Форматы докладов PyConRu

Мы ищем интересные сообществу темы и людей, которым есть что сказать.
Кейноут
Большой доклад на 60 минут о будущем и настоящем языка.
Доклад
Традиционный доклад на 30−40 минут.
Lightning Talks
Пятиминутные доклады от всех желающих.
Мастер-класс
1,5−2 часа работы над какой-то задачей или темой, чтобы научиться чему-либо. Состоит из теоретической и практической частей. Формат с максимально полным охватом темы.
Спринт
Формат многочасового обучения и работы над проектом с открытым исходным кодом совместно с автором проекта и другими участниками.
Мы ищем доклады во всех аспектах Python для среднего и продвинутого уровней. Кроме этого, мы ищем авторов мастер-классов и наставников для спринтов.
Темы докладов PyCon 2022
Список не исчерпывающий, мы открыты новому и рассматриваем все заявки.
Python трек
  • В первую очередь нам интересны доклады про сам Python: внутреннее устройство языка, планы по разработке, объяснение новых фич, интерпретаторы, отладка кода, библиотеки, что изменилось в Python 3.10
  • Новые технологии, новые библиотеки и подходы в разработке
  • Как вы используете новые фичи языка в своих проектах. Моржик, pattern matching, типы
  • Архитектура приложений: из каких движущихся частей состоит ваш код, успешные и неуспешные дизайн решения, паттерны и антипаттерны
  • Инструменты разработки, тестирования и отладки. Всё, что позволяет вам писать эффективный и надёжный код
  • Веб-разработка от фуллстека и до апишек. Django, Flask, FastAPI. Старые подходы и новые: async, sqlmodel, hotwire
  • Большие проекты на Python: как вам работается с сотнями тысяч и миллионами строк кода. Линтеры, процессы, CI/CD и всё, что вам помогает
  • Разработка монолитов и микросервисов на Python. Как организовать код, зависимости, внутренние и внешние контракты. Распил монолитов на микросервисы и склейка их обратно в монолит
  • DevOps и инструментарий обеспечения работы продакшена
ML&DS трек
  • Анализ данных, извлечение инсайтов, выводов, визуализация данных (aka DA)
  • DataOps
  • Процессы хранения и обработки данных (aka ETL)
  • Архитектура озёр данных, хранилищ данных, дата-платформ
  • Контроль качества данных
  • Машинное обучение (ML)
  • MLOps: эксплуатация моделей
  • Одновременность в ваших проектах: асинхронность, потоки, процессы, используемые фреймворки, производительность и GILPyData, Data Science, ML-кейсы. Да, мы хотим усилить этот блок докладов
План доклада
Как правило, заявок гораздо больше, чем мы можем взять в программу, поэтому опишите ваш будущий доклад как можно подробнее:
  • Какая перед вами стояла задача? В чем ее сложность?
  • Почему вы выбрали этот инструмент, технологию, библиотеку для решения задачи?
  • С какими проблемами вы столкнулись, как их решали?
  • Как в итоге была решена задача?
  • Плюсы, минусы, подводные камни этого решения?
  • На кого рассчитан доклад? Над какими задачами могут работать люди, которым интересно будет его послушать? С какими проблемами они сталкиваются в работе?
  • Что слушатели узнают после вашего доклада?
Нам важно услышать ваш уникальный опыт и ваши истории!

Программный комитет принимает заявки до 20 июня, после чего мы сформируем программу конференции.
Программный комитет
Именно эти ребята приглашают докладчиков, просматривают заявки, выбирают из них самые полезные и интересные, помогают спикерам подготовиться, устраивают репетиции выступлений и делают все возможное, чтобы получилась отличная программа.
Заявка на выступление
Имя Фамилия
E-mail
Город
Компания
Должность
Расскажите о себе
Ваши заслуги, ссылки на блог или профайл, ссылки на прошлые выступления, если они есть.
Тема доклада
Описание доклада
На кого рассчитан доклад
Какие ценные мысли люди смогут вынести из моего доклада?
Сформулируйте как минимум одну. Например, «Смогут понять, подходит ли это решение для их задач и стоит ли идти и читать подробную документацию». Или «Слушатели смогут понять, в каких случаях стоит использовать это решение так, чтобы не выстрелить в ногу проекта в будущем».
Удобный мессенджер
Номер телефона
Кого ещё из крутых докладчиков вы можете посоветовать?