).\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/486/",
+  "description": "La cantidad de cosas que se pueden hacer con un bot de telegram son infinitas: desde pequeñeces como contar chistes o mandar memes, hasta cosas importantes como consultar/cargar información en un sistema de gestión. La magia está en que con muy poco código es posible llevar una idea a una implementación funcional que cualquiera puede usar desde sus teléfonos o desde la web.",
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+    "Sofía Denner"
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-  "title": "PyConAr 2021 - C\u00f3mo hacer un bot de Telegram con Python",
+  "title": "Cómo hacer un bot de Telegram con Python",
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-  "description": "\u00bfQu\u00e9 determina el precio de una propiedad?, \u00bfser\u00e1 la cantidad de habitaciones, la superficie total?, \u00bfo la cercan\u00eda a medios de transporte como subtes o metrobuses?, \u00bfinfluir\u00e1 la cantidad de espacios verdes en el barrio?, \u00bfy que est\u00e9n pr\u00f3ximas a barrios populares? Tomando datos de Properati y varios datasets del gobierno de la Ciudad y de la Naci\u00f3n, se puede utilizar machine learning para predecir el precio de venta de una propiedad en CABA y, adem\u00e1s, evaluar cu\u00e1les son los atributos que influyen en mayor o menor medida en su determinaci\u00f3n. Se agregan nuevas variables, se procesan los datos reales, se encuentran correlaciones e \u201cinsights\u201d y, finalmente, se generan modelos que predicen precios de nuevas propiedades. De nuestro an\u00e1lisis se desprenden potenciales aplicaciones en la econom\u00eda, en la planificaci\u00f3n urbana, entre otros. A su vez, se pone en evidencia la importancia de los datos abiertos para poder armar proyectos que puedan explicar comportamientos de movimientos de precios (en un tema tan crucial como es hoy en las ciudades el acceso a la vivienda) y as\u00ed poder generar pol\u00edticas p\u00fablicas basadas en datos.\n\nDisertantes: Luc\u00eda Ail\u00e9n Kasman, Roc\u00edo Palac\u00edn Roitbarg\nLuc\u00eda Ail\u00e9n Kasman es estudiante de Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica en la UBA. Trabaja como Software Engineer en Medallia y desde hace a\u00f1os tiene inter\u00e9s en Data Science y sus aplicaciones. Roc\u00edo Palac\u00edn Roitbarg estudi\u00f3 Econom\u00eda en la UBA. Trabaja como Digital Analytics Consultant en Media.Monks. Est\u00e1 realizando la diplomatura en \"Ciencias Sociales Computacionales y Humanidades Digitales\" (UNSAM) y le interesan los temas relacionados con el an\u00e1lisis de datos y sustentabilidad.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/474/",
+  "description": "¿Qué determina el precio de una propiedad?, ¿será la cantidad de habitaciones, la superficie total?, ¿o la cercanía a medios de transporte como subtes o metrobuses?, ¿influirá la cantidad de espacios verdes en el barrio?, ¿y que estén próximas a barrios populares? Tomando datos de Properati y varios datasets del gobierno de la Ciudad y de la Nación, se puede utilizar machine learning para predecir el precio de venta de una propiedad en CABA y, además, evaluar cuáles son los atributos que influyen en mayor o menor medida en su determinación.",
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-  "title": "PyConAr 2021 - \u00bfC\u00f3mo predecir el precio de una propiedad? Machine learning con datos abiertos",
+  "title": "¿Cómo predecir el precio de una propiedad? Machine learning con datos abiertos",
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-  "description": "No siempre est\u00e1 claro qu\u00e9 diferencias, ventajas y problemas tienen las diferentes alternativas que Python nos ofrece para ejecutar m\u00faltiples cosas al mismo tiempo. La idea de la charla es hacer una intro a qu\u00e9 hace realmente cada una de ellas, y a partir de ello compararlas y explicar qu\u00e9 ventajas y problemas tienen. Charlar un poco sobre qu\u00e9 conviene en cada caso, qu\u00e9 tenemos que preocuparnos por manejar, etc. Y para que sirva por completo, mostrar un mismo ejemplo implementado con las tres opciones.\n\n\nDisertante: Juan Pedro Fisanotti\n\nUso Python para controlar sat\u00e9lites espaciales en Satellogic, y antes de eso trabaj\u00e9 bastante en cosas de Inteligencia Artificial y de desarrollo web, tambi\u00e9n con Python. Doy clases en varias materias de Ingenier\u00eda en Sistemas (usando bastante Python para ello tambi\u00e9n), me entusiasma el software libre, y me gustan mucho las espadas y los aviones.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/481/",
+  "description": "No siempre está claro qué diferencias, ventajas y problemas tienen las diferentes alternativas que Python nos ofrece para ejecutar múltiples cosas al mismo tiempo. La idea de la charla es hacer una intro a qué hace realmente cada una de ellas, y a partir de ello compararlas y explicar qué ventajas y problemas tienen. Charlar un poco sobre qué conviene en cada caso, qué tenemos que preocuparnos por manejar, etc. Y para que sirva por completo, mostrar un mismo ejemplo implementado con las tres opciones.",
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-  "title": "PyConAr 2021 - Concurrencia y paralelismo en Python: Multithreading vs Multiprocessing vs Async",
+  "title": "Concurrencia y paralelismo en Python: Multithreading vs Multiprocessing vs Async",
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-  "description": "Muchas veces tenemos peque\u00f1as ideas de apps web simples, pero lo que nos frena es pensar en c\u00f3mo y d\u00f3nde deployarlas para que queden accesibles online. Heroku es una plataforma que nos permite deployar muy f\u00e1cilmente apps web (Django y tambi\u00e9n de otras tecnolog\u00edas), y adem\u00e1s tiene un nivel de servicio gratuito! En esta charla vamos a ver c\u00f3mo poner en producci\u00f3n una app Django muy r\u00e1pidamente en ese servicio.\n\nDisertante: Juan Pedro Fisanotti\nUso Python para controlar sat\u00e9lites espaciales en Satellogic, y antes de eso trabaj\u00e9 bastante en cosas de Inteligencia Artificial y de desarrollo web, tambi\u00e9n con Python. Doy clases en varias materias de Ingenier\u00eda en Sistemas (usando bastante Python para ello tambi\u00e9n), me entusiasma el software libre, y me gustan mucho las espadas y los aviones.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/483/",
+  "description": "Muchas veces tenemos pequeñas ideas de apps web simples, pero lo que nos frena es pensar en cómo y dónde deployarlas para que queden accesibles online. Heroku es una plataforma que nos permite deployar muy fácilmente apps web (Django y también de otras tecnologías), y además tiene un nivel de servicio gratuito! En esta charla vamos a ver cómo poner en producción una app Django muy rápidamente en ese servicio.",
