Curso Python para Iniciantes (O Curso Completo)
- Descrição
- Currículo
- FAQ
- Revisões
Veja por que mais de 350.000 membros da Udemy aprendem programação com Framework Television Inc. e Nilo Guimarães!
Poucas linguagens de programação fornecem a flexibilidade e o poder puro do Python.
Se você já está se tornando um desenvolvedor profissional, ou está no início de sua carreira de desenvolvimento, adicionar o conjunto de habilidades do Python não é apenas um adorno de currículo – é uma linguagem capacitadora que permitirá que você escreva código procedural, funcional e orientado a objetos em muitos tipos de ambientes e para muitos usos.
O Python é comumente usado para programação do lado do servidor para aplicativos da web complexos ou como uma linguagem de camada intermediária que fornece serviços da web ou uma camada de comunicação com sistemas de comércio eletrônico maiores. Dito isso, também é uma ótima linguagem para iniciantes. A sintaxe clara torna muito fácil de aprender, e as poderosas bibliotecas tornam todos os tipos de programação possíveis. Existem bibliotecas para tudo, desde jogos e gráficos até matemática complexa (ciência de dados) e programação em rede e embarcada.
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1Introdução ao Curso PythonVídeo Aula
Conheça quem desenvolveu este Curso Python e os benefícios para você
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2Visão Geral do CursoVídeo Aula
Saiba tudo sobre o Curso Python!
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3Primeiros PassosVídeo Aula
Descubra como obter o melhor proveito deste treinamento
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4Apresentação do Instrutor Nilo GuimarãesVídeo Aula
Conheça as credenciais do Professor Python.
Nilo Guimaraes, MSc
Engenheiro, Empreendedor e Mestre em EPT
https://www.udemy.com/user/nilo-guimaraes
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5Por que Python?Vídeo Aula
O Python é uma linguagem de programação poderosa e flexível! É de fácil aprendizado, leitura e entendimento; de indentação obrigatória; é interpretada e de tipagem dinâmica.
O Python aceita os paradigmas de programação: procedural (imperativo), orientada a objetos e funcional. É considerada o EXCEL (ou canivete suíço) das linguagens de programação pela sua flexibilidade abrangendo inúmeras aplicações de
TIC (Tecnologia da Informação e Comunicação).
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6Popularidade de PythonVídeo Aula
Aqui você saberá por que Python é uma das linguagens mais populares do mundo
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7Ambientes de Programação em PythonVídeo Aula
Identifique o melhor Ambiente de Programação Python
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8Instalação do IDLE (Integrated Development and Learning Environment)Vídeo Aula
Entenda a Instalação fundamental de Python
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9Instalação da Distribuição ANACONDAVídeo Aula
Ao final desta aula você será capaz de instalar a Distribuição ANACONDA
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10Instalação do VS Code (Visual Studio Code)Vídeo Aula
Ao final desta aula você será capaz de instalar o VS Code (Visual Studio Code)
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11Verificando Instalações do IDLE, ANACONDA e VS CodeVídeo Aula
Garante que as instalações estão corretas
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12PATH do WindowsVídeo Aula
Você saberá como ajustar o PATH do sistema operacional MS Windows
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13Linha de Comando, Terminal do VS Code e IDLEVídeo Aula
Você aprenderá nesta aula como usar o Python em: Linha de Comando do Windows; Terminal do VS Code; Shell e Script do IDLE ( Integrated Development and Learning Environment)
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14Revisão dos Gráficos de Popularidade de Python e VS Code (Visual Studio Code)Vídeo Aula
Detalhamento da Popularidade de Python e VS Code (Visual Studio Code)
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15Arquivos Usados no Curso PythonTexto
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16Arquivo com Mapa Mental DetalhadoTexto
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17Rodando Arquivo Python em CMD (Linha de Comando)Vídeo Aula
Mais informações sobre rodar o interpretador Python em CMD (Linha de Comando)
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18Detalhes em Linha de ComandoVídeo Aula
Conheça detalhes de Python em Linha de Comando
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19IP[y] Qt Console (Jupyter QtConsole) (Interactive Python)Vídeo Aula
Saiba como trabalhar com o IP[y] (Interactive Python) via Distribuição ANACONDA
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20Jupyter NotebookVídeo Aula
Entenda como operar com o Jupyter Notebook em navegador (browser) de internet
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21Google ColabVídeo Aula
Conheça esta incrível ferramenta do GOOGLE para rodar scripts Python na WEB. A infraestrutura (memória de armazenamento e RAM) é fornecida pelo próprio GOOGLE, são mais de 100 GB e 12 GB, respectivamente, disponíveis para você no Google Colab.
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22Python com SpyderVídeo Aula
Descubra a Computação Científica em Python usando o Spyder via Distribuição ANACONDA
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23IDE PyCharmVídeo Aula
Introdução ao IDE ((Integrated Development Environment)) PyCharm
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27Variáveis NuméricasVídeo Aula
Aprenda sobre as variáveis numéricas em Python. Números: inteiros, reais e complexos.
