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.

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

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.

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.

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

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

- pandarallel

- modin

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.