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-  "title": "PyConAr 2021 - Deployando aplicaciones Django en Heroku, re f\u00e1cil y gratis.",
+  "title": "Deployando aplicaciones Django en Heroku, re fácil y gratis.",
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-  "description": "Saber Javascript se ha vuelto indispensable para el desarollo web, pero quizas demasiado complicado, al punto tal de que exista algo conocido como la fatiga javascript. En los ultimos tiempos han surgido librerias y frameworks que proponen un patron mas parecido a como eran las webs de antes, pero sin escatimar en el dinamismo de las webs modernas. Reparasaremos patrones y librerias como htmlx, turbolinks, etc pensadas para dinamizar un sitio web Django.\n\nDisertante: Hernan Lozano\n\nSoy una persona curiosa que por sobre todo me gusta aprender cosas nuevas, aunque despu\u00e9s no haga nada con lo que aprend\u00ed, o quiz\u00e1s s\u00ed y de una charla sobre eso.\n\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/452/",
+  "description": "Saber Javascript se ha vuelto indispensable para el desarrollo web, pero quizas demasiado complicado, al punto tal de que exista algo conocido como la fatiga javascript. En los ultimos tiempos han surgido librerias y frameworks que proponen un patron mas parecido a como eran las webs de antes, pero sin escatimar en el dinamismo de las webs modernas. Reparasaremos patrones y librerias como htmlx, turbolinks, etc pensadas para dinamizar un sitio web Django.",
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-  "title": "PyConAr 2021 - Djangonautas! no dejen que los djangonautas escriban javascript!",
+  "title": "Djangonautas! no dejen que los djangonautas escriban javascript!",
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-  "description": "La idea de esta charla en vivo es poder difundir, discutir y analizar las problemas en cuanto a la ense\u00f1anza de Python a nivel universitario en una materia de grada obligratoria.\n\nDisertante: Felipe Morales\nLicenciado en Inform\u00e1tica, docente universitario, gerente de operaciones de Julasoft y defensor del software libre!\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/462/",
+  "description": "La idea de esta charla en vivo es poder difundir, discutir y analizar las problemas en cuanto a la enseñanza de Python a nivel universitario en una materia de grada obligratoria.",
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-  "title": "PyConAr 2021 - El desaf\u00edo de ense\u00f1ar Python en la universidad",
+  "title": "El desafío de enseñar Python en la universidad",
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-  "description": "Al momento de tener y sumar m\u00e1s features en nuestro codigo, empiezan a aparecer problemas. Ellos pueden estar habilitados o no, hay interdependencia entre algunos de ellos, cuando nuestro producto tiene varios modos, queremos que algunos de ellos esten habilitados por default, etc. En esta charla veremos como los DAG (Grafor Dirigidos Aciclicos) nos pueden ayudar a describir claramente estos aspectos en una estructura solida, y un ejemplo de como esto funciona.\n\nDisertante: Eric Horvat\nIngeniero en Inform\u00e1tica, desarrollador Python backend y evangelizador de buenas pr\u00e1cticas por sobre la soluci\u00f3n r\u00e1pida. Me interesa la inteligencia artificial, machine learning y todo lo referido a automatizaci\u00f3n de procesos. Empresa: Faradaysec\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/453/",
+  "description": "Al momento de tener y sumar más features en nuestro codigo, empiezan a aparecer problemas. Ellos pueden estar habilitados o no, hay interdependencia entre algunos de ellos, cuando nuestro producto tiene varios modos, queremos que algunos de ellos esten habilitados por default, etc. En esta charla veremos como los DAG (Grafos Dirigidos Aciclicos) nos pueden ayudar a describir claramente estos aspectos en una estructura solida, y un ejemplo de como esto funciona.",
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+    "Eric Horvat"
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-  "title": "PyConAr 2021 - Feature flags con grafos",
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-  "description": "Todos conocemos la gran variedad de formatos utilizados hoy en d\u00eda: el predominante Adobe PDF (una extensi\u00f3n de PostScript), los formatos Microsoft Office tan populares (Word, Excel, PowerPoint), p\u00e1ginas web HTML, archivos XML (que, a\u00fan estando bien estructurados, contienen etiquetas arbitrarias por dise\u00f1o), entre decenas m\u00e1s. El problema est\u00e1 en que la gran mayor\u00eda de estos formatos no fueron dise\u00f1ados para facilitar la extracci\u00f3n de texto, o m\u00e1s precisamente, de texto estructurado. Y, aunque todo el mundo est\u00e1 de acuerdo en que la inteligencia artificial puede transformar el texto procesado en conocimiento a grandes escalas, todav\u00eda no fuimos capaces de resolver el problema de c\u00f3mo lograr alimentar este texto a los modelos de inteligencia artificial de forma robusta. (\u00a1El primer paso, y uno fundamental!) L\u00f3gicamente, uno podr\u00eda escribir un script aislado para, por ejemplo, extraer el texto de PDFs similares (facturas de un mismo proveedor), o de una p\u00e1gina HTML, o incluso de redes sociales. Pero eso es ineficiente y no escala. \u00bfQu\u00e9 ocurrir\u00eda si existiese una forma de modelar el proceso de ingesti\u00f3n tal que nuevos modelos puedan ser agregados y los existentes puedan ser actualizados con gran facilidad? Mejor a\u00fan, \u00bfqu\u00e9 pasar\u00eda si dicho framework estuviese disponible para todo aquel que necesite extraer texto de documentos desestructurados? Con esto en mente, Ingestum fue dise\u00f1ado para enfrentar tres desaf\u00edos: * Facilitar la escritura de scripts para extraer contenido desestructurado de fuentes y formatos arbitrarios * Proveer un framework para extraer contenido de el diverso universo de formatos fuente existente * Permitir la integraci\u00f3n con scripts y servicios de Python con distintos niveles de granularidad.\n\nErnestina Plate y Martin Abente Lahaye\nErnestina es estudiante de tercer a\u00f1o de Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica [1]. Fue medallista de oro de la Olimpiada Nacional de Matem\u00e1tica de Paraguay, y particip\u00f3 en la Olimpiada Internacional de Matem\u00e1tica y la Olimpiada Iberoamericana de Matem\u00e1tica. Mentora en talleres de programaci\u00f3n con Python. Actualmente, es desarrolladora de Ingestum en Sorcero [2]. \nMart\u00edn es miembro de la Fundaci\u00f3n GNOME y de Sugar Labs [3], donde contribuye con el desarrollo de aplicaciones de escritorio para educaci\u00f3n y privacidad. Previamente, fue Ingeniero en Software para One Laptop Per Child, L\u00edder del desarrollo del escritorio Sugar para Linux, Mentor en los programas Summer of Code y Code-in de Google, Ingeniero en Software para el sistema operativo Endless, entre otras cosas. Actualmente, lidera el desarrollo de Ingestum en Sorcero. \n[1] https://www.linkedin.com/in/ernestinaplate\n[2] https://www.sorcero.com\n[3] https://www.linkedin.com/in/tchx84\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/459/",
