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Intervista Pythonista

Python Milano

Python Milano presenta Intervista Pythonista. Diamo voce ai pythonisti italiani e li conosciamo da vicino con brevi interviste. Presentano Marco Santoni e Cesare Placanica

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Episodes 24

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  • February 27 · 13 min

    6 anni di Cesare @ Python Milano - Python e Caffè

    Cesare festeggia 6 anni come volontario in Python Milano! Raccontiamo la crescita della community Python a Milano, dei loro eventi passati e futuri, e delle iniziative di meetup, Intervista Pythonista, PyData e Py4AI. Scopri come una comunità locale può evolversi nel tempo e quali sono le sfide e le opportunità nel mondo della data science e del software engineering.

  • #74
    February 19 · 38 min

    Process over Magic: Beyond Vibe Coding #74

    Conosciamo Uberto Barbini, senior developer presso Kraken e autore di libri in ambito software e AI. Discutiamo il suo percorso professionale, il suo nuovo libro 'Process Over Magic: Beyond Vibe Coding', e l'importanza di un processo solido nello sviluppo software. Viene esplorato il concetto di Vibe Coding, l'uso dell'AI nel lavoro con codice legacy, e come l'AI possa migliorare la qualità del codice. Inoltre, si affrontano le competenze necessarie per i programmatori e le best practice per l'adozione dell'AI nei team di sviluppo.

  • February 13 · 12 min

    GitOps e ArgoCD - Python e Caffè

    Cesare e Marco esplorano il concetto di GitOps, una metodologia che si basa su Kubernetes per gestire e automatizzare l'infrastruttura IT. Cesare spiega i principi fondamentali di GitOps, le differenze rispetto al DevOps tradizionale e fornisce esempi pratici di come GitOps possa essere implementato utilizzando strumenti come ArgoCD. La discussione si concentra anche sull'importanza della gestione dei permessi e della tracciabilità delle modifiche nel contesto di GitOps. Manifesto GitOps Principles.

  • February 7 · 9 min

    L'ascesa dei PFN, tabular foundation models - Python e Caffè

    Wsploriamo l’ascesa dei tabular foundation model e dei modelli PFN, una nuova classe di algoritmi che promette di rivoluzionare il machine learning sui dati tabellari. Parleremo di TabPFN, in-context learning e di come il paradigma “pre-train + inferenza” stia cambiando il modo di costruire modelli predittivi su piccoli dataset. Blog post di Molnar: https://mindfulmodeler.substack.com/p/tabular-ml-is-about-to-get-weird Articolo Nature: https://www.nature.com/articles/s41586-024-08328-6 Repo GitHub TabPFN: https://www.nature.com/articles/s41586-024-08328-6

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