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Python para Engenheiros e Cientistas/ Básico ao Avançado
Rating: 4.6 out of 5(1,344 ratings)
6,072 students

Python para Engenheiros e Cientistas/ Básico ao Avançado

Substitua o Excel e o Matlab com Sympy, Numpy, Pandas, Matplotlib e Scipy; Automatização de tarefas; Básico ao avançado.
Created byRafael Pereira da Silva, MSc.
Last updated 8/2024
Portuguese
Portuguese [Auto],

What you'll learn

  • Linguagem Python (básico ao avançado) + um pacote completo de bibliotecas científicas do Python: Sympy, Numpy, Pandas, Matplotlib, Scipy.
  • O aluno tem acesso a TODOS os CÓDIGOS da aula.
  • Tanto a linguagem quanto as bibliotecas são GRATUITAS!
  • Tópicos básicos de Python como instalação, variáveis, métodos, laços de repetição
  • Tópicos úteis para o dia-a-dia como ler e escrever arquivos
  • Tópicos avançados como criação de objetos.
  • Sympy: resolver sistemas lineares, não lineares, equações diferenciais. Exercícios e desafios
  • Numpy: para manipulação de dados em arrays multidimensionais
  • Pandas: para fazer tabelas; tabela dinâmica; filtros; Visualização gráfica e muito mais.
  • Matplotlib: para fazer gráficos e Dashboards
  • Scipy para matemática computacional

Course content

7 sections • 111 lectures • 19h 21m total length

  • Python: Estrutura de aprendizado3:31
  • 1.1 Iniciando os estudos6:24
  • 1.1 Instalação do Winpython4:45
  • 1.2 IDEs5:59
  • 1.2 IDEs: Jupyter notebook8:08
  • 1.3 PIP install: gerenciador de pacotes8:22
  • 1.5 Instalação do Anaconda [ATUALIZADO 03/2022]14:41
  • 2.1 Iniciando com o Python6:58
  • 2.2 Números8:43
  • 2.3 String4:25
  • 2.4 Listas5:45
  • 2.5 Similaridades entre listas e strings6:10
  • 2.6 Valores Booleanos3:05
  • 3.1 Condicional if7:26
  • 3.2 Loop for5:52
  • 3.3 Loop while5:27
  • 3.4 Exercício 1 (RESOLUÇÃO)2:32
  • 3.5 Exercício 2 (RESOLUÇÃO)4:47
  • 3.6 Exercício 3 (RESOLUÇÃO)2:33
  • 3.7 Desafio 1 - Números primos (RESOLUÇÃO)11:41
  • 3.8 Desafio 2 - Combinações (RESOLUÇÃO)18:49

    Olá pessoal. Um dos objetivos dessa aula é treinarmos os loops e as estruturas de dados vistas até agora.


    No entanto, caso precisem fazer uma combinação na prática, sugiro que olhem a biblioteca itertools, que é nativa do Python.


    https://docs.python.org/3/library/itertools.html

  • 4.1 Método para listas7:11
  • 4.2 Formas de trabalhar com listas7:42
  • 4.3 Tuplas, conjuntos e dicionários9:23
  • 4.4 Métodos para dicionários7:44
  • 4.5 Exercício 1 (RESOLUÇÃO)3:31
  • 4.6 Exercício 2 (RESOLUÇÃO)3:08
  • 4.7 Exercício 3 (RESOLUÇÃO)3:56
  • 4.8 Exercício 4 (RESOLUÇÃO)2:17
  • 4.9 Preparação para o desafio 1 (MATPLOTLIB)5:10
  • 4.10 Desafio 1 - Circunferência (RESOLUÇÃO)7:07
  • 4.11 Preparação para o desafio 2 (LENDO ARQUIVOS)5:57
  • 4.12 Desafio 2 - Dados do IBGE (RESOLUÇÃO)23:00
  • 4.13 Desafio 2 - Dados do IBGE (RESOLUÇÃO com PANDAS)8:33
  • 5.1 Funções6:36
  • 5.2 Módulos5:07
  • 5.3 Criando um módulo8:07
  • 5.4 Exercício 1 (RESOLUÇÃO)4:41
  • 5.5 Exercício 2 (RESOLUÇÃO)7:35

    Pessoal, há um pequeno erro na função que criei.