+  "description": "Todos conocemos la gran variedad de formatos utilizados hoy en día: el predominante Adobe PDF (una extensión de PostScript), los formatos Microsoft Office tan populares (Word, Excel, PowerPoint), páginas web HTML, archivos XML (que, aún estando bien estructurados, contienen etiquetas arbitrarias por diseño), entre decenas más. El problema está en que la gran mayoría de estos formatos no fueron diseñados para facilitar la extracción de texto, o más precisamente, de texto estructurado. La idea es modelar el proceso de ingestión tal que nuevos modelos puedan ser agregados y los existentes puedan ser actualizados con gran facilidad.",
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-  "description": "En esta charla te contar\u00e9 sobre Altair, una libreria muy poderosa para visualizar datos. Ventajas de Altair sobre matplotlib: - Usa la gr\u00e1matica de gr\u00e1ficos, que es m\u00e1s intuitiva que la API de matplotlib - Puedes crear gr\u00e1ficos interactivos - El resultado es javascript, por lo que puedes crear gr\u00e1ficos interactivos En esta charla hablaremos de estos ventajas y de c\u00f3mo Altair te puede ayudar a crear mejores gr\u00e1ficos en Python.\n\nDisertante: Fernando Irarr\u00e1zaval\nFernando es el director del \u00e1rea de datos de Enveritas, una ONG que busca derrotar la pobreza entre los productores de caf\u00e9. Antes Fernando trabaj\u00f3 para el Banco Mundial y para el MIT Poverty Action Lab. Fernando tienen un Master en Pol\u00edticas P\u00fablicas y Econom\u00eda de Harvard y es Ingeniero de Software de la Universidad Cat\u00f3lica de Chile.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/484/",
+  "description": "En esta charla te contaré sobre Altair, una libreria muy poderosa para visualizar datos. Ventajas de Altair sobre matplotlib: - Usa la gramática de gráficos, que es más intuitiva que la API de matplotlib - Puedes crear gráficos interactivos - El resultado es javascript, por lo que puedes crear gráficos interactivos. En esta charla hablaremos de estos ventajas y de cómo Altair te puede ayudar a crear mejores gráficos en Python.",
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-  "description": "Cuando est\u00e1s lidiando con el an\u00e1lisis y procesamiento de informaci\u00f3n y esta no cabe en memoria, bibliotecas como Dask vienen en nuestra ayuda. En esta breve introducci\u00f3n a Dask, repasaremos los principales conceptos y c\u00f3mo podemos adaptar nuestro c\u00f3digo para comenzar a utilizarla.\n\nDisertante: Matias Varela\nHola, soy Matu, miembro de la AC de Python Argentina y dev python desde hace 10 a\u00f1os. Pampeano de nacimiento y mendocino por adopci\u00f3n, vivo en San Rafael desde hace 17 a\u00f1os. Esposo y padre de 3 soles. Me apasiona la tecnolog\u00eda y la m\u00fasica.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/494/",
+  "description": "Cuando estás lidiando con el análisis y procesamiento de información y esta no cabe en memoria, bibliotecas como Dask vienen en nuestra ayuda. En esta breve introducción a Dask, repasaremos los principales conceptos y cómo podemos adaptar nuestro código para comenzar a utilizarla.",
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-  "description": "La charla plantea la importancia de tener explicaciones para los resultados de modelos de Machine Learning y hace un recorrido sobre distintas t\u00e9cnicas creadas para tal fin. Luego de un peque\u00f1o repaso sobre modelos explicativos por naturaleza, vamos a ver t\u00e9cnicas agn\u00f3sticas al modelo e implementaciones de las mismas en Python (al fin y al cabo esto es una PyCon...)\n\nDisertante: Ariel Rossanigo\nIngeniero de software devenido en Data Scientist, Python fan desde 2.3, Profe de Machine Learning e Inteligencia Artificial, Fundador de The Bloom AI.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/493/",
+  "description": "La charla plantea la importancia de tener explicaciones para los resultados de modelos de Machine Learning y hace un recorrido sobre distintas técnicas creadas para tal fin. Luego de un pequeño repaso sobre modelos explicativos por naturaleza, vamos a ver técnicas agnósticas al modelo e implementaciones de las mismas en Python.",
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-  "description": "Disertante: Neal Norwitz\nNeal has started several open source projects including pychecker and cppclean. He's been using Python for 25+ years (~v1.2) and worked extensively on the Python core language for 5+ years. Since 2019, Neal has been a Distinguished Engineer at ASAPP where he is the technical leader overseeing architecture for the company. He was a software engineer at Google from 2005 to 2019 where he worked on several infrastructure projects for google.com, youtube.com, and other systems.",
+  "description": "Neal has started several open source projects including pychecker and cppclean. He's been using Python for 25+ years (~v1.2) and worked extensively on the Python core language for 5+ years. Since 2019, Neal has been a Distinguished Engineer at ASAPP where he is the technical leader overseeing architecture for the company. He was a software engineer at Google from 2005 to 2019 where he worked on several infrastructure projects for google.com, youtube.com, and other systems.",
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-  "description": "Los tests son un sistema m\u00e1s de nuestro dominio, y cuando pensamos en calidad de c\u00f3digo, tambi\u00e9n tenemos que pensarla en relaci\u00f3n al dise\u00f1o de nuestros tests. Pensar a los tests como objetos de nuestro dominio, sobre los cuales se puede predicar, eleva el piso de qu\u00e9 se puede testear y c\u00f3mo. Se hablar\u00e1 adempas sobre patrones a utilizar para lograr trabajar con nuestros test como objetos. Se discutir\u00e1 qu\u00e9 ventajas nos trae esto y que limitaciones podemos encontrarnos al tomar este camino * Art\u00edculo de Medium: https://medium.com/eryxcoop/no-dejemos-nuestros-tests-tirados-5635080a0da1\n\nDisertante: Carolina Lang\nEstoy haciendo mi tesis para la carrera de Computaci\u00f3n en FCEN-UBA. Adem\u00e1s soy desarrolladora/e de software, y he trabajado en an\u00e1lisis y visualizaci\u00f3n de datos de movilidad humana. Me gusta repensar la forma en la que programamos y encontrar formas de hacer a los sistemas m\u00e1s declarativos y expresivos. Fuera del trabajo, me gusta dibujar historietas y hacer m\u00fasica.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/477/",
