Skip to content

Commit

Permalink
Merge pull request #215 from ColombiaPython/actualizar-eventos-202502…
Browse files Browse the repository at this point in the history
…01-171257

Actualizar eventos meetup into master
  • Loading branch information
arendondiosa authored Feb 2, 2025
2 parents ab77568 + 85585f3 commit 0a496a5
Show file tree
Hide file tree
Showing 5 changed files with 93 additions and 10 deletions.
10 changes: 5 additions & 5 deletions content/eventos/2019-02-23-afterpy-2019-1/contents.lr
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -5,17 +5,17 @@ _slug: 2019/02/afterpy-2019-1
title: AfterPy 2019
---
information:
<p>¡Hola Pythonista!</p> <p>¿No pudiste asistir a PyCon Colombia 2019? o ¿Fuiste pero quedaste con ganas de más? Las comunidades de Colombia.AI y Python Bogotá unimos esfuerzos para traerte una muestra de lo que fue PyCon. Invitamos a 4 excelentes speakers quienes repetirán sus charlas para los miembros de las comunidades de Python y Machine Learning de Bogotá.</p> <p>Disfrutaremos además de pizza, networking y saldremos juntos a compartir una cerveza (lugar por anunciar). Cortesía de Cyxtera y Monoku para todos ustedes. ¡Una oportunidad única de unir dos comunidades y aprender de los mejores!</p> <p>El evento será el Sábado 23 de febrero, desde las 2pm hasta las 7pm. No olvides LLEGAR PUNTUAL.</p> <p>Agenda:</p> <p>1. Going Serverless with Python, por Jorge Luis Galvis Quintero.<br/>2. High Perfomance Pandas, por Luis David Camacho.<br/>-- Break -- 🍕🍕🍕<br/>3. Introduction to GANs Using PyTorch, por Carlos Miguel Patiño.<br/>4. Aprendizaje Profundo y aceleradores Hardware/Software, por David Cardozo.<br/>-- Networking -- 🍺🍺🍺</p> <p>-----</p> <p>1. Going Serverless with Python</p> <p>¿Se pregunta qué diablos es Serverless? ¿Acerca de cómo implementarlo usando el ecosistema de Python? Si es así, esta charla es para usted. Explicaré los conceptos básicos de Serverless y mostraré algunos pequeños ejemplos que demuestran cómo se puede comenzar. Sí, todo esto usando GCP!.</p> <p>Presentador: Jorge Luis Galvis Quintero. Technical Lead at Huge.</p> <p>Medium: @jorlugaqui (<a href="https://medium.com/@jorlugaqui" class="linkified">https://medium.com/@jorlugaqui</a>)<br/>Twitter: @jorlugaqui (<a href="https://twitter.com/jorlugaqui" class="linkified">https://twitter.com/jorlugaqui</a>)<br/>Linkedin: <a href="https://www.linkedin.com/in/jorlugaqui" class="linkified">https://www.linkedin.com/in/jorlugaqui</a></p> <p>2. High Perfomance Pandas</p> <p>Leveraging the power of pandas data manipulation.</p> <p>Presentador: Luis David Camacho. Lead Data Architect of Research en Cyxtera.</p> <p>Twitter: @luisdcamachog (<a href="https://twitter.com/luisdcamachog" class="linkified">https://twitter.com/luisdcamachog</a>)<br/>LinkedIn: <a href="https://www.linkedin.com/in/david-camacho-6517839/" class="linkified">https://www.linkedin.com/in/david-camacho-6517839/</a></p> <p>3. Introduction to Generative Adversarial Networks Using PyTorch</p> <p>Generative Adversarial Networks (GANs) leverage the power of neural networks to train a model that can generate new samples using existing data. This talk is an introduction to GANs: how these models work, their applications, and an implementation using the open source library PyTorch.</p> <p>Presentador: Carlos Miguel Patiño. Data Scientist at Green Services and Solutions.</p> <p>Twitter: @carlospatino02 (<a href="https://twitter.com/carlospatino02" class="linkified">https://twitter.com/carlospatino02</a>)<br/>Linkedin: <a href="https://www.linkedin.com/in/cmpati%C3%B1opaz" class="linkified">https://www.linkedin.com/in/cmpati%C3%B1opaz</a></p> <p>4. Aprendizaje Profundo y aceleradores Hardware/Software. Una perspectiva para el programador.</p> <p>En esta charla vamos a hacer una pequeña exploración a las arquitecturas paralelas, enfocadas al ejecución de tareas de aprendizaje de máquinas, CPU vs GPU y una pequeña revisión de tecnologías que pueden hacer una inferencia rápida.