
Intervista Pythonista
By Python Milano

Intervista PythonistaApr 06, 2022

Data science: competizioni e modelli di team. Ep 46
Conosciamo Alberto Danese, responsabile data science di Nexi, Kaggle Grand Master e autore di Data Culture. Racconteremo l'esperienza di chi ha gareggiato con tasti e sudore sulla piattaforma più popolare per competizioni di data science. Parleremo poi di modelli organizzativi di data science (quali funzionano e perché).
📣📣 Potete vincere una copia del suo libro partecipando a questo form entro il 15 dicembre!
https://forms.gle/RSbvBzNKgfFHbwgN8

LLM: il framework open nato in Italia. Ep 45
Conosciamo Piero Savastano, data scientist e fondare di Cheshire Cat (Stregatto). Approfondiremo i large language models (LLM) e le due metodologie principali per specializzare questi modelli su un particolare dominio. Scopriremo poi i dettagli del progetto Stregatto, del suo team e di cosa ci possiamo aspettare dai suoi sviluppi futuri.

CI in Python e RPM: strumenti per automazione elevata. Ep 44
Conosciamo Maja Massarini, software engineer presso RedHat. Maja è una dei mantainer di Packit, un tool per il packaging di progetti upstream in Fedora. Maja ci racconta come il team di mantainer di Packit ha adottato un insieme di strumenti Python per automatizzare la gestione del loro progetto open source e ci darà alcuni consigli utili. Pronti a prendere nota?

Special: pillole dagli speaker del BIDigital
Conosciamo gli speaker del track organizzato da Python Biella Group all'evento BIDigital del 7 ottobre 2023
- Emanuele Fabbiani, xtream: Embeddings, Transformers, RLHF: tre idee per capire come funziona ChatGPT
- Pietro Pisoni, intella: Trading System in Python
- Luca Gilli, clearbox.ai: We Have No Moat': open-source vs closed-source nell'era dei large language models
- Francesco del Sorbo + Giuseppe Longo, Hype: Mobile & Generative AI: come sta cambiando il nostro modo di sviluppare
- Stefania Delprete, ENAIS: Hai mai riflettuto sui potenziali rischi dell'intelligenza artificiale? Prevenire è meglio che curare!. Qui il form per partecipare al sondaggio.
- Federico Belotti, Orobix: Reinforcement Learning: Empowering autonomous agents with decision-making skills

Ep 43 Soft skill per programmatori? Comunicazione, time-management e altro!
Conosciamo Giovanna Galleno, project manager nel campo del cloud e dati. Affronteremo il tema dell'importanza delle soft skills per essere sviluppatori efficaci ed efficienti. Con Giovanna parleremo di comunicazione, di organizzazione del tempo e di misurazione dell'efficacia. Sottolineeremo anche il ruolo delle soft skills nel raggiungimento degli obiettivi professionali, inclusi la gestione dei conflitti e il coinvolgimento degli stakeholder. Infine, forniremo un esempio pratico di come le soft skills contribuiscono al successo della gestione dei progetti.

Ep 42 Copilot e generative AI in pillole
Conosciamo Emanuele Fabbiani, Head of AI di Xtream. Parliamo di GitHub Copilot, un assistente virtuale per la scrittura di codice basato sull'intelligenza artificiale, per conoscere la sua affidabilità e per trovare spunti sulla futura evoluzione di questi strumenti. Conosceremo poi i concetti alla base di ChatGPT e della generative AI, ad esempio gli embeddings e i transformers.

Ep 41 Starlette, Uvicorn e PyDantic. Dietro le quinte di FastAPI
Ospitiamo Marcelo Trylesinski, core maintainer di PyDantic, Uvicorn e Starlette. Marcelo ci racconta le sue attività come maintainer in questi progetti e di come si è impegnato nell'open source fino ad oggi. Si focalizza su diversi aspetti tecnici, inclusi i vantaggi di Starlette, un framework web, rispetto ad altri come Flask. Discute anche delle differenze di lavorare in vari progetti open source, compresi i processi di sviluppo e le sfide affrontate dai maintainer. Inoltre, menziona il suo coinvolgimento in conferenze e talk dove ha discusso delle differenze tra vari framework e ha condiviso esperienze legate all'open source e allo sviluppo software.

Ep 40 Reinforcement Learning con SheepRL
Come si modella un algoritmo di Reinforcement Learning? Tra quali algoritmi possiamo scegliere? Che impatto ha il Reinforcement Learning sui videogiochi? Conosciamo Federico Belotti, Data Scientist presso Orobix e open source contributor di SheepRL!

