Criada pelo holandês Guido van Rossum em 1991, a linguagem Python é uma das linguagens de programação que mais vem ganhando espaço no universo do Big Analytics. Ela viabiliza a comunicação entre as mais diferentes plataformas, dispositivos e sistemas, de forma ágil, simples e segura. Além disso, possui um conjunto poderoso e consistente de bibliotecas e ferramentas para análises, fornecendo a combinação perfeita para atender aos novos desafios do Big Analytics.
O Python Day é um evento anual promovido pela Elipse Software em diversas cidades brasileiras que visa promover o contato entre a indústria, a academia e toda a comunidade de desenvolvedores que utilizam esta linguagem, tendo como foco central a computação científica e suas aplicações na proposição e implementação de solução a problemas reais que afetam estes setores.
Este ano o Python Day Porto Alegre ocorreu no auditório da Unisinos em Porto Alegre contando com a presença de mais de 100 participantes, lotando completamente as vagas oferecidas.
Em parceria com a Unisinos representada pelo Prof. Dr. Paulo Ricardo da Silva Pereira, professor Assistente do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, a Elipse Software conseguiu reunir pessoas das mais diversas áreas tendo por interesse comum a linguagem Python e suas potenciais aplicações na proposição das mais diversas soluções.
Palestras
Felipe de Carvalho Scherer
Graduado em Engenharia de Computação pela Universidade Federal do Pampa, pós-graduado em Metodologias Ágeis pela UniRitter. Atua desde 2016 como Analista de Soluções na Elipse Software
Título
Benefícios de um Sistema de Gerenciamento de Dados de Processo plenamente integrado com a linguagem Python.
Descrição
O Elipse Plant Manager, ou simplesmente EPM, é o sistema de gerenciamento de informações e dados de processo da Elipse Software, que desde de 2011 tem a linguagem Python plenamente integrada ao sistema, conferindo um maior poder de análises e processamentos. A integração com a linguagem Python foi fundamental para liberar as informações tão preciosas contidas nos dados, que graças ao conjunto consistente de ferramentas para processamentos matemáticos e de geração de gráficos e relatórios que oferece, viabiliza a elaboração de análises mais complexas, bem como a automatização de geração de indicadores que orientam na direção da melhoria contínua de qualidade dos processos onde o EPM atua.
Diego Balsante Lopes
Graduado pela Universidade do Vale do Rio dos Sinos - UNISINOS em 2017-1 no curso de Engenharia Elétrica com ênfase em Controle e Automação. Atua atualmente no setor de engenharia na empresa Liess Máquinas e Equipamentos, desde 2009.
Título
Auditoria de Malhas de Controle utilizando a Plataforma EPM
Descrição
Aplicação de algoritmos desenvolvidos em Python para análise de desempenho de malhas de controle, sendo um estudo de caso em uma planta didática SMAR. A plataforma EPM foi aplicada no gerenciamento dos dados de processo da planta didática de modo a possibilitar a utilização dos algoritmos de avaliação de sintonia dos controladores PID e indicadores de desempenho em uma ferramenta de uso industrial.
Palestra disponível em: Python_Day_Diego Balsante.pdf
Trabalho de conclusão de curso publicado no Blog da Elipse
Andressa Apio
Possui graduação em Engenharia Química pela Universidade Federal de Santa Maria (2014), mestrado em Engenharia Química pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2017) e atualmente cursa doutorado em Engenharia Química pela mesma universidade, atuando principalmente nas áreas de modelagem, simulação e controle de processos industriais.
Título
JModelica: Integração do Python com a linguagem Modelica
Descrição
Modelica é uma linguagem orientada a objetos e baseada em equações, cujo objetivo é modelar sistemas físicos complexos. A extensão JModelica integra as linguagens Python e Modelica, sendo um ambiente de código aberto que combina vantagens de ambas as linguagens, possibilitando a otimização, simulação e análise de sistemas dinâmicos complexos. A palestra abordará, além dos temas mencionados, exemplos práticos de aplicação dessas ferramentas.
Palestra disponível no formato Jupyter Notebook: PythonDayPresentation_AndressaApio.ipynb
Ariel de Oliveira Kempf
Engenheiro Químico com Mestrado em Controle Automático de Processos pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Sócio fundador da TRISOLUTIONS (www.trisolutions.com.br), possui mais de quinze anos de experiência em desenvolvimento de software e aplicações de engenharia para a indústria nas áreas de controle, automação e otimização de processos.
Título
Python e Machine Learning no desenvolvimento de tecnologias para a indústria: um caso prático.
Descrição
Grandes indústrias de transformação contínua são altamente automatizadas e por isso, completamente instrumentadas. Essa instrumentação toda gera uma grande massa de dados brutos que, combinada com uma linguagem eficiente para manipulação de dados como o Python e técnicas de Machine Learning, permite que um grande potencial de análise e otimização dos processos e da manutenção seja atingido. Nesta palestra irei apresentar como usar Python e Machine Learning para identificar, dentro de centenas ou milhares de ativos de processo, quais apresentam um problema de manutenção grave que prejudica o desempenho do sistema de controle e a lucratividade de uma planta como um todo.
Palestra disponível em: TRISOLUTIONS-Ariel-2018.pdf
Aqueles que não puderam participar deste evento, fiquem atentos. No dia 16 de maio, a Elipse promoverá o Python Day no Anfiteatro da Engenharia Elétrica da USP, em São Paulo. Mais informações pelo telefone (11) 3061-2828.