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28Variáveis TextoVídeo Aula
Domine o trabalho com textos (strings) em Python. Opere com substrings e faça concatenações de textos.
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29Variáveis BoleanasVídeo Aula
Use variáveis booleanas, que aceitam VERDADEIRO ou FALSO, em vários ambientes de programação Python
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30Variáveis Tuplas, Listas, Sets (Conjuntos) e DicionáriosVídeo Aula
Conheça as variáveis de Coleção em Python. São: Tuplas, Listas, Sets (Conjuntos) e Dicionários.
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32Controle de Fluxo de Programação com (se... então... senão)Vídeo Aula
Defina as possíveis "trilhas" de programação com declarações (se... então... senão)
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33Declarações Aninhadas com elifVídeo Aula
Variações do use de se (if) usando a instrução elif para aninhamento
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34Operadores Unários, Binários e TernáriosVídeo Aula
Identifique todo o poder de programação com os operadores Unários, Binários e Ternários
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35Laço While (enquanto)Vídeo Aula
Entenda o uso do laço de repetição while (enquanto)
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36Laço For (para)Vídeo Aula
Programe com Python utilizando o laço de repetição for (para)
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37Laços (loops) AninhadosVídeo Aula
Domine os laços (loops) aninhados em Python!
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38Declarações pass, break e continueVídeo Aula
Ao final desta aula você saberá como utilizar as seguintes palavras reservadas de Python: pass, break e continue
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41Funções capitalize(), center() e count()Vídeo Aula
Aprenda a trabalhar com as funções capitalize(), center() e count()
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42Funções find(), isalpha() e isdigit()Vídeo Aula
Programe em Python com as funções find(), isalpha() e isdigit()
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43Funções join(), len() e split()Vídeo Aula
Ao final desta aula você saberá como utilizar as funções join(), len() e split() para manipulação de strings (textos)
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44Criando e Manipulando Tuplas e ListasVídeo Aula
Criando as séries (coleções ordenadas) Tuplas e Listas
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45Criando e Manipulando Conjuntos (sets)Vídeo Aula
Criando as coleções não ordenadas chamadas conjuntos (sets). Entendendo o importante conceito de elemento mutável e imutável!
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46Acessando Dados em TuplasVídeo Aula
Estendendo o conceito de mutável e imutável considerando frozen sets. Acessando dados em tuplas.
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47Funções min(), max() e zip()Vídeo Aula
Manipular tuplas e listas. Usar as funções min(), max() e zip().
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48Declarando DicionáriosVídeo Aula
Declarando Dicionários de diversas formas
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49Acessando e Editando Valores em DicionáriosVídeo Aula
Manipulando valores em Dicionários. Aplicando as funções clear(), items(), keys() e values().
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52Definições de Funções SimplesVídeo Aula
Definindo funções básicas, ou seja, funções sem argumentos e sem valor de retorno
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53Variáveis Globais e LocaisVídeo Aula
Definindo variáveis globais e locais. Depuração de programas Python no VS Code com breakpoints e na pré-visualização. Uso do VS Code no modo ZEN. Formatação do script Python para adequação ao padrão PEP8.
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54Definições de Funções com ArgumentosVídeo Aula
Criando e chamando funções com argumentos
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55Definições de Funções de Argumento de Palavra-ChaveVídeo Aula
Definições de funções com argumentos que são de palavras-chave
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56Argumentos Default da FunçãoVídeo Aula
Uso de funções com argumentos default
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57Declaração de Retorno (return)Vídeo Aula
Aprenda a criar e utilizar funções com declaração de retorno (return)
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58Funções com Número Variável de ArgumentosVídeo Aula
Descubra como programar com funções que possuem um número variável de argumentos (tupla com argumentos)
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59Funções 13.7 - 2 de 2Vídeo Aula
Mais com funções que possuem um número variável de argumentos (tupla com argumentos). Uso de quantidade de argumentos variável com dicionário (dicionário com argumentos).
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60Função Criada Para “Modificar” um Valor em TuplaVídeo Aula
Você sabe que tuplas são elementos imutáveis, mas nesta aula você aprenderá como criar uma função para “alterar” um valor em posição específica da tupla
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61Criando e Usando Módulos PythonVídeo Aula
Crie e use seus próprios módulos (agregados de funções) em Python
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62Paradigma de Programação Funcional em Python (Funções lambda e map())Vídeo Aula
Conheça o paradigma de programação funcional em Python. Trabalhe com as funções lambda e map().
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63Paradigma de Programação Funcional em Python (Funções map() e filter())Vídeo Aula
Conheça mais sobre o paradigma de programação funcional em Python. Use novamente a função map() e, pela primeira vez, com a função filter().
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64Paradigma de Programação Funcional em Python (Função reduce())Vídeo Aula
Finalizando o paradigma de programação funcional em Python. Aplique a função reduce().