+  "description": "Los tests son un sistema más de nuestro dominio, y cuando pensamos en calidad de código, también tenemos que pensarla en relación al diseño de nuestros tests. Pensar a los tests como objetos de nuestro dominio, sobre los cuales se puede predicar, eleva el piso de qué se puede testear y cómo. Se hablará además sobre patrones a utilizar para lograr trabajar con nuestros test como objetos.",
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-  "title": "PyConAr 2021 - Objetos y composici\u00f3n para sistemas de testing",
+  "title": "Objetos y composición para sistemas de testing",
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-  "description": "La idea es repasar mi experiencia de 6 meses trabajando con PySpark - Comandos b\u00e1sicos y ventajas. La verdad ha sido bastante m\u00e1s f\u00e1cil de lo que esperaba y quiero que los que vean mi presentaci\u00f3n sientan lo mismo. Motivar a trabajar con esta herramienta que la verdad esta muy buena y soluciona grandes problemas. Detalle los puntos que voy a cubrir: 1. Pandas vs PySpark ventajas de uno y del otro 2. Cuando usar PySpark 3. Comandos b\u00e1sicos de PySpark con ejemplos - Leer datos de un csv y de una tabla de snowflake - Escribir datos en un csv y a una tabla snowflake - Filter, query, UDF, Renombrar columns, Counts, Display 4. Configurar y ejecutar un cluster Databricks con airflow 5. Caso de uso en la vida real (por definir) ser\u00eda un caso que englobe todos los puntos anteriores.\n\n\nDisertante: Humberto Rodr\u00edguez\nhttps://www.linkedin.com/in/zilohumberto/\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/466/",
+  "description": "La idea es repasar mi experiencia de 6 meses trabajando con PySpark - Comandos básicos y ventajas. La verdad ha sido bastante más fácil de lo que esperaba y quiero que los que vean mi presentación sientan lo mismo. Motivar a trabajar con esta herramienta que la verdad esta muy buena y soluciona grandes problemas. Se cubrirán los puntos principales: Pandas vs PySpark, comandos básicos, configuración de clusters y casos de uso en la vida real.",
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-  "title": "PyConAr 2021 - Procesamiento de datos con PySpark + SnowFlake",
+  "title": "Procesamiento de datos con PySpark + SnowFlake",
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@@ -1,7 +1,7 @@
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-  "description": "Se dar\u00e1 a conocer acerca del \u00e1rea de Visi\u00f3n Artificial o Computacional, su utilidad en la industria, aseguramiento de calidad y diferentes \u00e1reas, el manejo de librer\u00edas y herramientas en Python como OpenCV, el procesamiento de im\u00e1genes para identificar formas y elementos diversos mediante el reconocimiento de figuras.\n\nDisertante: Alison Orellana Rios\nIngeniera inform\u00e1tica de la Universidad Mayor de San Sim\u00f3n, Cochabamba - Bolivia. Estudiante de M\u00e1ster de Dise\u00f1o y Producci\u00f3n Multimedia. Lead de la Comunidad internacional PyLadies con sede en Cochabamba. Instructora de programaci\u00f3n y computaci\u00f3n en Cisco Networking Academy. Auxiliar de docencia 2018 - 2021. Development Lead PyCon Bolivia 2020. Apasionada por la Ense\u00f1anza y aprendizaje en diversas \u00e1reas.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/471/",
+  "description": "Se dará a conocer acerca del área de Visión Artificial o Computacional, su utilidad en la industria, aseguramiento de calidad y diferentes áreas, el manejo de librerías y herramientas en Python como OpenCV, el procesamiento de imágenes para identificar formas y elementos diversos mediante el reconocimiento de figuras.",
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+    "Alison Orellana Rios"
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-  "title": "PyConAr 2021 - Procesamiento de im\u00e1genes para el reconocimiento de figuras",
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-  "description": "En nuestro d\u00eda a d\u00eda como desarrolladores nos solemos encontrar con la problem\u00e1tica de tener que mejorar la performance de nuestro c\u00f3digo y para este tipo de tareas uno de los pilares es poder medir y en base a ello poder tomar decisiones de optimizaci\u00f3n. En esta charlar conoceremos algunas reglas b\u00e1sicas de la optimizaci\u00f3n, luego abordaremos el concepto de profiling y como python nos permite aplicarlo tanto en CPU como en memoria. Por ultimo, compartir\u00e9 experiencias de realizar este tipo de tareas en arquitecturas de alta escala como las que tenemos en mercadolibre.\n\nEmiliano Martin\nIngeniero en Sistemas de Informaci\u00f3n y hace 6 a\u00f1os qu\u00e9 trabajo en Mercadolibre. Actualmente me desempe\u00f1o con MLOps dentro de Mercadolibre, en donde construimos herramientas para los desarrolladores de Machine Learning. Me apasiona el desarrollo de software en general, me gusta estar en un constante aprendizaje de nuevas tecnolog\u00edas y buenas pr\u00e1cticas de programaci\u00f3n.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/470/",
+  "description": "En nuestro día a día como desarrolladores nos solemos encontrar con la problemática de tener que mejorar la performance de nuestro código y para este tipo de tareas uno de los pilares es poder medir y en base a ello poder tomar decisiones de optimización. En esta charla conoceremos algunas reglas básicas de la optimización, luego abordaremos el concepto de profiling y como python nos permite aplicarlo tanto en CPU como en memoria.",
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-  "title": "PyConAr 2021 - Profiling & Optimization in Python",
+  "title": "Profiling & Optimization in Python",
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 {
-  "description": "El taller se enfoca en transmitir experiencias de ense\u00f1anza realizadas en un contexto de trabajo remoto (por covid-19) con recursos de acceso libre para docentes de diferentes niveles y \u00e1reas de estudio. Somos un grupo interdisciplinario que, debido a la necesidad de formar a docentes en el uso de estas herramientas, conformamos un grupo de trabajo donde el rol de los inform\u00e1ticos fue adecuar los contenidos a una metodolog\u00eda que ponga en juego la ense\u00f1anza desde un punto de vista din\u00e1mica y pedag\u00f3gica. El trabajo en conjunto entre docentes del \u00e1rea y formados en el aspecto pedag\u00f3gico permiti\u00f3 que contenidos t\u00e9cnicos fueran posibles de ser incorporados por docentes. Trabajaremos con herramientas y recursos libres (Open Source) tecnol\u00f3gicos accesibles los cuales resultan simples de incorporar para los docentes. A trav\u00e9s de su uso y experiencia permiten potenciar la ense\u00f1anza de las distintas materias en el nivel secundario (T\u00e9cnico o no) o primario. Asi como tambi\u00e9n es aplicable en el nivel universitario para la investigaci\u00f3n y docencia. Veremos las herramientas e infraestructuras disponibles en Internet las cuales permiten un trabajo colaborativo y de acceso remoto. En particular el entorno de trabajo Jupyter es una herramienta interactiva y din\u00e1mica para lograr participaci\u00f3n activa y motivadora de los estudiantes en el proceso de aprendizaje. Hemos generado recursos que permiten replicar estas experiencias, a trav\u00e9s de la generaci\u00f3n de clases y un video tutorial para armar una infraestructura propia(vps) que permite agrupar los recursos en la nube(https://youtu.be/P8w0OtG2Rdw).\n\nDisertantes: Sof\u00eda Martin, Ariel Ramos, Liliana Hurtado, Sebasti\u00e1n Flores Benner\nHemos dictado varios cursos para docentes y estudiantes de diferentes niveles y disciplinas para potenciar la ense\u00f1anza a trav\u00e9s de herramientas tecnol\u00f3gicas de acceso libre.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/478/",
