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Curso

Iniciando em dados:

aprendendo Python

Quero estudar na alura

20h

Para conclusão

56

Pessoas nesse curso

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Explore os fundamentos da linguagem Python, compreendendo tipos primitivos e operações básicas.
  • Utilize estruturas de dados, manipulando listas, dicionários e outros tipos com eficiência.
  • Implemente a modularização e a programação orientada a objetos para construir programas robustos.
  • Aplique o tratamento de exceções para garantir a confiabilidade dos códigos.
  • Exercite o uso de notebooks interativos para praticar a programação e a análise de dados.
  • Transforme e analise conjuntos de dados utilizando a biblioteca Pandas.

Público alvo_

Este curso é destinado a pessoas que desejam desenvolver seus conhecimentos em Python, especialmente no contexto de análise de dados e na aplicação de programação orientada a objetos. Indicado para profissionais, estudantes e entusiastas da tecnologia que buscam utilizar notebooks interativos e bibliotecas como o Pandas para resolver problemas reais com práticas modernas e consolidadas.

Julles Mitoura

Julles Mitoura

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Engenheiro químico com mestrado e doutorado, atuo em ciência de dados e IA aplicada a processos industriais. Há mais de cinco anos trabalho com análise de dados para compreensão e otimização de processos a partir de sensores e indicadores. Passei por Petrobras, Radix e Deloitte e hoje atuo na Celanese como desenvolvedor back-end focado em soluções de IA, da arquitetura ao deploy. Defendo um ensino que una teoria sólida e aplicação prática.

Curso atualizado em 26/02/2026

Ementa

  1. Definindo o ambiente e primeiros passos

    • Introdução
    • Apresentando o curso
    • Preparando o ambiente
    • Conhecendo o Google Colab
    • Uso do Google Colab no início de projetos em Python
    • Google Colab, Python e Jupyter Notebooks
    • O que aprendemos?
  2. Entendendo variáveis seus tipos e operadores

    • Preparando o ambiente
    • Iniciando com variáveis primitivas
    • Tipos primitivos e conversão de tipos
    • Utilizando os operadores
    • Operadores aritméticos, relacionais e lógicos
    • Escolha correta de operadores em cálculos e validações
    • Trabalhando com strings
    • Manipulação de strings e f-strings
    • Colocando em prática!
    • Projeto - Sistema de cadastro de alunos
    • Hora de praticar!
    • O que aprendemos?
  3. Usando estruturas condicionais

    • Preparando o ambiente
    • Aprendendo condicionais
    • Estruturas if, elif e else
    • Classificação por faixas e a importância da ordem no if/elif/else
    • Explorando condições aninhadas
    • Condições aninhadas
    • Entendendo boas práticas
    • Boas práticas
    • Colocando em prática!
    • Projeto - Sistema completo de tomadas de decisão
    • Hora de praticar!
    • O que aprendemos?
  4. Aprendendo estruturas de repetição

    • Preparando o ambiente
    • Repetindo execuções com while for
    • Laços while e for
    • Utilizando controle de fluxo
    • Função range e controle de fluxo
    • Conhecendo iteração sobre coleções
    • Iteração sobre coleções
    • Iteração sobre coleções com condicionais
    • Colocando em prática!
    • Projeto - Sequência de Fibonacci
    • Hora de praticar!
    • O que aprendemos?
  5. Trabalhando com estruturas de dados

    • Preparando o ambiente
    • Conhecendo estruturas de dados
    • Listas, tuplas e dicionários
    • Trabalhando com matrizes
    • Matrizes e compreensões
    • Acesso e modificação de elementos em matrizes
    • Lendo e escrevendo arquivos
    • Leitura e escrita de arquivos
    • Colocando em prática!
    • Projeto - Extração de dados e geração de relatório
    • Hora de praticar!
    • O que aprendemos?
  6. Explorando funções e bibliotecas

    • Preparando o ambiente
    • Utilizando funções
    • Definição e chamada de funções
    • Características e uso de funções e bibliotecas
    • Utilizando de parâmetros e retornos
    • Parâmetros, retorno e escopo de variáveis
    • Conhecendo a função anônima
    • Funções lambda e modularização
    • Importando bibliotecas externas
    • Bibliotecas padrão e pacotes externos
    • Aplicação prática de math, random e datetime
    • Colocando em prática!
    • Projeto - Analisando dados de vendas
    • Hora de praticar!
    • O que aprendemos?
  7. Tratamento de erros e depuração

    • Preparando o ambiente
    • Depurando erros
    • Tipos comuns de erros em Python
    • Lidando com os erros
    • Blocos try, except, else e finally
    • Captura de múltiplas exceções e mensagens de erro claras
    • Lançando funções de exceções
    • Criação e lançamento de exceções (raise)
    • Hora de praticar!
    • O que aprendemos?
  8. Estudando programação orientada a objetos

    • Preparando o ambiente
    • Entendendo POO
    • Conceitos - classe, objeto, atributo e método
    • Atributos, self e métodos em uma classe geométrica
    • Utilizando construtores
    • Construtores e encapsulamento
    • Criando classes filhas
    • Reutilização de código e herança básica
    • Colocando em prática!
    • Projeto - Modelagem de uma Entidade de Dados Simples
    • Hora de praticar!
    • Material de apoio
    • O que aprendemos?

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Data Science

Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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