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65Lendo Entradas pelo TecladoVídeo Aula
Conheça entrada de dados pelo teclado do computador
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66Lendo um Arquivo Texto com PythonVídeo Aula
Leia um arquivo texto utilizando o Python
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67Escrevendo um Arquivo Texto com PythonVídeo Aula
Escreva em um arquivo texto utilizando o Python, tanto um arquivo novo, quanto acrescentando informações a um arquivo texto já existente
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68Manipulando Exceções (Divisão por Zero)Vídeo Aula
Aprenda a tratar a exceção de "divisão por zero"
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69Manipulando Exceções (Erro de I/O)Vídeo Aula
Saiba como lidar com a exceção de "erro de I/O" (erro de entrada/saída)
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70Codificação de Servidor Web (Páginas Estáticas)Vídeo Aula
Codificação de servidor web para operar com páginas estáticas. Uso de chamada a localhost (127.0.0.1) e botão em página html.
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71Codificação de Servidor Web (Scripts Python no Servidor Web)Vídeo Aula
Codificação de servidor web para rodar scripts Python. Python operando em back-end (no servidor web). Uso de funções do módulo cgi.
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72Mais com Codificação de Servidor Web (Scripts Python no Servidor Web)Vídeo Aula
Mais com codificação de servidor web para rodar scripts Python. Python operando em back-end (no servidor web). Retomada das funções de sistema operacional do módulo os (operational system) rodando em um script Python.
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73Funções de Sistema Operacional do Módulo osVídeo Aula
Use as funções de sistema operacional do módulo os (operational system) dentro do VS Code
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74Codificação de Servidor Web (Páginas Dinâmicas)Vídeo Aula
Codificação de servidor web para operar com páginas dinâmicas. Argumentos digitados no html (front-end) são lançados para um script Python rodando no servidor web.
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75Snippets no VS CodeVídeo Aula
Criando e editando Snippets no VS Code (Visual Studio Code). Snippets são pequenos códigos de programação para acelerar seus projetos em Python.
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76Jupyter Notebooks Dentro do VS CodeVídeo Aula
Trabalhando nativamente com arquivos do Jupyter Notebook dentro do VS Code (Visual Studio Code)
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77Revisão Geral do Curso e Introdução aos Pacotes: SciPy, Pandas, NumPy e SymPyVídeo Aula
Revisão Geral do Curso e Introdução aos Pacotes: SciPy (Scientific Python), Pandas (Panel Data Set), NumPy (Numerical Python) e SymPy (Symbolic Python)
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78Instalação e Uso do Pacote Matplotlib no VS Code e Google ColabVídeo Aula
Saiba como instalar e usar o pacote Matplotlib (Math Plotting Library) no VS Code. Aprenda também como utilizar a biblioteca Matplotlib no Google Colab.
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79Pacote Seaborn no Google Colab e Comentários Sobre as Bibliotecas ggplot e KerasVídeo Aula
Uso de Seaborn (Statistical Data Visualization) no Google Colab. Código e resultados no mesmo arquivo interativo de Python.
Citação dos pacotes: ggplot (para plotagem de gráficos) e Keras (biblioteca de rede neural escrita em Python).
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80Instalação e Uso do Pacote Scikit-learn no VS Code, Jupyter Notebook e ColabVídeo Aula
Aprenda como instalar e usar o pacote Scikit-learn no VS Code. Descubra também como utilizar a biblioteca Scikit-learn no Google Colab.
A biblioteca Scikit-learn (Machine Learning in Python). Serve para Aprendizado de Máquina em Python e possui vários algoritmos para: predição, regressão, classificação e agrupamento (clustering), por exemplo.
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81Regressões Linear e Não-Linear no Google Colab e VS Code com Scikit-learnVídeo Aula
Entenda a estrutura interna do arquivo no formato "ipynb" (Interactive Python Notebook)
Rode exemplos de regressões lineares e não-lineares no Google Colab, usando a biblioteca Scikit-learn.
Entenda o básico sobre overtraining em regressões.
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82Regressões Logística (Valores Categoriais) e Multidimensional com Scikit-learnVídeo Aula
Regressão Logística para valores categoriais (discretizados) e regressão multidimensional criando hiperplanos.
Noções sobre a importância de usar um número reduzido de características (features) para criar o modelo computacional que represente melhor o fenômeno real.
Destaque sobre a importância de tratar os pontos fora da curva (outliers).
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83Predições, Regressões, Classificações e Agrupamentos com Scikit-learnVídeo Aula
Uso de VS Code e Google Colab para cálculo de Predições, Regressões, Classificações e Agrupamentos com Scikit-learn.
Algoritmos citados: Vizinhos Mais Próximos (Nearest Neighbors); Linear SVM (Support Vector Machine); RBF SVM (Radial Basis Function); Processo Gaussiano; Árvore de Decisão; Floresta Randômica/Aleatória; Rede Neural; AdaBoost (Adaptive Boosting); Naive Bayes; QDA (Quadratic Discriminant Analysis)
(https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/classification/plot_classifier_comparison.html)
Reconhecimento dos dígitos de 0 a 9 calculando a matriz de confusão.
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84Aprendizado de Máquina pelo Google (TensoFlow) e Facebook (PyTorch)Vídeo Aula
Descrições básicas sobre Machine Learning (Aprendizado de Máquina) pelo Google (TensorFlow) e Facebook (PyTorch)