</p> <p>Presentador: David Cardozo. Especialista en robótica y aprendizaje profundo. Ingeniero de aprendizaje de máquinas - Kiwi Campus.</p> <p>Twitter: @_davidcardozo (<a href="https://twitter.com/_davidcardozo" class="linkified">https://twitter.com/_davidcardozo</a>)<br/>Linkedin: <a href="https://www.linkedin.com/in/davidcardozo/" class="linkified">https://www.linkedin.com/in/davidcardozo/</a></p> <p>-----</p> <p>Patrocinador 1: Cyxtera (<a href="https://www.cyxtera.com/" class="linkified">https://www.cyxtera.com/</a>)</p> <p>Cyxtera Technologies combines a worldwide footprint of best-in-class data centers with a portfolio of modern, cloud- and hybrid-ready security and analytics offerings – providing more than 3,500 enterprises, government agencies and service providers an integrated, secure and resilient infrastructure platform for critical applications and systems.</p> <p>Patrocinador 2: Monoku (<a href="https://monoku.com/" class="linkified">https://monoku.com/</a>)</p> <p>We create simple and beautiful applications. We are experts at developing web applications. We create applications that scale using cloud computing technology. We focus on simple solutions that really work. We like to use standards. We want to change the world. Really.</p>
<p>¿No pudiste asistir a PyCon Colombia 2019? o ¿Fuiste pero quedaste con ganas de más? Las comunidades de Colombia.AI y Python Bogotá unimos esfuerzos para traerte una muestra de lo que fue PyCon. Invitamos a 4 excelentes speakers quienes repetirán sus charlas para los miembros de las comunidades de Python y Machine Learning de Bogotá.</p> <p>Disfrutaremos además de pizza, networking y saldremos juntos a compartir una cerveza (lugar por anunciar). Cortesía de Cyxtera y Monoku para todos ustedes. ¡Una oportunidad única de unir dos comunidades y aprender de los mejores!</p> <p>El evento será el Sábado 23 de febrero, desde las 2pm hasta las 7pm. No olvides LLEGAR PUNTUAL.</p> <p>Agenda:</p> <p>1. Going Serverless with Python, por Jorge Luis Galvis Quintero.<br/>2. High Perfomance Pandas, por Luis David Camacho.<br/>-- Break -- 🍕🍕🍕<br/>3. Introduction to GANs Using PyTorch, por Carlos Miguel Patiño.<br/>4. Aprendizaje Profundo y aceleradores Hardware/Software, por David Cardozo.<br/>-- Networking -- 🍺🍺🍺</p> <p>-----</p> <p>1. Going Serverless with Python</p> <p>¿Se pregunta qué diablos es Serverless? ¿Acerca de cómo implementarlo usando el ecosistema de Python? Si es así, esta charla es para usted. Explicaré los conceptos básicos de Serverless y mostraré algunos pequeños ejemplos que demuestran cómo se puede comenzar. Sí, todo esto usando GCP!.</p> <p>Presentador: Jorge Luis Galvis Quintero. Technical Lead at Huge.</p> <p>Medium: @jorlugaqui (<a href="https://medium.com/@jorlugaqui" class="linkified">https://medium.com/@jorlugaqui</a>)<br/>Twitter: @jorlugaqui (<a href="https://twitter.com/jorlugaqui" class="linkified">https://twitter.com/jorlugaqui</a>)<br/>Linkedin: <a href="https://www.linkedin.com/in/jorlugaqui" class="linkified">https://www.linkedin.com/in/jorlugaqui</a></p> <p>2. High Perfomance Pandas</p> <p>Leveraging the power of pandas data manipulation.</p> <p>Presentador: Luis David Camacho. Lead Data Architect of Research en Cyxtera.</p> <p>Twitter: @luisdcamachog (<a href="https://twitter.com/luisdcamachog" class="linkified">https://twitter.com/luisdcamachog</a>)<br/>LinkedIn: <a href="https://www.linkedin.com/in/david-camacho-6517839/" class="linkified">https://www.linkedin.com/in/david-camacho-6517839/</a></p> <p>3. Introduction to Generative Adversarial Networks Using PyTorch</p> <p>Generative Adversarial Networks (GANs) leverage the power of neural networks to train a model that can generate new samples using existing data. This talk is an introduction to GANs: how these models work, their applications, and an implementation using the open source library PyTorch.</p> <p>Presentador: Carlos Miguel Patiño. Data Scientist at Green Services and Solutions.