PyData Rome, 5th Meeting, 11th June 2024

PyData Roma - 5th Meetup! 🎉
Get ready for another great night of data science!

Let's keep up the momentum to pursue our goal: making Rome a great place for software engineering and data science.

Call for speakers is open!
If you have a presentation, some interesting code, or an open problem that you'd like to discuss with the community just compile the form and let us know! (proposals can be in English or Italian, whatever makes you comfortable).

Location: Immobiliare Labs, Via di Santa Prassede 24, Rome - Italy
Date: June 11th 2024

Schedule:

• 18:30 🚪 Door Opening
• 18.45 🧊 Ice breaking: bring your problem! Pitch something you are working on in 5 minutes and gather suggestions and ideas (spontaneous and free open mic)
• 19:00 🎤 Talk 1 - Polars: la nuova frontiera nella manipolazione dei dati (Italian), by Domenico Cinque and Guido Pitoni (data scientists @ Immobiliare.it)
• 19.30 🎤 Talk 2 - I bias nelle AI generative: come costruiamo i dataset? (Italian), by Martino Wong (Content Creator @datapizza @oradecima)
• 20.00 🤝 Socializing

Here is a short description of the two presentations:

1. Polars: la nuova frontiera nella manipolazione dei dati
Per anni, Pandas è stata la libreria di riferimento per la manipolazione dei dati in Python. Tuttavia, con l'aumento delle dimensioni dei dataset e delle esigenze di prestazioni, Polars si sta affermando come un'alternativa più che valida. Grazie alla sua implementazione in Rust e all'integrazione nativa con Apache Arrow, Polars eccelle in velocità ed efficienza della memoria, specialmente con dataset di grandi dimensioni.
In questo talk esploreremo, attraverso esempi pratici, alcuni dei motivi per cui vale la pena imparare Polars. Mostreremo come l'interfaccia intuitiva di Polars renda il passaggio da Pandas indolore (e quasi piacevole).

2. I bias nelle AI generative: come costruiamo i dataset?
Un sistema informatico non può avere pregiudizi ed essere discriminatorio, vero? Dopotutto, è una macchina..
Tuttavia, ciò può accadere, e accade, perché questi sistemi li costruiamo noi.
Le AI generative sono costruite infatti tramite enormi quantità di dati ottenuti dal web, codificando e ampliando dei bias che discriminano minoranze, e non solo. A tal proposito, in questa sessione mostreremo come tali AI non si limitano a rispecchiare delle disparità presenti nella società ma, allo stesso tempo, tendono ad estremizzarle, interrogandoci su come mitigarne i loro effetti negativi.

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If you can't attend, please let us know by 9/05 so you can free spots for people on the waiting list. We look forward to seeing you there! 🙌