+  "description": "El taller se enfoca en transmitir experiencias de enseñanza realizadas en un contexto de trabajo remoto (por covid-19) con recursos de acceso libre para docentes de diferentes niveles y áreas de estudio. El trabajo en conjunto entre docentes del área y formados en el aspecto pedagógico permitió que contenidos técnicos fueran posibles de ser incorporados por docentes. En particular el entorno de trabajo Jupyter es una herramienta interactiva y dinámica para lograr participación activa y motivadora de los estudiantes en el proceso de aprendizaje.",
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-  "title": "PyConAr 2021 - Programar y Reprogramar Recursos para Docentes (Python + Jupyter)",
+  "title": "Programar y Reprogramar Recursos para Docentes (Python + Jupyter)",
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-  "description": "Python Mutant Nation. El objetivo de las pruebas de mutaci\u00f3n es asegurar que las pruebas unitarias fallen cuando el c\u00f3digo fuente se cambian arbitrariamente (mutar). Se busca que las pruebas sean capaces de distinguir el programa original del mutante Las pruebas de mutaci\u00f3n pueden ser una alternativa a la cobertura de tests (coverage). A diferencia de la cobertura, las pruebas de mutaciones pueden mostrar distintos tipos de errores y que lugares no est\u00e1n siendo probados adecuadamente. - Introducci\u00f3n - Herramientas disponibles (Mutmut y Mutpy) - Mutation operators - Integraci\u00f3n a unitest y pytest - Demo - Evaluando la calidad de las pruebas unitarias.\n\nDisertante: Marco Carranza\nEmprendedor y cofundador de Teamcore Solutions. Creamos soluciones para la industria de Retail utilizando machine learning y procesando grandes vol\u00famenes de datos de nuestros clientes en Latinoam\u00e9rica.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/480/",
+  "description": "Python Mutant Nation. El objetivo de las pruebas de mutación es asegurar que las pruebas unitarias fallen cuando el código fuente se cambian arbitrariamente (mutar). Se busca que las pruebas sean capaces de distinguir el programa original del mutante. Las pruebas de mutación pueden ser una alternativa a la cobertura de tests (coverage). A diferencia de la cobertura, las pruebas de mutaciones pueden mostrar distintos tipos de errores y que lugares no están siendo probados adecuadamente.",
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-  "description": "Disertante: Neal Norwitz\n\nRonda de preguntas y respuesta a Neal Norwitz, luego de su charla \"Getting the Most Value Out of Testing\" https://youtu.be/orq4OhahLrg",
+  "description": "Ronda de preguntas y respuesta a Neal Norwitz, luego de su charla \"Getting the Most Value Out of Testing\"",
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-  "title": "PyConAR 2021 - Q&A con Neal Norwitz",
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 {
-  "description": "Cuando hablamos del workflow completo de un sistema de Machine Learning en producci\u00f3n solemos pasar por alto una etapa que es cr\u00edtica para el suceso del sistema, el etiquetado de datos. En ambientes acad\u00e9micos o de aprendizaje, todos los datos de entrenamiento se encuentran evaluados y las etiquetas son consideradas 100% correctas, con lo cual generalmente no se realiza un an\u00e1lisis m\u00e1s profundo de las mismas. Sin embargo, en sistemas productivos online, rara vez se nos presenta dicho escenario, puede ser que al inicio de un proyecto directamente no contemos con los valores target, que solo contemos con una fracci\u00f3n de los mismos o incluso que los valores asignados no siempre sean correctos. Por otra parte, en la otra punta del pipeline con el monitoreo de modelo, se nos presenta un problema muy emparentado como lo es el feedback incompleto, o sea, que muchas veces no tendremos visibilidad de errores cometidos por el modelo, los cuales muchas veces se perpet\u00faan al reintroducirlos como datos de reentrenamiento. Todos estos escenarios, nos llevan a buscar metodolog\u00edas para evaluar la confianza de los labels, de multiplicar el impacto de los m\u00e1s confiables y excluir o corregir aquellos los que generen ruido. En esta charla deseo mostrar c\u00f3mo se atacaron estas problem\u00e1ticas dentro de la iniciativa de moderaci\u00f3n de art\u00edculos prohibidos en el marketplace de MercadoLibre, y las lecciones aprendidas.\n\nDisertante: Ramiro Caro\nCientifico de datos e Ingeniero Electronico, egresado de la Universidad Nacional de Cordoba. Mas de 10 a\u00f1os trabajando en proyectos enfocados en datos en industrias como ecommerce, petroleo/gas, o distribucion de energia electrica. Actualmente me desempe\u00f1o como Data Scientist en Mercado Libre en el area de deteccion de articulos prohibidos.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/460/",
+  "description": "Cuando hablamos del workflow completo de un sistema de Machine Learning en producción solemos pasar por alto una etapa que es crítica para el suceso del sistema, el etiquetado de datos. En ambientes académicos o de aprendizaje, todos los datos de entrenamiento se encuentran evaluados y las etiquetas son consideradas 100% correctas, con lo cual generalmente no se realiza un análisis más profundo de las mismas. Sin embargo, en sistemas productivos online, rara vez se nos presenta dicho escenario. Esta charla muestra cómo se atacaron estas problemáticas dentro de la iniciativa de moderación de artículos prohibidos en el marketplace de MercadoLibre, y las lecciones aprendidas.",
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   "recorded": "2021-10-29",
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-  "title": "PyConAr 2021 - \u00bfQue hacer cuando no podemos confiar en los labels? Una implementacion practica",
+  "title": "¿Que hacer cuando no podemos confiar en los labels? Una implementacion practica",
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 {
