Implementación de un sistema de cómputo Map-Reduce sobre AMQP

Para el cierre de la materia de de “Aprendizaje automático sobre grandes volúmenes de datos“, se me ocurrio que seria interesante la creación de una infraestructura “a la hadoop” en puro Python y sobre AMQP. Bueno hice eso y el resultado lo pueden ver acá: http://poopy.jbcabral.org

Además del código presente un informe de como encare el proyecto que esta disponible acá: https://bytebucket.org/leliel12/bigdata_famaf/raw/tip/poopy/build/latex/poopy.pdf

Creo que el informe es bastante ideal para el que quiera entender AMQP o los conceptos muy básicos de Hadoop desde AMQP

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Tres slides de charlas

Mi señora novia dio una charla bastante interesante sobre un proceso de asignación de costos:

Di una charla de presentación del proyecto de investigación con el titulo “Análisis de Datos a través de grafos”

Por último esto es de una charla que di para los astrónomos del Proyecto ABRAS en el Observatorio Astronómico Córdoba

La totalidad de mis charlas las tengo disponibles en PDF en este repo: https://bitbucket.org/leliel12/talks/src

usar la versión 2 o la 3?

existió en un pasado un proyecto de software que en su version 2.x fue muy utilizado. Cuando los developers lanzaron la versión 3, la cual defendian que era mejor (y probablemente lo era), nadie nunca la quiso usar. pasado el tiempo los developers decidieron escuchar la realidad de sus usuarios y crearon una nueva versión, que combinaba las características de 2.x y 3.x; se llamó: winamp 5.0

python 5 is comming?

PyCon Es 2013: Track Científico

Todas las charlas del track científico de PyCon españa 2013

las diapositivas están disponibles en cada una de las grillas de la pagina http://2013.es.pycon.org/

PEP 8 – Un capricho

Hoy me dijeron que la guía de estilos de Python es solo “estilo” y no es importante para enseñar a programar a estudiantes

bueno… NO. (por que: es un lenguaje de programación dinámico, anteriormente había caos en el mundo pythonico, hay mucha convención en el código python, y leer código es parte importante de aprender a programar)

Los invito a los jr en Python que piensen eso que copien el siguiente código y lo hagan andar 🙂

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

class Cls(object):

    def __init__(self):
        a = "Lorem ipsum dolor sit amet, consetetur sadipscing elitr, sed" \
            "diam nonumyeirmod tempor invidunt ut la"
        self.attr_0 = 0
        self._attr_1 = 1
        self.__attr_2 = 3

    def __m0__(self):
        a = "Lorem ipsum dolor sit amet, consetetur sadipscing elitr, sed" \ 
            "diam nonumyeirmod tempor invidunt ut la"
        return "ok"

    def _m1(self):
        return "ok"

    def __m2(self):
        return ok

inst = Cls()
print inst.attr_0
print inst._attr_1
print inst._Cls__attr_2
print inst.__m0__()
print inst._m1()
print inst.__m2()


SciPyCon Argentina 2013 Mayo del 2013 (Crónica de un viaje de hace mucho)

http://scipycon.com.ar/

Fotos: https://plus.google.com/u/0/events/gallery/c0k8r28sag9h268p58mnvvu8nf0

Tratando de saldar una deuda con el pasado (y luego de dos fallidos post que me hicieron descubrir que en la ruta conviene no poner “publicar”); me dedico a relatar brevemente como fue la experiencia de la primer conferencia habla hispana de Python en la ciencia.

Los organizadoras conocieron a quien les escribe, mientras se desarrollaba la PyCon Argentina 2012 en Buenos Aires, en la cual se comenzó a gestar, con la realización de un track científico, la posibilidad de que La ciencia y Python tenga su propio lugar dado sus objetivos diferentes a PyAr tradicional.

Con el paso de los meses, y previa conformación de una lista de distribución propia, lo que fue planeado originalmente como un PyDay en la ciudad de Puerto Madryn de la provincia de Chubut se convirtió en algo mucho mas grande, mas elaborado y adecuado a los científicos en ves de los desarrolladores open-source.

