O documento descreve uma palestra sobre como usar Python para analisar dados públicos. O palestrante fala sobre seus antecedentes e experiência ensinando Python. Ele fornece vários exemplos de como usar Python para analisar dados públicos do governo brasileiro sobre a Copa do Mundo, educação e eleições americanas.
3. Hackeando Dados Públicos com Python – bit.ly/pyraspa
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I love teaching
CS Professor at FATEC
https://about.me/fmasanori
http://pycursos.com/python-para-zumbis/
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50k alunos
3 milhões visualizações
172 palestras e minicursos
15 países
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Tenho transtorno bipolar
Não sou fluente no inglês
Meu github é um zero
Porém amo ensinar
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6. Hackeando Dados Públicos com Python – bit.ly/pyraspa
“O que importa não são as
cartas que recebemos no
jogo da vida, mas nosso
modo de jogar com elas”
do livro “Uma mente inquieta” Kay Redfield Jamison
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11. Hackeando Dados Públicos com Python – bit.ly/pyraspa
“We want our community to
be more diverse: whoever
you are, and whatever our
background, we welcome
you”
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http://www.python.org/psf/diversity/
12. Hackeando Dados Públicos com Python – bit.ly/pyraspa
"We welcome you. You may wear a baby
sling, hijab, a kippah, leather, an
XXXL t-shirt, a pentacle, a political
badge, a rainbow, a rosary, tattoos,
or something we can only dream of.
You may carry a guitar or walking
cane or a 15 year old laptop.
Conservative or liberal, libertarian
or socialist…"
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https://www.djangoproject.com/diversity/
13. Hackeando Dados Públicos com Python – bit.ly/pyraspa
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“Everyone's different, all are
wonderful” (Pycon Japan 2016)
17. Hackeando Dados Públicos com Python – bit.ly/pyraspa
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Because we were created
to stay connected, to
share our gifts
18. Hackeando Dados Públicos com Python – bit.ly/pyraspa
• PyCon talks by women: (2011:
1%), (2012: 7%), (2013: 15%),
(2014/15: 33%), (2016: 40%)
• DjangoCon talks by women:
(2015: 33%), (2016: 40%)
• PSF board 2015: 7 women, 4 men
• PSF board 2016: 7 women, 4 men
• Python Brasil 2016 talks by
women: 42%
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19. Hackeando Dados Públicos com Python – bit.ly/pyraspa
• Minicurso que dei para
jornalistas
• Abraji/Curso Abril de Jornalismo
• Quanto o Brasil gastou na Copa do
Mundo? (15 linhas)
• Quantas escolas existem no
Brasil, em funcionamento, sem
água, luz e esgoto? (11 linhas)
• Dados das eleições americanas (11
linhas)
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20. Hackeando Dados Públicos com Python – bit.ly/pyraspa
• bit.ly/caj2016 (básico)
• bit.ly/curso_PPZ (intermediário)
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21. Hackeando Dados Públicos com Python – bit.ly/pyraspa
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http://www.portaltransparencia.gov.br/copa2014/dados/ws.seam
22. Hackeando Dados Públicos com Python – bit.ly/pyraspa
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http://www.portaltransparencia.gov.br/copa2014/dados/ws.seam
29. Hackeando Dados Públicos com Python – bit.ly/pyraspa
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https://gist.github.com/fmasanori/fc0e98c8c486be80d5a5
30. Hackeando Dados Públicos com Python – bit.ly/pyraspa
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https://gist.github.com/fmasanori/fc0e98c8c486be80d5a5
31. Hackeando Dados Públicos com Python – bit.ly/pyraspa
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https://gist.github.com/fmasanori/d153bea5690164f75302
Editoriais do New York Times
32. Hackeando Dados Públicos com Python – bit.ly/pyraspa
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https://gist.github.com/fmasanori/b7b56cf9fb0a4a4e4a17
Dados das eleições americanas 2016
33. Hackeando Dados Públicos com Python – bit.ly/pyraspa
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https://gist.github.com/fmasanori/b7b56cf9fb0a4a4e4a17
Dados das eleições americanas 2016
34. Hackeando Dados Públicos com Python – bit.ly/pyraspa
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https://gist.github.com/fmasanori/1288160dad16cc473a53
Copa de Mundo em 6 linhas
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Cursos avançados:
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Katharine Jarmul: Introduction to Web (and data!)
Scraping with Python - PyCon 2014
Web scraping: Reliably and efficiently pull data
from pages that don't expect it