</p> <p>Twitter: @carlospatino02 (<a href="https://twitter.com/carlospatino02" class="linkified">https://twitter.com/carlospatino02</a>)<br/>Linkedin: <a href="https://www.linkedin.com/in/cmpati%C3%B1opaz" class="linkified">https://www.linkedin.com/in/cmpati%C3%B1opaz</a></p> <p>4. Aprendizaje Profundo y aceleradores Hardware/Software. Una perspectiva para el programador.</p> <p>En esta charla vamos a hacer una pequeña exploración a las arquitecturas paralelas, enfocadas al ejecución de tareas de aprendizaje de máquinas, CPU vs GPU y una pequeña revisión de tecnologías que pueden hacer una inferencia rápida.</p> <p>Presentador: David Cardozo. Especialista en robótica y aprendizaje profundo. Ingeniero de aprendizaje de máquinas - Kiwi Campus.</p> <p>Twitter: @_davidcardozo (<a href="https://twitter.com/_davidcardozo" class="linkified">https://twitter.com/_davidcardozo</a>)<br/>Linkedin: <a href="https://www.linkedin.com/in/davidcardozo/" class="linkified">https://www.linkedin.com/in/davidcardozo/</a></p> <p>-----</p> <p>Patrocinador 1: Cyxtera (<a href="https://www.cyxtera.com/" class="linkified">https://www.cyxtera.com/</a>)</p> <p>Cyxtera Technologies combines a worldwide footprint of best-in-class data centers with a portfolio of modern, cloud- and hybrid-ready security and analytics offerings – providing more than 3,500 enterprises, government agencies and service providers an integrated, secure and resilient infrastructure platform for critical applications and systems.</p> <p>Patrocinador 2: Monoku (<a href="https://monoku.com/" class="linkified">https://monoku.com/</a>)</p> <p>We create simple and beautiful applications. We are experts at developing web applications. We create applications that scale using cloud computing technology. We focus on simple solutions that really work. We like to use standards. We want to change the world. Really.</p>
---
web: https://www.meetup.com/pythonbogota/events/258955174/
web: https://www.meetup.com/pydata-bogota/events/258951004/
---
city: Bogotá
---
country: Colombia
---
longitude: -74.05453491210938
longitude: -74.05506896972656
---
latitude: 4.663661956787109
latitude: 4.663461208343506
---
location: Universidad Ean. Carrera 11 #78 - 47
---
Expand All @@ -28,4 +28,4 @@ province: Cundinamarca
organizers:

#### organization ####
username: python-bogota
username: pydata-bogota
10 changes: 5 additions & 5 deletions content/eventos/2019-02-23-afterpy-2019/contents.lr
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -5,17 +5,17 @@ _slug: 2019/02/afterpy-2019
title: AfterPy 2019
---
information:
<p>¿No pudiste asistir a PyCon Colombia 2019? o ¿Fuiste pero quedaste con ganas de más? Las comunidades de Colombia.AI y Python Bogotá unimos esfuerzos para traerte una muestra de lo que fue PyCon. Invitamos a 4 excelentes speakers quienes repetirán sus charlas para los miembros de las comunidades de Python y Machine Learning de Bogotá.</p> <p>Disfrutaremos además de pizza, networking y saldremos juntos a compartir una cerveza (lugar por anunciar). Cortesía de Cyxtera y Monoku para todos ustedes. ¡Una oportunidad única de unir dos comunidades y aprender de los mejores!</p> <p>El evento será el Sábado 23 de febrero, desde las 2pm hasta las 7pm. No olvides LLEGAR PUNTUAL.</p> <p>Agenda:</p> <p>1. Going Serverless with Python, por Jorge Luis Galvis Quintero.<br/>2. High Perfomance Pandas, por Luis David Camacho.<br/>-- Break -- 🍕🍕🍕<br/>3. Introduction to GANs Using PyTorch, por Carlos Miguel Patiño.<br/>4. Aprendizaje Profundo y aceleradores Hardware/Software, por David Cardozo.<br/>-- Networking -- 🍺🍺🍺</p> <p>-----</p> <p>1. Going Serverless with Python</p> <p>¿Se pregunta qué diablos es Serverless? ¿Acerca de cómo implementarlo usando el ecosistema de Python? Si es así, esta charla es para usted. Explicaré los conceptos básicos de Serverless y mostraré algunos pequeños ejemplos que demuestran cómo se puede comenzar. Sí, todo esto usando GCP!.</p> <p>Presentador: Jorge Luis Galvis Quintero. Technical Lead at Huge.