    Como substituí o '\n' por um caractere nulo '', a função acaba juntando algumas palavras.

    O número de palavras deve ser 15.


    Dicas: cuidado para não juntar palavras e cuidado para não contarem os espaços vazios como sendo uma palavra.


    Créditos ao Aluno Wagner Rissardo.

  • 5.6 Exercício 3 (RESOLUÇÃO)2:21
  • 5.7 Preparação para o desafio 1 (MATPLOLIB 3D)4:43
  • 5.8 Desafio 1 (RESOLUÇÃO)15:00
  • 6.1 Noção sobre objetos17:39
  • 6.2 V2- Executando módulos como scripts ( __name__ == "__main__")6:21

    Essa aula foi aprimorada graças às contribuições do aluno Vinícius Emanoel nos comentários.


  • 6.3 Manipulando strings8:02
  • 6.4 Escrevendo arquivos7:01
  • DICA 1 - Gráficos: onde procurar e como aprender20:03
  • DICA 2 - Como Automatizar tarefas - Estudo guiado37:57

Requirements

  • O aluno deve ter familiaridade com ciências exatas. Mas não é preciso conhecer Python.

Description


O objetivo do Python para Engenheiros e Cientistas é fornecer ferramentas de programação, matemáticas e gráficas para os profissionais das mais diversas áreas.


Por que você deve fazer este curso?

Tanto o Python quanto as bibliotecas do ecosistema científico ensinadas aqui, são ferramentas GRATUITAS e de código aberto. Isso facilita a aderência a estas ferramentas no ambiente de trabalho e no ambiente acadêmico.

Além disso, a linguagem e suas bibliotecas tem crescido no mundo inteiro e com uma comunidade super ativa. Tenho visto isso desde 2015, quando fiz estágio de P&D em uma empresa de energia nuclear.

Não fique para trás, meu amigo/ minha amiga!


O que você ganha ao adquirir o curso?

Este é o curso mais completo e com melhor custo/benefício sobre Python e seu ecosistema científico. Além das mais de 18h de conteúdo, o aluno tem acesso ao fórum de perguntas e respostas, onde já temos uma interação construtiva com todos os alunos e muitas perguntas e respostas já feitas. E acesso a todo material/códigos feitos em sala de aula, tudo estruturado, tudo organizado!


O que aprenderei?

De maneira geral, o conteúdo do curso é:

    - Fundamentos de Python: você aprenderá desde a intalação, até tópcios mais avançados como objetos. E também tópicos úteis para o dia-a-dia como automatização de tarefas.

    -Sympy: você aprenderá manipulação algébrica de simbólicos, resolução de sistemas, equações diferenciais, funções do cálculo. Além de muito exercícios e desafios (propostos e resolvidos). O Sympy é um bom substituto do Matlab.

    -Numpy: você aprenderá com profundidade a poderosa estrutura de arrays do Numpy.

    -Pandas: você aprenderá o melhor substituto do Excel que temos na atualidade.  Faremos filtros, tabelas dinâmicas, gráficos e trataremos dados reais com o Pandas.

    -Matplotlib: você aprenderá com profundidade os objetos do matplotlib para fazer gráficos e dashboards.

    -Scipy: você aprenderá o "bigboy" de matemática computacional do Python. Faremos álgebra linear, integrais e resolução de EDOs de maneira numérica. Com exercícios (propostos e resolvidos).


Convido a todos vocês a assitirem a primeira aula de cada seção, pois eu deixo as aulas liberadas para você ver o que aprenderemos.

Who this course is for:

  • Engenheiros
  • Analistas de dados
  • Estudantes de matemática ou física
  • Outros alunos ativos: geólogos, jornalista, médicos, biomédicos, estatísticos, data scientists, analistas financeiros

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