Ep 39 Codice cybersicuro: penetration test e caccia alle vulnerabilità
Come si scrive codice sicuro? Come si trovano vulnerabilità? Come si diventa Cybersecurity Engineer? Conosciamo Paolo Perego, Cybersecurity Engineer presso SUSE.
Risorse:
- Blog di Paolo: https://codiceinsicuro.it/
- Canale Youtube di Paolo: https://www.youtube.com/c/PaoloPerego
- OWASP: https://owasp.org/

Special - PyCon Giorno 3

Special - PyCon Giorno 2

Special - PyCon Giorno 1

Ep 38 Graph database e finanza con Python
Quali sono i modelli dati o i tipi di interrogazioni che rendono un graph database come Neo4J la scelta giusta? Come si alimenta e interroga Neo4J? Python può essere utile per analizzare dati finanziari e per simulare strategie di investimento? Conosciamo Claudio Cama, data engineer presso Reviva e Youtuber.

Ep 37 Pandas 2.0: novità e sorprese con un core developer
Cosa c'è di nuovo in Pandas 2.0? Ci sono funzionalità importanti di cui si parla poco? Cos'è il Dataframe Consortium e perché non riguarda solo Pandas? Conosciamo Marco Gorelli, Pandas Core Developer

Ep 36 Cultura dei feedback e metodi di stima efficaci
Come creare un clima nel nostro team in cui sia naturale condividere feedback reciprocamente rispettando le sensibilità di ognuno? Quando iniziamo un progetto complesso, come ne stimiamo la durata e come gestiamo tutte le incognite? Conosciamo Fiorella De Luca, project manager presso Nephila e organizzatrice di Fuzzy Brains, Django Girls, PyCon Italia.

Ep 35 Il colloquio del programmatore
Come può prepararsi un programmatore per il prossimo colloquio? E l'intervistatore come può stabilire un buon clima durante il colloquio? Conosciamo Alessio Izzo, software engineer presso DBridge.

Ep 34 Vita da Climate Data Scientist
Cosa significa fare data science in ambito climate? Quali dati si analizzano? Sono dati pubblici? Quali competenze sono necessarie e qual è la cassetta degli attrezzi Python? Conosciamo Matteo De Felice, Senior Data Scientist in ambito climate.
Nella puntata abbiamo parlato di
- PyPSA https://github.com/matteodefelice/pypsa-entsoe
- Interactive Atlas https://interactive-atlas.ipcc.ch/
- Tweet su produzione energia mensile in EU https://twitter.com/matteodefelice/status/1620690268273127425
- Dask
- xarray

Ep 33 Debunking e divulgazione scientifica con Python
Conosciamo Andrea Palladino, fisico e Senior Data Scientist presso GSK. Andrea è un divulgatore scientifico su LinkedIn e con lui scoprire cosa lo motiva a creare contenuti per confutare notizie false con numeri e dati. Parleremo quindi di educazione finanziaria, dati epidemiologici e un piccolo focus su librerie Python per il calcolo parallelo.
Referenze
- profilo LinkedIn di Andrea
- modin

Ep 32 Pillole di Python... Milano
Un po' di storia della nostra community Python Milano con Christian Strappazzon. Parleremo di estensioni di alcune estensioni VS Code sviluppate da Christian e di metaclassi Python.

Ep 31 Full-text search con Django e Postgres
Come si implementa la fulltext search in django? Perché mai dovrei usare Stack Overflow senza leggere le risposte? Conosciamo Paolo Melchiorre, Python Developer, contributor di Django, e CTO di 20tab.

Ep 30 Automatizzare la pulizia del codice
Come automatizzare la pulizia del codice in pochi semplici passi? Quali sono le best practice per gestire ambiente e dipendenze di un progetto Python? Conosciamo Ester Beltrami, core developer di Strawberry GraphQL, software engineer presso Made.com, organizzatrice e sviluppatrice per PyCon Italia.
Nella puntata abbiamo menzionato:
- precommit
- black
- pyupgrade
- flake8 eradicate
- autoflake
- poetry
- pdm
- strawberry graphql

Ep 29 Container e Kubernetes per rilasci senza sorprese
Vi è capitato mai che la vostra web app funzioni in locale ma che qualcosa vada storto al rilascio in produzione? Quali sono le buone pratiche per un automatizzare rilasci e operations del vostro servizio? Conosciamo Luca Barzè, pre-sales engineer di Suse,
Alcuni riferimenti menzionati nella puntata