-  "description": "Trabaj\u00e9 10 a\u00f1os como syadmin en entornos unix. Despu\u00e9s de un tiempo de bash y python scripting para automatizaci\u00f3n de tareas, decido pasar al otro lado y comenzar con programacion en python, mayormente en desarrollo backend. Trabaje en el \u00e1rea de retail, telecomunicaciones, financiero y p\u00fablico. Actualmente trabajo en algorinfo, en el analisis de datos.\n\nDisertante: Xavier Petit\nTecnico en computacion, sysadmin en una primer epoca, programador desde los ultimos 5 a\u00f1os. Actualmente trabajando con datos y machine learning en Algorinfo.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/443/",
+  "description": "Técnico en computación con experiencia como sysadmin en entornos Unix. Experto en bash y python scripting para automatización de tareas, así como en programación backend en Python, con experiencia en retail, telecomunicaciones, financiero y sector público. Actualmente trabajando con datos y machine learning.",
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-  "title": "PyConAr 2021 - Scrapping javascript sin javascript",
+  "title": "Scrapping javascript sin javascript",
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 {
-  "description": "Cuando leemos un art\u00edculo sobre una vulnerabilidad de seguridad explotada en un sistema X, imaginamos qu\u00e9 tipo de error cometi\u00f3 el desarrollador para insertar tal fallo. El problema es que a veces no hay un fallo relacionado, pero si cierto patrones que pueden ser abusados y desembocar en un problema de seguridad. Esta charla revisa ciertas implementaciones de software, a todas luces correctas, pero que pueden propiciar escenarios de seguridad complejos. Estas vulnerabilidades fueron encontradas en proyectos open-source.\n\nDisertante: Claudio Salazar\nApplication Security Engineer con m\u00e1s de 10 a\u00f1os programando en Python.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/476/",
+  "description": "Cuando leemos un art\u00edculo sobre una vulnerabilidad de seguridad explotada en un sistema X, imaginamos qu\u00e9 tipo de error cometi\u00f3 el desarrollador para insertar tal fallo. El problema es que a veces no hay un fallo relacionado, pero si cierto patrones que pueden ser abusados y desembocar en un problema de seguridad. Esta charla revisa ciertas implementaciones de software, a todas luces correctas, pero que pueden propiciar escenarios de seguridad complejos. Estas vulnerabilidades fueron encontradas en proyectos open-source.",
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+    "Claudio Salazar"
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-  "title": "PyConAr 2021 - Security Code Review in Python",
+  "title": "Security Code Review in Python",
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 {
-  "description": "Actualmente existen diversas t\u00e9cnicas en el \u00e1rea de deep learning que nos aportan un grado de comprensi\u00f3n distinto de las im\u00e1genes. En este caso, hablaremos de Segmentaci\u00f3n sem\u00e1ntica: Est\u00e1 t\u00e9cnica nos permitir\u00e1 etiquetar cada pixel de la imagen con con la clase que est\u00e1 representando. Durante esta charla repasaremos el estado del arte dentro de este campo, desde los modelos tradicionales como U-Net hasta la utilizaci\u00f3n de Vision-Transformers. A continuaci\u00f3n, mostraremos como podemos entrenar nuestro modelo con Pytorch para que reconozca \u00f3rganos en im\u00e1genes m\u00e9dicas. Finalmente, comentaremos distintas t\u00e9cnicas de optimizaci\u00f3n que aplicaremos a nuestro modelo para que sea capaz de realizar predicciones en dispositivos IoT como Jetson-nano, raspberry-pi y Azure Percept.\n\nDisertante: Rodrigo Cabello Malag\u00f3n\nResearch Engineer en Plain Concepts y Microsoft MVP en la categor\u00eda de Inteligencia Artificial. Apasionado de las \u00faltimas tecnolog\u00edas y todo lo que tenga relaci\u00f3n con el \u00e1rea de la inteligencia artificial. Actualmente me encuentro desarrollando proyectos de Visi\u00f3n por computaci\u00f3n que hacen uso de t\u00e9cnicas de Deep Learning.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/479/",
+  "description": "Actualmente existen diversas técnicas en el área de deep learning que nos aportan un grado de comprensión distinto de las imágenes. En este caso, hablaremos de Segmentación semántica: Esta técnica nos permitirá etiquetar cada pixel de la imagen con con la clase que está representando. Durante esta charla repasaremos el estado del arte dentro de este campo, desde los modelos tradicionales como U-Net hasta la utilización de Vision-Transformers. A continuación, mostraremos como podemos entrenar nuestro modelo con Pytorch para que reconozca órganos en imágenes médicas.",
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   "recorded": "2021-10-27",
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-  "title": "PyConAr 2021 - Segmentaci\u00f3n de im\u00e1genes m\u00e9dicas en dispositivos IoT",
+  "title": "Segmentación de imágenes médicas en dispositivos IoT",
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index a60c9adc7..64670f4d3 100644
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@@ -1,5 +1,5 @@
 {
-  "description": "La charla pretende ser una introducci\u00f3n al desarrollo de Smart Contracts para Ethereum en Solidity, orientada a aquellos que ya conocen y trabajan con Python. Planeo compartir mi experiencia desarrollando los smart contracts para Ensuro (https://github.com/ensuro/ensuro/) estos \u00faltimos meses, donde utilic\u00e9 Python/Brownie para los casos de pruebas y un desarrollo propio para prototipar los smart contracts en Python.\n\nDisertante: Guillermo Narvaja\nPythonista desde 2004. Co-Founder de Fierro y de RadioCut. Actualmente Co-Founder CTO de Ensuro, una asegurada descentralizada sobre la blockchain, que permite recaudar y manejar el capital de respaldo asociado a seguros.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/440/",
+  "description": "La charla pretende ser una introducción al desarrollo de Smart Contracts para Ethereum en Solidity, orientada a aquellos que ya conocen y trabajan con Python. Se comparte experiencia desarrollando los smart contracts para Ensuro utilizando Python/Brownie para los casos de pruebas.",
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-  "description": "Structural Pattern Matching es la nueva caracter\u00edstica de Python, introducida en la versi\u00f3n 3.10, que permite mapear reglas con acciones, como el viejo switch/case, pero con algunas features extras. Voy a repasar distintas formas de uso, a trav\u00e9s de ejemplos, incluyendo casos como encontrar patrones en secuencias, m\u00faltiples secuencias, valores \u00fanicos, wildcards, clases, el uso de or y as, y otros.\n\nDisertante: Marcos Mesmer y Rosset\nCuervo y mate amargo. Entusiasta del software libre, Python, docker y un mont\u00f3n de tecnlog\u00eda.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/495/",
