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Merge pull request #4 from PyData-Natal/post-2-meetup
Post 2 meetup
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Original file line number | Diff line number | Diff line change |
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@@ -0,0 +1,89 @@ | ||
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title: "Resumo do 2º Meetup PyData Natal" | ||
author: "Emanuel Betcel" | ||
date: "2024-08-22" | ||
categories: [Comunidade, Meetup] | ||
image: divulgacao_1_meetup.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 primeiro encontro no Instituto Metrópole Digital - UFRN, o PyData Natal realizou seu segundo meetup. | ||
Desta vez no Sebrae, 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. | ||
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![Foto oficial. Todas as fotos [podem ser acessadas aqui](https://drive.google.com/drive/folders/1nlY1PkWPIpRUmhcWtNrY3d1OYhqyvdPO)](foto_oficial.jpg) | ||
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## 2º Meetup PyData | ||
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O segundo encontro da comunidade aconteceu no dia 01 de agosto, novamente em uma quinta-feira | ||
à noite. O evento teve 73 inscritos equanto já tempos 169 inscrições no meetup.com. A presença foi de 44 pessoas e durante o evento realizamos um sorteio | ||
de uma canceca com 33 participantes. | ||
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Na nossa segunda edição, contamos com apoio da Qdrant, biblioteca Open-Source para Vector Databases, e da beAnalytic, empresa natalense de consultoria para desenvolvimento de soluções de BI e Engenharia de Dados. | ||
Também contamos com o Sebrae para disponibilização do espaço. | ||
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![Distribuição de adesivos e sorteio de caneca](adesivos.jpg) | ||
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## Palestras e materiais | ||
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### O Futuro da Pesquisa de Dados: Entendendo a Busca Vetorial | ||
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Nesta palestra, foi discutido os fundamentos da busca vetorial, o algoritmo HNSW e suas vantagens, | ||
além de aplicações práticas com demonstações de técnicas | ||
como Retrieval-Augmented Generation (RAG), detecção de anomalias e recomendações. | ||
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![Palestra Qdrant](qdrant.jpg) | ||
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🔗 [Material apresentado pode ser encontrado aqui](https://docs.google.com/presentation/d/1rrO0vEgPONENjW5SYyoB_7MjfC_QIuVvoqEgujfC02M/edit#slide=id.p1) | ||
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🎙️ **Sobre a palestrante:** | ||
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[Sabrina Aquino](https://docs.google.com/presentation/d/1mbv-uyh7beTA_FgXlhb46hSgFkQeP-Wi/edit?usp=sharing&ouid=105025288153890058731&rtpof=true&sd=true) é | ||
Developer Advocate da Qdrant, com experiência em desenvolvimento e advocacia de tecnologia. | ||
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![Coffee break](coffee_break.jpg) | ||
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### Acelerando a Integração de Dados com Airbyte: Uma Ferramenta Open Source Customizável e Eficiente | ||
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A palestra discutiu como o Airbyte pode facilitar a integração de dados de várias | ||
fontes por meio de seus conectores pré-construídos. Foram levantados os principais componentes e o funcionamento da infraestrutura do Airbyte, bem como | ||
as diversas possibilidades de integração com outras ferramentas para a construção de um pipeline de dados completo. | ||
Além disso, foi apresentada a nova biblioteca PyAirbyte, uma nova feature da comunidade que permite codificar as configurações dos conectores utilizando Python, tornando a | ||
personalização e a gestão de conectores ainda mais eficiente. | ||
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![Registro da apresentação](apresentacao_airbyte.jpg) | ||
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🔗 [Material apresentado pode ser encontrado aqui](https://drive.google.com/file/d/14Gq04vRhVYMkdt1tEyMOpJxpbkpzNVcp/view?usp=sharing) | ||
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🎙️ **Sobre as palestrantes:** | ||
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[Isis](https://www.linkedin.com/in/isisgo/) é formada em Engenharia da Computação pela Universidade Federal do | ||
Rio Grande do Norte (UFRN) e possui pós-graduação em BI e Analytics pela mesma instituição. | ||
Atualmente, trabalha como Engenheira de Dados, com foco em ingestão, infraestrutura, | ||
tratamento e orquestração dos dados. | ||
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[Mariana](https://www.linkedin.com/in/mariana-cesario-queiroz/) é formada em Engenharia da Computação pela Universidade Federal do | ||
Rio Grande do Norte (UFRN) e atua como Engenheira de Dados, com ênfase na construção de pipelines de | ||
ingestão de dados no contexto de bigdata. | ||
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## Organização e Código de conduta | ||
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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. | ||
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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. | ||
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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 nossas palestrantes. Aos nossos apoiadores, BeAnalytic e QDrant, que permitiram que a noite fosse ainda melhor. 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! |
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