</p> <p>Medium: @jorlugaqui (<a href="https://medium.com/@jorlugaqui" class="linkified">https://medium.com/@jorlugaqui</a>)<br/>Twitter: @jorlugaqui (<a href="https://twitter.com/jorlugaqui" class="linkified">https://twitter.com/jorlugaqui</a>)<br/>Linkedin: <a href="https://www.linkedin.com/in/jorlugaqui" class="linkified">https://www.linkedin.com/in/jorlugaqui</a></p> <p>2. High Perfomance Pandas</p> <p>Leveraging the power of pandas data manipulation.</p> <p>Presentador: Luis David Camacho. Lead Data Architect of Research en Cyxtera.</p> <p>Twitter: @luisdcamachog (<a href="https://twitter.com/luisdcamachog" class="linkified">https://twitter.com/luisdcamachog</a>)<br/>LinkedIn: <a href="https://www.linkedin.com/in/david-camacho-6517839/" class="linkified">https://www.linkedin.com/in/david-camacho-6517839/</a></p> <p>3. Introduction to Generative Adversarial Networks Using PyTorch</p> <p>Generative Adversarial Networks (GANs) leverage the power of neural networks to train a model that can generate new samples using existing data. This talk is an introduction to GANs: how these models work, their applications, and an implementation using the open source library PyTorch.</p> <p>Presentador: Carlos Miguel Patiño. Data Scientist at Green Services and Solutions.</p> <p>Twitter: @carlospatino02 (<a href="https://twitter.com/carlospatino02" class="linkified">https://twitter.com/carlospatino02</a>)<br/>Linkedin: <a href="https://www.linkedin.com/in/cmpati%C3%B1opaz" class="linkified">https://www.linkedin.com/in/cmpati%C3%B1opaz</a></p> <p>4. Aprendizaje Profundo y aceleradores Hardware/Software. Una perspectiva para el programador.</p> <p>En esta charla vamos a hacer una pequeña exploración a las arquitecturas paralelas, enfocadas al ejecución de tareas de aprendizaje de máquinas, CPU vs GPU y una pequeña revisión de tecnologías que pueden hacer una inferencia rápida.</p> <p>Presentador: David Cardozo. Especialista en robótica y aprendizaje profundo. Ingeniero de aprendizaje de máquinas - Kiwi Campus.</p> <p>Twitter: @_davidcardozo (<a href="https://twitter.com/_davidcardozo" class="linkified">https://twitter.com/_davidcardozo</a>)<br/>Linkedin: <a href="https://www.linkedin.com/in/davidcardozo/" class="linkified">https://www.linkedin.com/in/davidcardozo/</a></p> <p>-----</p> <p>Patrocinador 1: Cyxtera (<a href="https://www.cyxtera.com/" class="linkified">https://www.cyxtera.com/</a>)</p> <p>Cyxtera Technologies combines a worldwide footprint of best-in-class data centers with a portfolio of modern, cloud- and hybrid-ready security and analytics offerings – providing more than 3,500 enterprises, government agencies and service providers an integrated, secure and resilient infrastructure platform for critical applications and systems.</p> <p>Patrocinador 2: Monoku (<a href="https://monoku.com/" class="linkified">https://monoku.com/</a>)</p> <p>We create simple and beautiful applications. We are experts at developing web applications. We create applications that scale using cloud computing technology. We focus on simple solutions that really work. We like to use standards. We want to change the world. Really.</p>
<p>¡Hola Pythonista!</p> <p>¿No pudiste asistir a PyCon Colombia 2019? o ¿Fuiste pero quedaste con ganas de más? Las comunidades de Colombia.AI y Python Bogotá unimos esfuerzos para traerte una muestra de lo que fue PyCon. Invitamos a 4 excelentes speakers quienes repetirán sus charlas para los miembros de las comunidades de Python y Machine Learning de Bogotá.</p> <p>Disfrutaremos además de pizza, networking y saldremos juntos a compartir una cerveza (lugar por anunciar). Cortesía de Cyxtera y Monoku para todos ustedes. ¡Una oportunidad única de unir dos comunidades y aprender de los mejores!</p> <p>El evento será el Sábado 23 de febrero, desde las 2pm hasta las 7pm. No olvides LLEGAR PUNTUAL.</p> <p>Agenda:</p> <p>1. Going Serverless with Python, por Jorge Luis Galvis Quintero.<br/>2. High Perfomance Pandas, por Luis David Camacho.<br/>-- Break -- 🍕🍕🍕<br/>3. Introduction to GANs Using PyTorch, por Carlos Miguel Patiño.<br/>4. Aprendizaje Profundo y aceleradores Hardware/Software, por David Cardozo.