Resumo do 3º Meetup PyData Natal
Explore os principais tópicos discutidos e as novidades que marcaram o segundo encontro da comunidade PyData Natal.
Após o sucesso do segundo encontro no Instituto Metrópole Digital - UFRN, o PyData Natal realizou seu terceiro meetup. Desta vez no IFRN- IMD, o evento contou com duas palestras sobre temas de grande relevância no mundo dos dados. Confira abaixo os materiais das apresentações, o resumo e as fotos do encontro.
3º Meetup PyData
O segundo encontro da comunidade aconteceu no dia 01 de agosto, novamente em uma quinta-feira 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.
Palestras e materiais
Evitando gastar com cloud no aprendizado de dados abordagem com pyspark e jupterlab
Ao estudar dados a gente se depara com pandas, pyspark e outras ferramentas e a medida que o estudo vai avançando encontramos diversos cursos que utilizam de ferramentas de cloud para trabalhar com um número razoável de dados. A ideia é apresentar alternativa para se trabalhar em ambiente local com docker para utilizar as ferramentas de data analysis jupyterlab, pandas e pyspark partindo de análises de bases pequenas para estudo.
🔗 Material apresentado pode ser encontrado aqui 🔗 Material github
🎙️ Sobre a palestrante:
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.
Simplificando o ETL: Criando e analisando métricas usando a biblioteca Streamlit
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.
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.
🎙️ Sobre as palestrantes:
[Paulo Eduardo Azevedo da Costa]
Sou o Paulo Eduardo, pai, esposo e potiguar.
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.
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.
Organização e Código de conduta
Nossa organização é aberta no github. Temos issues abertas, assim como um kanban, para que nossa comunidade possa discutir e também contribuir para o seu crescimento e melhoria.
Fazemos questão de relembrar que a PyData possui um código de conduta que promove a inclusão: “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. Toda comunicação deve ser apropriada para um público profissional, incluindo pessoas de diversas origens.
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.
Obrigado por ajudar a tornar esta comunidade acolhedora e amigável para todos!”
A versão inteira do código de conduta pode ser encontrado aqui.
Agradecimentos
Agradecemos a todos que compareceram ao evento, especialmente aos palestrantes. Também aproveitamos para deixar o convite a quem se interessar em participar dos próximos meetups, independente do nível de conhecimento ou área de atuação, todas as pessoas são bem-vindas!