Считаем дни до нашей встречи
Привет, друзья!
До конференции Python-разработчиков Moscow Python Conf++ 2023 осталась 1 неделя, если думаете участвовать — торопитесь зарегистрироваться до 15 мая, а лучше раньше. Потом попасть на конференцию будет сложнее.
Встречаемся 19 и 20 мая 2023 года в Парке им. Горького. Вас ждут:
- 2 дня концентрированной пользы и нетворкинга;
- 16 докладов;
- 500+ участников;
- доступ к докладам фестиваля PHDays и afterparty;
- эксклюзивные экскурсии по киберполигону и продуктам Python для разработчиков.
Участие бесплатное, но нужна регистрация.
Смотрите расписание докладов и заполняйте анкету.
Получить персональное приглашение
Доклады конференции
- А весь ли код покрыт тестами?
- Что еще могло быть не учтено в процессе тестирования?
- Как понять, что код полностью рабочий, качественный?
Для решения этих проблем был разработан инструмент тестирования EQATOR, о возможностях которого и будет доклад Виктории Решетовой (GARPIX).
Когда в приложении что-то ломается, мы инстинктивно лезем в логи в надежде, что там вся нужная информация об ошибке. Но что, если в один прекрасный день информации не хватит?
Вместе с Николаем Хитровым (Литрес) обсудим:
- какие библиотеки чаще всего используют для настройки логов;
- почему стоит выкинуть loguru из вашего проекта и чем его можно заменить;
- на примере sentry — sdk посмотрим, как другие библиотеки могут использовать ваши логи;
- какие есть хорошие и не очень практики по написанию логов.
Злоумышленники в своем стремлении протроянить разработчиков могут использовать разные методы, такие как создание пакетов с ошибками в названиях (rquests, request) в надежде, что человек опечатается при установке, копирование описания оригинального пакета, а также подкрутка репутации добавлением нескольких десятков тысяч звёзд на страницу своего проекта буквально в пару кликов «без регистрации и смс».
Последнее явление мы и разберем вместе со Станиславом Раковским (Positive Technologies). Узнаем, как обнаружить подделку рейтинга, каким образом злоумышленник накручивает звёзды, какие угрозы скрываются иногда под красивыми рейтингами и почему даже безобидные пакеты нередко случайно получают завышенную репутацию. Кроме того, мы рассмотрим методы автоматического обнаружения таких аномалий.
Доклад Ольги Емельяновой (Сбербанк) про оптимизацию MapReduce-вычислений при обработке больших объёмов данных:
- управление Shuffle & Sort с помощью компонентов Partitioner and Comparator;
- оптимизация вычислений с помощью Combiner;
- настройка JVM под Hadoop Streaming tasks;
- управление упаковкой и доступностью данных в период вычислений;
- минимизация data serialization при работе с текстовыми данными;
- эффективные join'ы между большими datasets без использования reduce-фазы;
- сравнительный анализ стратегий выполнения SQL-запросов поверх HDFS и поверх структурированных баз данных.
Выбираем методологию проектирования DWH в построении эффективной платформы BI.
Регистрируйтесь на конференцию, а пока ждете ответ, посмотрите запись доклада Алексея Климова.
Мастер-класс «ML Space как платформа для быстрого прототипирования моделей машинного обучения»
В ходе workshop участники познакомились с платформой ML Space от SberCloud. Мы обучили простую hello-world CV-модель в стиле real-world. Познакомились с распределенным машинным обучением, которое позволило обучить модель гораздо быстрее, использовали инструменты ML Ops и в конце вывели модель в инференс с автоскейлингом.
Будем рады видеть вас на конференции. Регистрируйтесь!