Conosciamo Umar Jamil, Machine Learning Engineer e youtuber in ambito Machine Learning. I suoi video raccontano passo dopo passo (con un'altissima chiarezza e qualità) mattoncini importanti dell'AI come transformer, stable diffusion, RAG.

Umar ci racconterà come ha cambiato carriera da sviluppatore a ML engineer e il suo metodo di studio applicato.

Conosciamo Matteo Benci, lead service and account manager presso Develer, tesoriere di Python Italia e coordinatore di PyCon Italia. Con Matteo scopriremo le novità dell'edizione 2024 di PyCon Italia e quali sono i segreti dietro l'organizzazione di questo evento di community. Approfondiremo poi il tema dell'accessibilità fuori e dentro il mondo software.

Conosciamo Peter Bittner, co-maintainer di behave e appassionato di testing in Python. Scopriremo come ridurre gli ostacoli a un testing efficace ed entreremo nel mondo del Behavior-Driven Development (BDD).

Conosciamo due contributori del progetto Haystack di Deepset: Massimiliano Pippi, responsabile open source engineering, e Stefano Fiorucci, NLP engineer. Con loro scopriamo perché un framework come Haystack semplifica la vita dello sviluppatore che vuole lanciare un'applicazione con LLM.

Anche noi programmatori abbiamo le nostre mode del momento. Quel nuovo framework di cui tutti parlano, il nuovo linguaggio dalle performance incredibili. Dobbiamo veramente studiare o provare ogni novità? Il nostro tech stack che usiamo da anni diventa obsoleto veramente così presto? Conosciamo Riccardo Magliocchetti, senior software developer e open source developer.

PS nella seconda parte della puntata affronteremo il tema dei colloqui di selezione e daremo un po' di consigli utili a candidati e intervistatori

Conosciamo Luca Baggi, machine learning engineer presso xtream e core developer di functime. Approfondiamo le funzionalità del package polars per la gestione efficiente di dataframe. Passiamo poi a functime per scoprire i segreti di questa libreria per la modellazione di time series in modo scalabile.

Nella puntata abbiamo citato

In questa puntata parliamo di Avvento del Codice, la competizione di programmazione, just for fun, forse più conosciuta.

Scopriamo insieme di cosa si tratta e vari aneddoti sulle soluzioni ai complicati problemi degli Elfi.

Conosciamo Alberto Danese, responsabile data science di Nexi, Kaggle Grand Master e autore di Data Culture. Racconteremo l'esperienza di chi ha gareggiato con tasti e sudore sulla piattaforma più popolare per competizioni di data science. Parleremo poi di modelli organizzativi di data science (quali funzionano e perché).

📣📣 Potete vincere una copia del suo libro partecipando a questo form entro il 15 dicembre!

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

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