Programação em Python: O Guia para Iniciantes

Aprenda o básico da linguagem Python de maneira rápida e fácil! Exemplos implementados passo a passo com exercícios
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Programação em Python: O Guia para Iniciantes
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Aprenda a sintaxe básica da linguagem Python de maneira fácil e rápida
Resolva vários exercícios práticos após aprender cada assunto prático
Implemente os principais operadores da linguagem Python: matemáticos, lógicos, relacionais e condicionais
Crie estruturas de repetição com os comandos for e while
Implemente funções para modularização dos programas
Implemente as principais coleções da linguagem Python: tuplas, listas, dicionários, conjuntos e matrizes

Requirements

  • Básico sobre lógica de programação, como estruturas condicionais e estruturas de repetição
Description

Atualmente, Python é uma das mais utilizadas linguagens de programação do mundo e é crescente o número de empresas que buscam desenvolvedores que tenham esse conhecimento! Ela foi criada em 1991 por Guido van Rossum com o principal objetivo de ser simples e principalmente de fácil aprendizagem, se comparada com outras linguagens de programação que a curva de aprendizado é muito maior. A linguagem Python ganhou muita popularidade nos últimos anos por ser adequada para um número muito grande aplicações, como por exemplo: desenvolvimento web, inteligência artificial, ciência de dados, big data, computação gráfica, dentre várias outras.

Baseado nisso, este curso gratuito foi projetado para quem está iniciando seus estudos na linguagem Python e não tem muito tempo para fazer um curso maior e mais completo, ou seja, para quem deseja aprender somente as bases desta linguagem de programação. Por exemplo, muitos alunos que estão iniciando os estudos na área de Inteligência Artificial gostariam de ter uma base inicial desta linguagem antes de iniciarem os estudos nessa área.

Você aprenderá na prática os seguintes tópicos:

  • Instalação do Python

  • Principais ferramentas (IDEs) para trabalhar com a linguagem

  • Variáveis e constantes

  • Operações matemáticas

  • Operadores lógicos, relacionais e condicionais

  • Estruturas de repetição (comandos for e while)

  • Criação de funções

  • Listas, dicionários, tuplas, conjuntos e matrizes

O curso também conta com exercícios práticos ao final de cada tópico, para que você pratique o que aprendeu durante as aulas. Além disso, a solução para todas as tarefas está disponível para você comparar com as suas implementações! Utilizaremos o Google Colab para o desenvolvimento dos exemplos, garantindo que você não tenha problemas com instalações ou configurações de softwares na sua máquina local.

Who this course is for:
  • Alunos que queiram iniciar seus estudos na linguagem Python
  • Iniciantes em programação
  • Pessoas que queiram aprender a sintaxe básica do Python
  • Alunos de graduação que estejam cursando disciplinas relacionadas a programação
  • Pessoas que precisam aprender os conceitos da linguagem de forma rápida
Course content
2 sections • 21 lectures • 2h 0m total length
  • Boas-vindas e conteúdo do curso
    05:16
  • Introdução ao Python
    04:34
  • Instalação do Python
    08:21
  • IDEs para Python
    11:46
  • Manipulação de variáveis
    11:01
  • Operações matemáticas
    06:28
  • Exercícios e soluções
    00:42
  • Operadores lógicos e relacionais
    06:38
  • Operadores condicionais
    08:57
  • Exercícios e soluções
    00:49
  • Estruturas de repetição - for
    09:25
  • Estruturas de repetição - while
    06:11
  • Exercícios e soluções
    00:20
  • Funções
    09:35
  • Exercícios e soluções
    01:12
  • Coleções - tuplas e listas
    07:30
  • Coleções - dicionários e conjuntos
    11:02
  • Matrizes
    05:59
  • Exercícios e soluções
    00:38
  • Considerações finais
    01:34
  • Aula bônus: assinatura IA Expert Academy
    02:55

Instructors
Jones Granatyr
  • 4.6 Instructor Rating
  • 27,251 Reviews
  • 82,698 Students
  • 49 Courses

Olá! Meu nome é Jones Granatyr e já trabalho em torno de 10 anos com Inteligência Artificial (IA), inclusive fiz o meu mestrado e doutorado nessa área. Atualmente sou professor, pesquisador e fundador do portal IA Expert, um site com conteúdo específico sobre Inteligência Artificial. Desde que iniciei na Udemy criei vários cursos sobre diversos assuntos de IA, como por exemplo: Deep Learning, Machine Learning, Data Science, Redes Neurais Artificiais, Algoritmos Genéticos, Detecção e Reconhecimento Facial, Algoritmos de Busca, Mineração de Textos, Buscas em Textos, Mineração de Regras de Associação, Sistemas Especialistas e Sistemas de Recomendação. Os cursos são abordados em diversas linguagens de programação (Python, R e Java) e com várias ferramentas/tecnologias (tensorflow, keras, pandas, sklearn, opencv, dlib, weka, nltk, por exemplo). Meu principal objetivo é desmistificar a área de IA e ajudar profissionais de TI a entenderem como essa tecnologia pode ser utilizada na prática e que possam visualizar novas oportunidades de negócios.

Mestre em biologia, pesquisador
Guilherme Matos Passarini, MSc
  • 4.7 Instructor Rating
  • 33 Reviews
  • 1,008 Students
  • 2 Courses

Bacharel e licenciado em Ciências Biológicas pela Universidade Federal de Rondônia, mestrado em Biologia Experimental pela Universidade Federal de Rondônia e atualmente cursa doutorado também em Biologia Experimental pela Universidade Federal de Rondônia. Desenvolveu seus trabalhos de iniciação científica e mestrado na busca de moléculas de plantas bioativas contra os parasitas da malária e leishmaniose, tendo trabalhado com fitoquímica e ensaios antiparasitários in vitro. No final do mestrado, começou a se interessar por bioinformática, química medicinal e programação, aplicando alguns programas de bioinformática e quimioinformática para auxiliar na descoberta de drogas antimaláricas. Possui experiência com as linguagens Python e R, e iniciou a programar em Javascript. Seu projeto de doutorado se constitui em avaliar um composto antimalárico já testado durante o mestrado de forma mais aprofundada contra o parasita da malária, realizando análises virtuais, como verificação de características físico-químicas e farmacocinéticas, docking molecular (interação virtual entre ligante e proteína-alvo do parasita) e ensaios em placas de cultura, assim como testes em animais de laboratório.