Call for Proposals

PyData brings together analysts, scientists, developers, engineers, architects and others from the data science community to discuss new techniques and tools for management, analytics and visualization of data. PyData welcomes presentations focusing on Python as well as other languages used in data science (e.g. R, Julia). Presentation content can be at a novice, intermediate or advanced level.

Proposal Guidelines

(Spanish version down)

Structure

A talk proposal is a short description of a talk that is aiming to convince someone to part with 30 minutes of their time, in order to learn about something. A good proposal should disclose:

  • The topic (the WHAT) and WHY it is interesting
  • The audience to WHOM the talk is addressed
  • The TYPE of talk (lots of maths, hands-on, etc)
  • The TAKEAWAY, a.k.a. what will I learn

There are two parts to a proposal:

  1. Brief Summary - This informs the attendee what the talk is about. Discloses the topic, domain and overall purpose. This is at most a few lines long, and will be printed in the conference programme.
  2. Description - This is a self-contained statement that summarises the aspects of the talk. It should be structured and present the objective of the talk, its outline, central thesis and key takeaways. After reading the abstract, the audience should have an idea of the overall presentation and know what to expect. The abstract should also make clear what background knowledge is expected from the attendees.

While there is no strict template for this, you should make sure that the audience can understand why your talk is relevant for them.

Tutorials

These are 90 minutes hands-on sessions where you have the opportunity to lead a classroom so attendees can learn about a new skill/library/technology in a self-contained way, and have said materials available to students before-hand so they can follow suit. Guidelines for the tutorial proposal are the same as above, but the abstract should make clear what are the requirements for the class and how the materials are going to be distributed (e.g. github repo, links, etc).

Examples: Look at some of the proposals from last year’s schedule.

Suggestions

  • Who’s the target audience? Think about your target audience in terms of job role (data scientist, engineer, researcher, etc.) and experience. Being clear about who you are speaking to (and the background knowledge you can expect them to have) is helpful both to you as you prepare your proposal or talk, as well as to the audience considering whether your talk is a good fit for them to attend.
  • Learning objectives With your target audience in mind, clearly state what they are going to learn. This is what helps people understand if your talk is interesting for them.
  • Outline We don’t require a rigid structure for your talk, but thinking critically about it will help you shape your proposal. In particular, make sure that there’s enough content to make the proposal interesting, but not too much so that your talk would feel rushed or cluttered. It’s not a bad idea to estimate how long each section of your talk will take.
  • Clear title A catchy title can be useful, but don’t overdo it. People should be able to have a rough understanding of what’s going on, just looking at the title. Your proposal and your talk should also be in line with your title.
  • Get feedback Ask friends and colleagues to review your abstract; bonus points if they are your target audience. Take time to tweak the final abstract if needed. Did you know that we also offer a mentorship program for first-time speakers?
  • Tell us about yourself. In PyData we value the knowledge of our speakers in the subject. In the last part of additional notes, add links to your profile, and links to videos or slides of previous talks, if you have any. This will help us to know you better, and find the best track and the best audience for your presentation.

Common Pitfalls

Here are some common pitfalls that could lead to the proposal not being understood by the reviewers, or even rejected:

  • Overly long proposals: Keep it simple and clear. Good proposals typically can provide all the important information within 200 words. This is not a strict limit, simply a suggestion to stay focused.
  • Future work: While talking about future work is interesting and could be mentioned in your talk, the core content of the talk should already be shaped, and you should be able to describe it in your proposal. Don’t fully rely on future data collection or future prototyping, because things often don’t go as expected.
  • Sales pitches: We are a community of developers and users of open-source scientific computing tools. You can reference your closed-source product or platform, but the audience will find the talk more interesting if they can try your techniques with the PyData stack. Your problem definition, proposed techniques and business domain are also interesting, but sales pitches are typically rejected.
  • Repeated talks: We have a strong preference for new talks, and new speakers, and as such, if your talk is already available online or it has been already presented in PyData, it is unlikely to be accepted for the conference.

Lineamientos de la propuesta

Estructura

Una propuesta de charla es una breve descripción de una charla que pretende convencer a alguien de que invierta 30 minutos de su tiempo para aprender algo. Una buena propuesta debe incluir:

  • El tema (el QUÉ) y POR QUÉ es interesante
  • La audiencia a QUIÉN va dirigida la charla
  • El TIPO de conversación (muchas matemáticas, prácticas, etc.)
  • El TAKEAWAY: ¿qué aprenderé?