La fecha del evento fue el 16, 17 y 18 de mayo en la sede de Puerto Madryn Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco y se conto con el tradicional 60% de publico con respecto a los 255 inscriptos.

Luego del acto de apertura con autoridades, políticas, académicas y de la organización se comenzó a realizar la grilla de actividades que se puede dividir en tres partes principales:

  1. 2 Tutoriales de 3 clases de 2 horas de duración:
    • “Inteligencia Artificial con Python” – Juan Pedro Fisanotti
    • “Python Científico”-  Damián Avila
  2. Una serie de charlas de contenido mas avanzado:
    • Introducción a Python en Biología Molecular – Sebastian Bassi
    • Why Python? (¿Por que Python?) – Juan Cabral
    • Making cross matched astronomical catalogs – Sebastian Gurovich
    • Building applications for scientists using the Enthought Tool Suite – Prabhu Ramachandran
    • Descubriendo vulnerabilidades en ejecutables con SEA – Gustavo Grieco
    • Yatel – Exploración de perfiles para Minería de Datos – Juan Cabral
    • Sistema de alerta temprana de riesgo de sequías y plagas en Python – Octavio Bruzzone
    • IPython notebook: el “paper ejecutable” – Damian Avila
    • Sistemas de Monitoreo mediante HTML5 – Nahuel Defossé
    • Crushing numbers with Python: some lessons learned – Prabhu Ramachandran
  3. Posters que fueron presentados en una micro charlas de 5 minutos en un break
    • Robótica Educativa con Android + Python + Pingüino-PIC18F4550. Andrés Cintas
    • El uso de las Simulaciones con Sage y sus implicancias en la enseñanza de la regresión lineal. Franco Nicolás Bellomo
    • Imfractal: Dimensiones fractales sin esfuerzo en Python. Rodrigo Baravalle
    • Mapas de asimilación de datos en un modelo de olas. Pablo Echevarría
    • Inteligencia Ambiental con Redes de Sensores Inteligentes. Martín Bilbao. Daniel Ormachea
    • Caracterización de proteínas por medio de Biopython. Flavio Spetale

Por ultimo se realizaron unas breves charlas relámpago para el final del último día.

Se contó, también, con un invitado internacional perteneciente Enthought (la empresa casi propulsora de todo lo que es python científico a nivel mundial): Prabhu Ramachandran el cual dio dos charlas charlas.

Si se desea conocer más de las actividades durante el evento le recomiendo explorar la pagina oficial del evento.

También el segundo día se hizo un taller para unos 150 estudiantes secundarios, a los cuales se les explico varios tópicos de la programación (en mi caso me toco una introducción a Pilas)

En resumen:

Lo bueno:

  • Mucha ciencia.
  • Ver personas de otras especialidades entusiasmadas con lo que los developers de Python podemos ofrecer.
  • El evento estuvo muy prolijamente organizado con contratiempo menores (casi insignificantes)
  • El auditorio y el ambiente general de la universidad.
  • El apoyo oficial
  • Tantos sponsors.
  • saber la ubicación de las siguientes 2 sedes de antemano.

Lo Malo:

  • La pobre internet de la zona.
  • La pobre concurrencia de los miembros de la comunidad de Python Argentina.

Lo feo:

  • No haber planeado alguna publicación con resúmenes de la conferencia (para darle mas rigor científico).

UPDATE:

 

PyRadar 0.2

El 9 de julio empaquete versión 0.2 de PyRadar

Pyradar es una colección de algoritmos para el tratamiento de imágenes satelitales SAR. creadas por dos miembros dela lista SciPy.Ar (Joaquín Tita y Matías Herranz) como tesis de final de carrera de licenciatura en ciencias de la computación del FAMaF de la UNC.

Invito a intentar instalarla a todos (a ver si hay algún bug que corregir en el packaging) siguiendo las instrucciones presentes en:

http://pyradar-tools.readthedocs.org/en/latest/

También quien quiera forquear el repo y ayudar en la traducción del tutorial (que vendría muy bien) la dirección es:

https://github.com/PyRadar/pyradar

Un video clasificando una foto satelital de Santa Rosa de Río Primero (Córdoba)