+  "description": "Structural Pattern Matching es la nueva característica de Python, introducida en la versión 3.10, que permite mapear reglas con acciones, como el viejo switch/case, pero con algunas features extras. Se repasa distintas formas de uso, a través de ejemplos, incluyendo casos como encontrar patrones en secuencias, múltiples secuencias, valores únicos, wildcards, clases, el uso de or y as, y otros.",
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-  "description": "En 2018 Hern\u00e1n Wilkinson hizo una charla de c\u00f3mo deber\u00eda ser el desarrollo de software https://www.youtube.com/watch?v=lV9ozQbYEnc En esa charla mostr\u00f3 un lindo ejemplo de manejo de unidades en Smalltalk. En esta charla vamos a tratar de implementar esa misma idea en Python aplicando TDD\n\n\nDisertante: Yonatan Romero\nProgramador Python en Onapsis. Me gusta entender c\u00f3mo funcionan los lenguajes de programaci\u00f3n. Me gusta el modelado de la programaci\u00f3n orientada a objetos\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/450/",
+  "description": "En 2018 Hernán Wilkinson hizo una charla de cómo debería ser el desarrollo de software. En esa charla mostró un lindo ejemplo de manejo de unidades en Smalltalk. En esta charla vamos a tratar de implementar esa misma idea en Python aplicando TDD.",
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-  "description": "PyZombis es un curso virtual completo de introducci\u00f3n a la programaci\u00f3n, abierto a la comunidad y gratuito. Podr\u00e1s dar tus primeros pasos con Python, construir programas sencillos y recorrer aspectos avanzados como utilizaci\u00f3n de API, interfaces Web MVC, Archivos, Bases de Datos y hasta Juegos con PyGame!!! Vista previa: http://bit.ly/PyZombis Remake de \"Python para Zumbis\": un exitoso curso online abierto y masivo (MOOC) del Profesor Fernando Massanori. En Brasil tuvo gran difusi\u00f3n y decenas de miles de inscriptos: https://speakerdeck.com/fmasanori/python-the-next-brazilian-generation En esta nueva versi\u00f3n colaborativa, se tradujeron los contenidos al Espa\u00f1ol, en un formato Web interactivo, m\u00e1s \u00e1gil y divertido. Adem\u00e1s se adaptaron los ejercicios para poder ser realizados completamente en el navegador, sin requisitos especiales ni necesidad de instalar programas en tu computadora. Los ejercicios tienen correcci\u00f3n automatizada para que puedas medir tu progreso al instante, y repasar varios temas de manera f\u00e1cil e intuitiva. Las actividades incluyen un Interprete Python en el navegador, un Visualizador de c\u00f3digo paso a paso y un Entorno de Programaci\u00f3n web completo para escribir y correr tus propios programas \u00a1todo incluido! Tambi\u00e9n invitamos a docentes que quieran conocer m\u00e1s sobre el proyecto, las herramientas, como utilizarlo o contribuir con el desarrollo o difusi\u00f3n.\n\nDisertantes: Mariano Reingart, Nicolas Sandoval y colaboradores\nMariano es un desarrollador de software y docente; ha ense\u00f1ado programaci\u00f3n y computaci\u00f3n en universidades y institutos terciarios Nicolas es un entusiasta de python y ha colaborando con el proyecto como mentor para el GSoC y otras actividades de la comunidad\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/468/",
+  "description": "PyZombis es un curso virtual completo de introducción a la programación, abierto a la comunidad y gratuito. Se pueden dar los primeros pasos con Python, construir programas sencillos y recorrer aspectos avanzados como utilización de API, interfaces Web MVC, Archivos, Bases de Datos y hasta Juegos con PyGame. En esta nueva versión colaborativa, se tradujeron los contenidos al Español, en un formato Web interactivo, más ágil y divertido. Los ejercicios tienen corrección automatizada para que se pueda medir el progreso al instante.",
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-  "title": "PyConAr 2021 - Taller PyZombis: curso online interactivo de intro a la programaci\u00f3n en Python",
+  "title": "Taller PyZombis: curso online interactivo de intro a la programación en Python",
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-  "description": "No hay muchas funcionalidades del lenguaje Python que sean m\u00e1s controvertidas y generen m\u00e1s dudas que las metaclases. Generalmente consideradas como el \u00faltimo escal\u00f3n del aprendizaje sobre el lenguaje, las metaclases son una funcionalidad muy poderosa (y rara vez usada) del lenguaje que permite ir un paso m\u00e1s all\u00e1 en cuanto a las posibilidades que ofrece nuestro c\u00f3digo. La idea de esta charla es dar una explicaci\u00f3n desde las bases del lenguaje y desde el aspecto pr\u00e1ctico con un ejemplo extra\u00eddo del c\u00f3digo del framework web Django.\n\nDisertante: Agust\u00edn Scaramuzza\nDescubr\u00ed Python en el a\u00f1o 2013, empec\u00e9 a trabajar con el lenguaje en el 2015 y no mir\u00e9 atr\u00e1s. Soy participante activo de varias comunidades de software (si es libre mejor a\u00fan!), no solo de Python.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/457/",
+  "description": "No hay muchas funcionalidades del lenguaje Python que sean más controvertidas y generen más dudas que las metaclases. Generalmente consideradas como el último escalón del aprendizaje sobre el lenguaje, las metaclases son una funcionalidad muy poderosa (y rara vez usada) del lenguaje que permite ir un paso más allá en cuanto a las posibilidades que ofrece nuestro código. La idea de esta charla es dar una explicación desde las bases del lenguaje y desde el aspecto práctico con un ejemplo extraído del código del framework web Django.",
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-  "title": "PyConAr 2021 - Todo lo que siempre quisiste saber sobre metaclases",
+  "title": "Todo lo que siempre quisiste saber sobre metaclases",
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-  "description": "La idea es explicar como se pueden transformar datos geograficos en GeoPandas, y en particuticular, explicar el funcionamiento de la libreria \"Shapely\". Sin entrar en profundidad, mostrar sus capacidades y luego presentar un ejemplo: Framework basado en GeoPandas capaz de generar una grilla de celdas al rededor de una costa(o cualquier geometria lineal o poligonal).\n\nDisertante: Bruno Lattanzio\nEstudiante de Licenciatura en Sistemas en Universidad de Quilmes.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/451/",
+  "description": "La idea es explicar como se pueden transformar datos geograficos en GeoPandas, y en particular, explicar el funcionamiento de la libreria \"Shapely\". Sin entrar en profundidad, mostrar sus capacidades y luego presentar un ejemplo: Framework basado en GeoPandas capaz de generar una grilla de celdas al rededor de una costa o cualquier geometria lineal o poligonal.",
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-  "title": "PyConAr 2021 - Transformaci\u00f3n de datos con GeoPandas",
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 {
