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Commit 0a40d84

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title: "Resumo do 3º Meetup PyData Natal"
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author: "Leonardo Leano"
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date: "2024-08-22"
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categories: [Comunidade, Meetup]
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image: chamada_3_pydata.png
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description: >
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Explore os principais tópicos discutidos e as novidades que marcaram o segundo encontro da comunidade PyData Natal.
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Após o sucesso do segundo encontro no Instituto Metrópole Digital - UFRN, o PyData Natal realizou seu terceiro meetup.
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Desta vez no IFRN- IMD, o evento contou com duas palestras sobre temas de grande relevância no mundo dos dados.
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Confira abaixo os materiais das apresentações, o resumo e as fotos do encontro.
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![Foto oficial. Todas as fotos [podem ser acessadas aqui](https://drive.google.com/drive/folders/1gwmU6XgEI1unsYh4fvbbmanwEMEpB6v-)](foto_oficial_3_meetup.jpg)
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## 3º Meetup PyData
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O segundo encontro da comunidade aconteceu no dia 01 de agosto, novamente em uma quinta-feira
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à noite. O evento teve 77 inscritos enquanto já tempos 169 inscrições no meetup.com. A presença foi de 44 pessoas e durante o evento realizamos um sorteio de kits da Python Nordeste,com 33 participantes.
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## Palestras e materiais
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### Evitando gastar com cloud no aprendizado de dados abordagem com pyspark e jupterlab
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Ao estudar dados a gente se depara com pandas, pyspark e outras ferramentas e a medida que o
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estudo vai avançando encontramos diversos cursos que utilizam de ferramentas de cloud para
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trabalhar com um número razoável de dados. A ideia é apresentar alternativa para se trabalhar
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em ambiente local com docker para utilizar as ferramentas de data analysis jupyterlab,
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pandas e pyspark partindo de análises de bases pequenas para estudo.
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🔗 [Material apresentado pode ser encontrado aqui](https://drive.google.com/drive/folders/121t7RUKmb85_7AUMM3rHuvjmX3adVa2W)
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🔗 [Material github](https://github.com/leonardoleanodev/pyspark_example)
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🎙️ **Sobre a palestrante:**
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[Leonardo Leano](https://github.com/leonardoleanodev)
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É Mestre em Física e trabalha com python a 6 anos, navegou em varias areas envolvendo python e dados, desde ciencia de dados, desenvolvimento web e engenharia de dados.
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### Simplificando o ETL: Criando e analisando métricas usando a biblioteca Streamlit
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Um dos desafios das organizações é criar e analisar as métricas seja de um time interno ou de ferramentas. Para isso, muitos analistas de dados consomem API's de diversas ferramentas/sistemas através de scripts de ETL para fomentar ferramentas de BI.
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A biblioteca Streamlit veio trazer a facilidade em criar as métricas e extração de dados até a exibição deles dentro dos mesmos códigos, minimizando a necessidade de exportar os dados para uso em ferramentas de BI. Essa biblioteca possui uma grande contribuição da comunidade, possui diversas integrações e conta com uma interface gráfica simples e funcional.
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![Registro da apresentação](imagem_da_palestra_3_pydata.jpg)
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🎙️ **Sobre as palestrantes:**
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[Paulo Eduardo Azevedo da Costa]
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Sou o Paulo Eduardo, pai, esposo e potiguar.
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Atualmente trabalhando na empresa DealerSpace no cargo de DevOps TechLead. Possuo mais de 10 anos de experiência com infraestrutura e redes e nos 5 últimos anos dedicados ao DevOps.
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Além da paixão pelo DevOps também sou entusiasta de Python, Dados, Machine Learning e IA. Onde cada uma delas complementa bastante o que me tornou um TeachLead.
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## Organização e Código de conduta
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Nossa organização é [aberta no github](https://github.com/PyData-Natal).
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Temos [issues abertas](https://github.com/PyData-Natal/organizacao), assim como [um kanban](https://github.com/orgs/PyData-Natal/projects/1), para que nossa comunidade possa discutir e também
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contribuir para o seu crescimento e melhoria.
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Fazemos questão de relembrar que a PyData possui um código de conduta que promove a inclusão:
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"Seja gentil com os outros. Comporte-se profissionalmente. Lembre-se de que assédio e piadas com conotação sexista, racistas ou excludentes não são tolerados no PyData.
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Toda comunicação deve ser apropriada para um público profissional, incluindo pessoas de diversas origens.
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PyData se dedica a fornecer uma experiência de evento livre de assédio para todos, independentemente de gênero, orientação sexual, identidade e expressão de gênero, deficiência, aparência física, tamanho corporal, raça ou religião. Não toleramos qualquer forma de assédio aos participantes.
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Obrigado por ajudar a tornar esta comunidade acolhedora e amigável para todos!"
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A versão inteira do código de conduta pode ser encontrado [aqui](https://pydata.org/code-of-conduct/).
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## Agradecimentos
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Agradecemos a todos que compareceram ao evento, especialmente aos palestrantes. Também aproveitamos para deixar o convite
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a quem se interessar em participar dos próximos meetups, independente do nível de conhecimento ou área de atuação, todas as pessoas são bem-vindas!

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