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Kandidat für die Wahl zum Python Software Foundation Board 2020

Maria Fernanda Petri Betto

  • Vorheriger Dienst im Vorstand: Neues Vorstandsmitglied
  • Arbeitgeber: Northwestern University
  • Weitere Zugehörigkeiten: Kellogg School of Management
  • Erklärung des Kandidaten:

      Ich bin eine brasilianische Doktorandin der Wirtschaftswissenschaften und Mitglied der Python-Bildungsgemeinschaft. Ich gebe eine kurze Zusammenfassung meiner Qualifikationen und Ziele, die ich bei Wahl habe. Meine persönliche Webseite finden Sie hier.

      Qualifikationen

      Programmierung

      Ich habe mehrjährige Erfahrung in der Verwendung von Python zur Durchführung von wirtschaftlichen und finanziellen Simulationen für meine Forschung. Ich habe auch Erfahrung mit Data-Science-Tools durch die Arbeit mit großen Datensätzen. Derzeit nutze ich Python für alle meine Arbeiten, zuvor habe ich jedoch andere Sprachen wie C++ und R verwendet. Ich habe Python auch in einigen kleinen Webentwicklungsprojekten eingesetzt, darunter Econ Ipsum – ein Lorem-Ipsum-Generator, der Wörter aus wissenschaftlichen Arbeiten der Wirtschaftswissenschaften verwendet.

      Finanzen

      Ich führe theoretische und empirische Forschung zu Auktionen und Anleihemärkten durch. Aus diesem Grund habe ich ein Verständnis des Finanzsystems und hochentwickelter Finanzinstrumente. Ich glaube, dass ich dieses Wissen nutzen kann, um die finanzielle Sicherheit der PSF voranzutreiben.

      Community

      In meiner Rolle als Doktorandin an der Northwestern University helfe ich Studenten, Python zu lernen. Daher habe ich eine gewisse aktuelle Beteiligung an der Python-Bildungsgemeinschaft. Derzeit arbeite ich mit der Bildungsgruppe zusammen, um die Landing Page "Python in Education" zu erstellen.

      Ich war auch für die Präsentation eines Posters über meinen Forschungsprozess auf der PyCon USA 2020 vorgesehen.

      Ziele

      • Finanzielle Sicherheit verbessern Die PSF befindet sich aufgrund der Absage der PyCon offensichtlich in einer schlechten finanziellen Lage. Ich hoffe, mich stark darauf zu konzentrieren, die finanzielle Reife der Stiftung zu verbessern und neue Einnahmequellen zu generieren. Ich glaube, dass es viele Möglichkeiten gibt, sowohl die finanzielle Sicherheit als auch die Beziehung der Stiftung zur größeren Python-Community zu stärken.
      • Bildungsmission verbessern Ich möchte mich darauf konzentrieren, die Python-Bildungsgemeinschaft für Pädagogen leichter auffindbar und beitreten zu lassen. Ich möchte auch untersuchen, ob die PSF einige Schulungsprogramme genehmigen kann. Dies könnte Einnahmen für die PSF generieren und eine engere Beziehung zu diesen Pädagogen aufbauen.
      • Outreach Als Brasilianerin würde ich gerne dazu beitragen, die Bemühungen der PSF zur Einbindung der schnell wachsenden Python-Community in Lateinamerika zu erweitern. Darüber hinaus möchte ich das kontinuierliche Wachstum von Python bei traditionell unterrepräsentierten Gruppen fördern.
  • Nominierungserklärungen:
    • Nominierung durch: Matthew Thomas

      Maria Fernanda ist eine brasilianische Python-Pädagogin und Doktorandin der Wirtschaftswissenschaften. Sie betreibt hochmoderne Wirtschafts- und Finanzforschung mit Python zur Datenanalyse und Schätzung optimalen Verhaltens. Sie unterrichtet auch Studenten der Sozial- und Wirtschaftswissenschaften in Python und leitet lokale Workshops.

      Sie engagiert sich derzeit in der wachsenden Python-Bildungsgemeinschaft und sollte auf der PyCon 2020 präsentieren, bevor diese abgesagt wurde.

      Ich glaube, dass Maria Fernanda genau das repräsentiert, was die PSF in einem Kandidaten braucht. Ein kürzlicher Artikel einer ausscheidenden Direktorin, Jacqueline Kazil, umriss, dass die PSF Leute braucht, die Erfahrung haben mit: (1) Gemeinschaften außerhalb der USA und Europas (2) Finanzen, um die finanzielle Reife der PSF voranzutreiben. Als brasilianische Ökonomin, die Auktionen und Finanzmärkte studiert, hat Maria Fernanda eine inhärente globale Perspektive und ein tiefes Wissen über Finanzmärkte und -instrumente.