Ep 28 Simulare la propulsione di razzi spaziali
Perché un ingegnere aerospaziale dovrebbe simulare la propulsione di un razzo spaziale in Python? Come si modella la fluidodinamica di un razzo e da dove si parte?
Conosciamo Ruben Di Battista, rocket scientist e quant technologist presso QRT.
Alcuni riferimenti della puntata

Ep 27 Simuliamo le prossime elezioni in Python
Perché scomodare Python per simulare la legge elettorale delle prossime elezioni? Cos'è il Gerrymandering e perché influenza l'esito delle elezioni? Come si previene?
Conosciamo Gabriele Pinto, economista e data scientist presso la Sapienza e il Ministero di Economia e Finanza.
Citati nella puntata

Ep 26 Dietro le quinte di Psycopg3 e Postgres
Quali sono le novità introdotte da Psycopg3? Che competenze servono per sviluppare un connettore Python per un database? Come si diventa sviluppatori di software open source? Conosciamo Daniele Varrazzo, autore di Psycopg3.
- Psycopg3

Speciale PyScript: Python nel browser
Puntata speciale con Fabio Pliger, software architect presso Anaconda e creatore di PyScript. Con Fabio scopriremo i segreti di PyScript, il framework per creare applicazioni Python su browser.
Abbiamo registrato questa puntata live a PyCon Italia!

Ep 25 Federated ML e... preparare i colloqui per Google!
Cos'è il federated learning? Quali sono possibili attacchi verso modelli di machine learning? Ci sono community che condividono suggerimenti per prepararsi ai colloqui con aziende come Google o Meta? Conosciamo Luca Corbucci, PhD in Computer Science e founder di Pointer Podcast, Pisa.Dev e Superheroes Valley.
Abbiamo parlato di:

Ep 24 I side project in una vita da sviluppatore
Perché i programmatori hanno il vizio di fare dei progetti personali nel tempo libero? Conosciamo Juna Salviati che ha una lunga esperienza di piccoli o grandi progetti personali. Ce ne racconterà alcuni e scopriremo che valore hanno nella carriera di un Pythonista.
Nella puntata abbiamo parlato di
- Model Thinking su Coursera

Ep 23 Sviluppare Smart Contract su Blockchain in Python
Cos'è uno smart contract in una blockchain? Come si sviluppa e pubblica in Python? Quali sono le potenzialità delle blockchain oltre il trading di cryptovalute? Conosciamo Daniel Pyrathon, software engineer presso Phantom e organizzatore di PyCon San Francisco.
Nella puntata abbiamo menzionato:

Ep 22 Cartografia e GIS in Python

Ep 21 Python Paradox e Programmare... from Scratch!
Conosciamo Marco Beri, cofondatore di Python Italia e programmatore. Ci racconterà alcuni aneddoti segretissimi dietro alla creazione di Python Italia e ci racconterà il punto di visto di oggi sul Python Paradox. Marco è autore di libri tra cui Programmare in Python, Espressioni Regolari, e Sviluppare applicazioni web con Django.
Riferimenti

Ep 20 Natural language processing in Python
Quali sono le librerie e i tool principali dell'NLP in Python? Ci sono pacchetti specifici per il testo in italiano? Conosciamo Serena Sensini, ingegnera informatica ed enterprise architect.
Alcuni riferimenti dell'episodio.

Ep 19 Progettare test suite scalabili

Ep 18 Python e il satellite in volo verso Mercurio

Ep 17 Django scalabile e cultura del lavoro... agli antipodi!

Ep 16 Clean code e testing in Python

Ep 15 Vita da Open Source Contributor... anzi Contributrice!

Special: 1 anno di podcast con super ospite

Ep 14 Qualità del codice nei Jupyter Notebook?

Ep 13 Chi usa gli algoritmi e chi invece li crea

Ep 12 Web Scraping: a volte facile... altre invece...

Ep 11 Cosa ci fa un Pythonista nella Commissione Europea?

Ep 10 Demand forecasting con serie temporali gerarchiche

Ep 9 Programmatore (suo malgrado) per un obiettivo importante

Ep 8 Il confine tra Data Visualization e AI

Ep 7 Storia di un Backend diventato troppo grande

Ep 6 Single-page application con Genropy

Ep 5 Python Architectures: Nuovi e Vecchi Pattern

Ep 4 Deployment di Algoritmi con MLOps
