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Python para Data Science: primeiros passos

Começando com Python - Apresentação

Olá! Meu nome é Mirla! Eu sou uma mulher branca, de cabelos cacheados e pretos, na altura dos ombros. Uso óculos de grau, com armação redonda. Estou vestindo uma camisa cinza, com flores desenhadas em preto e ao meu fundo, há uma barra vertical ao lado direito e uma parede da cor verde.

Sou instrutora da Alura e te acompanharei no curso de Introdução a Python, com foco em Data Science.

Durante nosso percurso, teremos uma introdução à linguagem Python, aprendendo a utilizar a ferramenta do Google Colaboratory, fazendo um primeiro código e imprimindo a frase "Olá Mundo!".

Em seguida, conheceremos diferentes tipos de variáveis do Python, aprenderemos a criá-las, manipulá-las e a usar métodos para tratá-las. Depois, estudaremos as estruturas condicionais e entenderemos como trabalhar com elas e como usar os operadores lógicos.

Também conheceremos as estruturas de repetição e como trabalhar com while e for. Por fim, aprenderemos sobre estruturas de dados: como criá-los, manipulá-los, usar listas, dicionários, métodos e leituras.

Esse curso te dará as bases de uma das principais linguagens de programação utilizadas em ciências de dados. A partir dele, você poderá se aprofundar também em outros temas ligados a essa área.

Esse curso foi pensado para quem quer ingressar na área e conhecer a linguagem Python. Não se preocupe! Estarei com você em todo o curso. Vamos lá!!

Começando com Python - Utilizando o Google Colab

O estudo de uma linguagem de programação, principalmente como o Python, requer bastante estudo e prática. Por isso, precisamos de uma ambiente que nos proporcione leitura de código e execução, assim conseguimos visualizar o resultado que obtivemos.

Isso é possível pelo Google Colaboratory. O Google Colab é uma ótima ferramenta para aprender Python, porque:

Você pode acessar o Google Colab por aqui, mas ele também ficará disponível na descrição do vídeo. Lembrando que é necessário ter uma conta do Gmail para acessá-lo. Ao fazer isso, seremos automaticamente retornados para uma tela com as abas: "Exemplos"; "Recente"; "Google Drive"; "GitHub"; e "Upload". São opções de criação de Notebook.

Na aba "Exemplos", como o próprio nome sugere, temos vários exemplos. Na aba "Recente", visualizamos os documentos usados recentemente. Se você já tiver utilizado o Google Colab, aparecerão alguns, caso contrário, não aparecerá nada. No "Google Drive" estão os notebooks.

Sobre a aba "GitHub", uma vez conectados ao GitHub, podemos acessar os documentos armazenados nele. No "Upload", podemos fazer o upload de um notebook.

O que é um Notebook?

O notebook é um ambiente interativo que combina várias informações, como código, texto, equações matemáticas e visualizações de dados. Tudo reunido em um único documento. Por isso, é utilizado para documentar o código e em Ciências de Dados.

Como o nosso objetivo é aprender a linguagem Python para Data Science, fornecerei um notebook pronto e totalmente informativo, que você pode baixar nas atividades do curso.

Estamos com a aba "Upload" aberta no nosso Google Colab, porque a utilizaremos para fazer o upload do nosso arquivo. Temos duas opções: encontrar o arquivo baixado e arrastá-lo até a área de "Upload" ou apertar o botão "Escolher arquivo", encontrar e selecionar o arquivo.

Então, selecionaremos o arquivo "Projeto_Python_Data_Science.ipynb" e apertaremos "Abrir". Basta esperar o upload. Os notebooks do Google Colab são chamados de "notebooks do Colaboratory" e separados por células.

Sempre que criamos um notebook, ele terá a terminação .ipynb. Sendo assim, todos os arquivos terminados com essa extensão são notebooks. Podemos abri-los em outras ferramentas, não só no Google Colab.

Finalizado o upload do nosso notebook, conseguiremos entender melhor o ambiente do Google Colab. Na lateral esquerda, há uma aba de "Índice". Ao acessá-lo, encontramos várias opções que usaremos no notebook. Por enquanto, podemos fechá-la, porque o nosso foco agora será o notebook e o que podemos construir nele.

Geralmente, notebooks são organizados em células de texto e de código. Todas elas são móveis. Para mover uma célula, basta selecioná-la e apertar o ícone de seta para cima ou para baixo, conforme a direção que desejamos.