-  "description": "Mi inter\u00e9s por el software libre, las redes y las comunidades vienen desde los '80, cuando participaba en FidoNET, copiaba c\u00f3digo de revistas como Commodore World y desarrollaba en casa. Se renueva con Python, su gran atractivo y la vibrante comunidad argentina formada con el lenguaje . Luego, paso a paso, desde la participaci\u00f3n casi tur\u00edstica en los primeros eventos, a la cooperaci\u00f3n con PR chicos en proyectos muy seleccionados, y dando charlas primero en mi ciudad, luego en otras ciudades y en el exterior, primero en espa\u00f1ol y luego en ingl\u00e9s, fui cumpliendo las metas propuestas. Finalmente, este a\u00f1o, logr\u00e9 conseguir trabajo como dev remoto usando la tecnolog\u00eda que eleg\u00ed.\n\nDisertante: Mar\u00eda Andrea Vignau\nSoy Mar\u00eda Andrea Vignau, Ingeniera en Sistemas de Informaci\u00f3n, trabajo como developer SemiSenior en Shiphero. \u00daltimamente estoy colaborando con las comunidades de software libre, como socia de Asociaci\u00f3n Civil Python Argentina, y coorganizadora de Flisol a\u00f1os 2017,2018,2019, PyDayNEA 2018-2019, Autodefensa Digital 2019, 2020, disertante en PyCon USA 2019, EuroPython 2020 y otros eventos.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/489/",
+  "description": "Mi interés por el software libre, las redes y las comunidades vienen desde los '80, cuando participaba en FidoNET, copiaba código de revistas como Commodore World y desarrollaba en casa. Se renueva con Python, su gran atractivo y la vibrante comunidad argentina formada con el lenguaje. Luego, paso a paso, desde la participación casi turística en los primeros eventos, a la cooperación con PR chicos en proyectos muy seleccionados, y dando charlas primero en mi ciudad, luego en otras ciudades y en el exterior, primero en español y luego en inglés, fui cumpliendo las metas propuestas. Finalmente, este año, logré conseguir trabajo como dev remoto usando la tecnología que elegí.",
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-  "title": "PyConAr 2021 - Triunfar con Python: Vivencias y reflexiones de una programadora",
+  "title": "Triunfar con Python: Vivencias y reflexiones de una programadora",
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@@ -1,5 +1,5 @@
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-  "description": "Motivacion Python es un excelente lenguaje para empezar a programar, una gran herramienta para empezar tu carrera profesional como software developer, data scientist, o machine learning engineer. Pero, despu\u00e9s de que aprendiste la sintaxis b\u00e1sica y quer\u00e9s empezar a construir tus propios proyectos, seguramente te encontraste con el \"virtualenv dilema\". \u00bfQu\u00e9 es un virtualenv? \u00bfC\u00f3mo encaja conmigo? \u00bfPor qu\u00e9 necesito un virtualenv? Hoy el ecosistema Python tiene varias herramientas para resolver este \"dilema\". Voy a hacer un breve repaso por las herramientas actuales que los devs, cient\u00edficos de datos, e ingenieros de Machine Learning est\u00e1n usando actualmente. Table of contents Introduction: 2\u2019 About me: 2\u2019 What is a virtualenv?: 3\u2019 Why do I need a virtualenv?: 3\u2019 Tools: 1\u2019 venv module: 5\u2019 pipenv: 5\u2019 poetry: 5\u2019 pyenv: 5\u2019 docker: 5\u2019 Other tools: 4\u2019 Q&A: 5\u2019\n\nDisertante: LeCoVi\nI\u2019m a python user since 2013. I\u2019m a Python Argentina NGO founder and treasurer. I\u2019ve been PyConAR co-organizer since 2016. I\u2019m currently working at Mercado Libre as a Manager, one of my Teams are the Python Ecosystem team, who are responsible to maintain the internal Python tools used mainly with security and machine learning. I\u2019m an IT professional and teacher with more than 15 years of experience.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/465/",
+  "description": "Python es un excelente lenguaje para empezar a programar, una gran herramienta para empezar tu carrera profesional como software developer, data scientist, o machine learning engineer. Pero, después de que aprendiste la sintaxis básica y querés empezar a construir tus propios proyectos, seguramente te encontraste con el \"virtualenv dilema\". ¿Qué es un virtualenv? ¿Cómo encaja conmigo? ¿Por qué necesito un virtualenv? Hoy el ecosistema Python tiene varias herramientas para resolver este \"dilema\".",
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-  "title": "PyConAr 2021 - Understanding Python virtualenvs.",
+  "title": "Understanding Python virtualenvs.",
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diff --git a/pycon-ar-2021/videos/pyconar-2021-yo-no-lo-vote-pequeno-aporte-a-una-democracia-mas-participativa.json b/pycon-ar-2021/videos/pyconar-2021-yo-no-lo-vote-pequeno-aporte-a-una-democracia-mas-participativa.json
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+++ b/pycon-ar-2021/videos/pyconar-2021-yo-no-lo-vote-pequeno-aporte-a-una-democracia-mas-participativa.json
@@ -1,7 +1,7 @@
 {
-  "description": "Este es un esbozo de las ideas que pretendo tocar durante la charla: \n* Peque\u00f1a introducci\u00f3n al mundo de los datos \n* Explicar el uso de datos en el estado \n* Mostrar ejemplos de buen y mal exposici\u00f3n de datos de parte de organismos estatales \n* Explicar algunos conceptos sobre la ley de datos: https://www.argentina.gob.ar/aaip/accesoinformacion/datospublicos \n* Mostrar proyectos de an\u00e1lisis de datos a nivel nacional \n* \u00bfPorque deber\u00eda importarnos esto? \n* Ejemplos propios de mi Github sobre como afronte un problema de limpieza y an\u00e1lisis de datos de mi propia ciudad\n\n\nDisertante: Rodrigo Tesone\nRosarino de 24 a\u00f1os que estudia Lic. en F\u00edsica en la U.N.R. Soy un apasionado de resolver problemas en general. Este a\u00f1o oriente mi formaci\u00f3n autodidacta al an\u00e1lisis y limpieza de datos.\n\nhttps://eventos.python.org.ar/events/pyconar2021/activity/461/",
+  "description": "Este es un esbozo de las ideas que pretendo tocar durante la charla: Pequeña introducción al mundo de los datos, explicar el uso de datos en el estado, mostrar ejemplos de buen y mal exposición de datos de parte de organismos estatales, explicar algunos conceptos sobre la ley de datos, mostrar proyectos de análisis de datos a nivel nacional, y ejemplos propios de como afronte un problema de limpieza y análisis de datos.",
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   "related_urls": [
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+    "Rodrigo Tesone"
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+    "pyconar2021"
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-  "title": "PyConAr 2021 - \u00a1Yo no lo vote! Peque\u00f1o aporte a una democracia mas participativa",
+  "title": "¡Yo no lo vote! Pequeño aporte a una democracia mas participativa",
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