Una propuesta consta de dos partes:

  1. Resumen - Informa al asistente de qué se trata la charla. Revela el tema, el dominio y el propósito general. Esto es como mucho unas pocas líneas de largo, y se publicará en el programa de la conferencia.
  2. Descripción - Es una explicación autónoma que resume los aspectos de la charla. Debe estar estructurado y presentar el objetivo de la charla, su esquema, tesis central y las principales conclusiones. Después de leer la descripción de la charla, la audiencia debe tener una idea de la presentación general y saber qué esperar. También debe aclarar qué conocimientos previos se esperan de los asistentes.

Si bien no existe un formato estricto para las propuestas, deben asegurarse de que la audiencia pueda entender por qué su charla es relevante para ellos.

Tutoriales

Estas son sesiones prácticas de 90 minutos en las que tienen la oportunidad de dirigir un salón de clases para que los asistentes puedan aprender sobre una nueva habilidad/library/tecnología de manera autónoma, y tener dichos materiales a disposición de los estudiantes de antemano para que puedan seguir su ejemplo. Las pautas para la propuesta de tutorial son las mismas que las anteriores, pero el resumen debe dejar claro cuáles son los requisitos para la clase y cómo se distribuirán los materiales (por ejemplo, github repo, enlaces, etc.). Se pueden ver algunas de las propuestas del año pasado.

Sugerencias

  • ¿A quién va dirigido? - Piensen en su público objetivo en términos de función laboral (científico de datos, ingeniero, investigador, etc.) y experiencia. Ser claro sobre con quién está hablando (y el conocimiento previo que se espera que tengan) es útil tanto para ustedes mientras preparan su propuesta o charla, como para la audiencia que está considerando si su charla es adecuada.
  • Objetivos de aprendizaje - Con su público objetivo en mente, indiquen claramente lo que van a aprender. Esto es lo que ayuda a la gente a entender si su charla es interesante para ellos.
  • Esquema - No necesitamos una estructura rígida para su charla, pero pensar críticamente en ella les ayudará a dar forma a su propuesta. En particular, asegúrense de que haya suficiente contenido para que la propuesta sea interesante, pero no demasiado para que su charla se sienta apurada o desordenada. No es una mala idea calcular cuánto tiempo tomará cada sección de su charla.
  • Título claro - Un título pegadizo puede ser útil, pero no exagere. La gente debería ser capaz de tener una idea aproximada de lo que está pasando, con sólo mirar el título. Su propuesta y su discurso también deben estar en consonancia con su título.
  • Get feedback - Pidan a amigos y colegas que revisen su resumen; puntos adicionales si ellos son su público objetivo. Tómense su tiempo para ajustar el resumen final si es necesario.
  • Contanos sobre vos - En PyData valoramos el conocimiento de nuestros oradores en el tema que presentan. En la última parte de notas adicionales, pueden dejarnos un enlace a sus perfiles, y enlaces a videos o diapositivas de charlas anteriores, si tienen alguna. Esto nos ayudará a conocerlos mejor, y a encontrar el mejor track y el mejor público para sus presentaciones.

Errores comunes

He aquí algunas fallas comunes que podrían llevar a que la propuesta no sea comprendida por los revisores, o incluso a que sea rechazada:

  • Demasiado larga: Manténganlo simple y claro. Por lo general, las buenas propuestas pueden proporcionar toda la información importante en 200 palabras. Esto no es un límite estricto, simplemente una sugerencia para mantenerse enfocado.
  • Trabajo futuro: Si bien hablar sobre el trabajo futuro es interesante y podría mencionarse en su charla, el contenido central de la charla ya debería estar moldeado, y deberían poder describirlo en la propuesta. No confíen plenamente en la recopilación de datos o la creación de prototipos futuros, ya que a menudo las cosas no salen como se esperaba.
  • Pitch de venta: Somos una comunidad de desarrolladores y usuarios de herramientas de ciencia de datos de código abierto. Pueden hacer referencia a su producto o plataforma de código cerrado, pero la audiencia encontrará la charla más interesante si pueden probar sus técnicas con problemas reales. La definición de su problema, las técnicas propuestas y el dominio del negocio también son interesantes, pero los pitch de venta son típicamente rechazados.
  • Charlas repetidas: Tenemos una fuerte preferencia por nuevas charlas y nuevos oradores, y como tal, si su charla ya está disponible online o ya ha sido presentada en PyData, es poco probable que sea aceptada para la conferencia.

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