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add infos about 3 meetup #7

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83 changes: 83 additions & 0 deletions posts/3-meetup-pydata-natal/index.qmd
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,83 @@
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title: "Resumo do 3º Meetup PyData Natal"
author: "Leonardo Leano"
date: "2024-08-22"
categories: [Comunidade, Meetup]
image: chamada_3_pydata.png
description: >
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.
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.

![Foto oficial. Todas as fotos [podem ser acessadas aqui](https://drive.google.com/drive/folders/1gwmU6XgEI1unsYh4fvbbmanwEMEpB6v-)](foto_oficial_3_meetup.jpg)

## 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](https://drive.google.com/drive/folders/121t7RUKmb85_7AUMM3rHuvjmX3adVa2W)
🔗 [Material github](https://github.com/leonardoleanodev/pyspark_example)


🎙️ **Sobre a palestrante:**

[Leonardo Leano](https://github.com/leonardoleanodev)

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

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.

![Registro da apresentação](imagem_da_palestra_3_pydata.jpg)


🎙️ **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](https://github.com/PyData-Natal).
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
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](https://pydata.org/code-of-conduct/).

## 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!