Outra funcionalidade interessante é a execução em tempo real de código. Vamos executar um código simples: escreveremos o número 10 na célula.

10

Para executarmos esse código, podemos apertar o botão de seta, ao lado esquerdo da célula, ou o comando "Shift + Enter". Fazendo isso, o ambiente será ligado e o Colab se conectará a uma nuvem. Após a conexão, a célula será rodada.

Lembrando que, uma vez conectado, precisamos manter o Colab ativo, porque se perdermos a conexão com a internet, também perderemos a memória de execução das células.

É possível verificar que já estamos conectados, porque há uma marcação de seta/check em verde no canto direito da tela e, ao lado dela, a informação de memória e consumo: "RAM" e "Disco".

A saída da execução será a mesma informação da célula.

10

10

Agora que conhecemos o Google Colab, vamos construir nosso primeiro código?!

Começando com Python - Olá mundo!

Quando programamos, lidamos com uma máquina e ela não faz nada além do que é comandada para fazer. Se queremos que essa máquina execute determinada função, precisamos passar um comando.

Comando

O comando, em linguagem de programação, se trata de um código que especifica para a máquina a função a ser executada. Ele precisa ser organizado passo a passo, com tudo bem definido.

No nosso curso, aprenderemos todas as funções e métodos que envolvem um código e um comando. A primeira função que conheceremos é uma das mais básicas na linguagem Python: a função print().

O objetivo da função print() é exibir informações especificadas nela. Nosso primeiro código será executar o comando print(). Dentro do "Olá mundo!", célula referente à nossa aula, escreveremos print().

A função vai mudar de cor. Isso quer dizer que já podemos executá-la. Nos parênteses, precisamos especificar o que desejamos que a máquina mostre. Na comunidade de programação, dizemos que devemos começar imprimindo uma frase específica, "Olá mundo!", pois isso nos trará sorte durante o aprendizado da linguagem Python.

Então, pediremos que a máquina imprima "Olá mundo!". Para isso, dentro dos parênteses, vamos abrir aspas simples. Nas aspas simples, vamos escrever a frase 'Olá mundo!'.

print('Olá mundo!')

Com o Python, não precisamos nos preocupar com acentos, pois ele tem uma diagramação que cobre todos os caracteres. Para executar a célula e visualizar o resultado, basta apertar a seta ao lado esquerdo ou pressionar "Shift + Enter".

print('Olá mundo!')

Olá mundo!

Agora, temos o nosso resultado, que é "Olá mundo!". O print() não imprime apenas textos, mas números também. Na célula abaixo, passaremos print() com um número qualquer entre parênteses, por exemplo, o 10, que trabalhamos anteriormente.

Quando trabalhamos com números, não é necessário usar aspas simples.

print(10)

10

Também é possível imprimir vários dados em conjunto dentro do print(). Então, na próxima célula, vamos escrever print() novamente. Te convido a escrever o seu nome nos parênteses, entre aspas simples. Eu vou escrever o meu nome 'Mirla'. Após as aspas simples, passarei vírgula e minha idade atualmente, 23.

Isso permitirá que eu consiga imprimir dois valores dentro do print(). O texto com o nome e um número com a idade. Ao apertarmos "Shift + Enter", teremos os nossos dois resultados, isto é, as duas saídas.

print('Mirla',23)

Mirla 23

Já sabemos utilizar o print(). Ele é o ponto inicial da nossa jornada de aprendizado em Python. Te incentivo a trocar as variáveis, colocar outros textos ou números, executar e conferir o resultado.

Além disso, quero conversar com você sobre comprometimento, isto é, da importância em praticar. Afinal, quando aprendemos uma nova linguagem, a prática é essencial.

Pratique bastante cada comando novo e função nova até que ela esteja fixa na memória. Isso facilitará também o aprendizado de novas funções e métodos. Durante o curso, teremos várias formas de praticar.

Na próxima aula, falaremos sobre variáveis. Te convido a fazer esse mergulho em Python comigo!!

Sobre o curso Python para Data Science: primeiros passos

O curso Python para Data Science: primeiros passos possui 198 minutos de vídeos, em um total de 64 atividades. Gostou? Conheça nossos outros cursos de Data Science em Data Science, ou leia nossos artigos de Data Science.

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