<br/>-- Networking -- 🍺🍺🍺</p> <p>-----</p> <p>1. Going Serverless with Python</p> <p>¿Se pregunta qué diablos es Serverless? ¿Acerca de cómo implementarlo usando el ecosistema de Python? Si es así, esta charla es para usted. Explicaré los conceptos básicos de Serverless y mostraré algunos pequeños ejemplos que demuestran cómo se puede comenzar. Sí, todo esto usando GCP!.</p> <p>Presentador: Jorge Luis Galvis Quintero. Technical Lead at Huge.</p> <p>Medium: @jorlugaqui (<a href="https://medium.com/@jorlugaqui" class="linkified">https://medium.com/@jorlugaqui</a>)<br/>Twitter: @jorlugaqui (<a href="https://twitter.com/jorlugaqui" class="linkified">https://twitter.com/jorlugaqui</a>)<br/>Linkedin: <a href="https://www.linkedin.com/in/jorlugaqui" class="linkified">https://www.linkedin.com/in/jorlugaqui</a></p> <p>2. High Perfomance Pandas</p> <p>Leveraging the power of pandas data manipulation.</p> <p>Presentador: Luis David Camacho. Lead Data Architect of Research en Cyxtera.</p> <p>Twitter: @luisdcamachog (<a href="https://twitter.com/luisdcamachog" class="linkified">https://twitter.com/luisdcamachog</a>)<br/>LinkedIn: <a href="https://www.linkedin.com/in/david-camacho-6517839/" class="linkified">https://www.linkedin.com/in/david-camacho-6517839/</a></p> <p>3. Introduction to Generative Adversarial Networks Using PyTorch</p> <p>Generative Adversarial Networks (GANs) leverage the power of neural networks to train a model that can generate new samples using existing data. This talk is an introduction to GANs: how these models work, their applications, and an implementation using the open source library PyTorch.</p> <p>Presentador: Carlos Miguel Patiño. Data Scientist at Green Services and Solutions.</p> <p>Twitter: @carlospatino02 (<a href="https://twitter.com/carlospatino02" class="linkified">https://twitter.com/carlospatino02</a>)<br/>Linkedin: <a href="https://www.linkedin.com/in/cmpati%C3%B1opaz" class="linkified">https://www.linkedin.com/in/cmpati%C3%B1opaz</a></p> <p>4. Aprendizaje Profundo y aceleradores Hardware/Software. Una perspectiva para el programador.</p> <p>En esta charla vamos a hacer una pequeña exploración a las arquitecturas paralelas, enfocadas al ejecución de tareas de aprendizaje de máquinas, CPU vs GPU y una pequeña revisión de tecnologías que pueden hacer una inferencia rápida.</p> <p>Presentador: David Cardozo. Especialista en robótica y aprendizaje profundo. Ingeniero de aprendizaje de máquinas - Kiwi Campus.</p> <p>Twitter: @_davidcardozo (<a href="https://twitter.com/_davidcardozo" class="linkified">https://twitter.com/_davidcardozo</a>)<br/>Linkedin: <a href="https://www.linkedin.com/in/davidcardozo/" class="linkified">https://www.linkedin.com/in/davidcardozo/</a></p> <p>-----</p> <p>Patrocinador 1: Cyxtera (<a href="https://www.cyxtera.com/" class="linkified">https://www.cyxtera.com/</a>)</p> <p>Cyxtera Technologies combines a worldwide footprint of best-in-class data centers with a portfolio of modern, cloud- and hybrid-ready security and analytics offerings – providing more than 3,500 enterprises, government agencies and service providers an integrated, secure and resilient infrastructure platform for critical applications and systems.</p> <p>Patrocinador 2: Monoku (<a href="https://monoku.com/" class="linkified">https://monoku.com/</a>)</p> <p>We create simple and beautiful applications. We are experts at developing web applications. We create applications that scale using cloud computing technology. We focus on simple solutions that really work. We like to use standards. We want to change the world. Really.</p>
---
web: https://www.meetup.com/pydata-bogota/events/258951004/
web: https://www.meetup.com/pythonbogota/events/258955174/
---
city: Bogotá
---
country: Colombia
---
longitude: -74.05506896972656
longitude: -74.05453491210938
---
latitude: 4.663461208343506
latitude: 4.663661956787109
---
location: Universidad Ean. Carrera 11 #78 - 47
---
Expand All @@ -28,4 +28,4 @@ province: Cundinamarca
organizers:

#### organization ####
username: pydata-bogota
username: python-bogota
Loading

0 comments on commit 0a496a5

Please sign in to comment.