Суббота, 14 сентября 2024 10:003 месяца назад
ИТ-фестиваль Сезон кода: Нижний Новгород от Т-Банка
г Нижний Новгород, Нижне-Волжская наб, д 11«Академия Маяк» им. А. Д. Сахарова
Организатор: Ekaterina Tyurina
Участники: 89
Поделиться в
0
Используется сторонняя регистрация. После клика вы будете перенаправлены на другой сайт, не пугайтесь.
Сезон кода — большой ИТ-фестиваль для опытных специалистов в Data, .NET, Java и Python. Время собраться всем ИТ-сообществом, обменяться опытом и просто повеселиться.
Вас ждут выступления от лидеров профессий, оживленные обсуждения и более 10 докладов о технологиях. Ниже — только часть программы.
OAuth2.0 ABAC/RBAC c использованием Spring Authorization Server
Михаил Треушников из Т-Банка расскажет о процессе интеграции библиотеки Spring Authorization Server в проект для настройки авторизации.
На докладе разберем описание исходной ситуации и подход к настройке авторизации. Рассмотрим протокол OAuth2.0 и как на его основе можно реализовать модели авторизации ABAC и RBAC. В завершение поговорим о проблемах в процессе реализации и их решении.
Modern Python — уже серьезный ЯП или еще нет?
С Евгением Афонасьевым из Авито обсудим, как меняется современный Python и что нас ждет в ближайшие годы:
— прелести типизации с аннотациями типов и mypy — NOGIL;
— отказ от блокировки — многоуровневая оптимизация кода;
— фокус на производительности последние годы — Гвидо и fastercpython.
Как протестировать сложный DWH
Вместе с Евгением Карандасовым из Т-Банка поговорим о библиотеке компонентов для основного ETL-инструмента Т-14 сентября встречаемся в Академии Маяк, чтобы послушать доклады о Java, Python, .NET и Data, поймать вдохновение на новые рабочие вызовы, познакомиться друг с другом и хорошо провести время.
Банка — TEDI. Евгений расскажет, какие манипуляции над данными она позволяет проводить, как удалось упорядочить работу с новыми системами и стандартизировать процессы тестирования в библиотеке.
Открытая дискуссия: Data wars
С экспертами из Т-Банка, Сбера и Яндекс Go обсудим ключевые темы в мире данных: от выбора между data mesh и data fabric до будущего облачных решений и роли ИИ в замене человеческого труда.