Curso · Trilha Dados

Formação em Python

Aprenda Python do zero ao avançado! Neste curso prático, você dominará os fundamentos da linguagem, manipulação de dados, automação de tarefas e desenvolvimento de aplicações.

Alessandro Trovato Instrutor: Alessandro Trovato
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Capa do curso Formação em Python
Do zero ao avançado
Começa por Boas-vindas e Introdução à Formação em Python
Cerca de 2 meses
Aprenda no seu ritmo
82 aulas
11h 59min de vídeo em 3 módulos

Conteúdo programático

01 Boas-vindas e Introdução à Formação em Python 3 aulas · 14min
  1. 01Introdução a Formação em Python
  2. 02Porque aprender Python se sei Power BI?
  3. 03Aplicações de Python para analista de dados e negócios
02 Fundamentos 44 aulas · 5h 26min
  1. 01Seu Professor e Introdução ao Módulo
  2. 02Instalando o Python
  3. 03IDE de desenvolvimento nativo do Python (IDLE)
  4. 04Instalando o VSCode
  5. 05Configuração do VSCode (Extensões)
  6. 06Configuração do VSCode (Terminal, scripts e pastas)
  7. 07Configuração do VSCode (Tecla de Atalho)
  8. 08IDEs de desenvolvimento - VSCode
  9. 09IDEs de desenvolvimento - VSCode com Jupyter
  10. 10IDEs de desenvolvimento - Google Colab
  11. 11Comentários e Docstring
  12. 12Como apagar os resultados do terminal - Método 1
  13. 13Como apagar os resultados do terminal - Método 2
  14. 14Boas práticas no Python - Parte 1
  15. 15Boas práticas no Python - Parte 2
  16. 16Resumo - Boa práticas no Pyhtonmaterial
  17. 17Instrução Print - Parte 1
  18. 18Instrução Print - Parte 2
  19. 19Variáveis - Como utilizá-las em seus scripts - Parte 1
  20. 20Variáveis - Como utilizá-las em seus scripts - Parte 2
  21. 21Operadores Matemáticos - Parte 1
  22. 22Operadores Matemáticos - Parte 2
  23. 23Operadores Incrementais
  24. 24Métodos nativos para Strings - Parte 1
  25. 25Métodos nativos para Strings - Parte 2
  26. 26Métodos nativos para Strings - Parte 3
  27. 27Função INPUT e método FORMAT para strings
  28. 28Operadores Relacionais
  29. 29Operadores de associação
  30. 30Operadores Lógicos
  31. 31Variáveis e seu escopo de aplicação
  32. 32Função range
  33. 33Listas - Parte 1
  34. 34Listas - Parte 2
  35. 35Tuplas
  36. 36Dicionários
  37. 37Estrutura de Decisão IF
  38. 38Estrutura de Repetição FOR
  39. 39Estrutura de Repetição WHILE
  40. 40Tratamento de Erros nos Scripts
  41. 41Aprenda com IA - chatGPT
  42. 42Aprenda com IA - Copilot
  43. 43GitHub Copilot - IA para gerar códigos
  44. 44Finalização do módulo
03 Análise de Dados 35 aulas · 6h 18min
  1. 01Apresentação do Módulo
  2. 02Biblioteca math - Aula 1
  3. 03Biblioteca math - Aula 2
  4. 04Biblioteca random - Aula 1
  5. 05Biblioteca random - Aula 2
  6. 06Biblioteca time
  7. 07Biblioteca datetime - Aula 1
  8. 08Biblioteca datetime - Aula 2
  9. 09Biblioteca os - Aula 1
  10. 10Biblioteca os - Aula 2
  11. 11Biblioteca faker - Aula 1
  12. 12Biblioteca faker - Aula 2 - Parte 1
  13. 13Biblioteca faker - Aula 2 - Parte 2
  14. 14Biblioteca faker - Aula 3
  15. 15O uso dos dados gerados no Power BI
  16. 16Biblioteca num2words - Aula 1
  17. 17Biblioteca num2words - Aula 2
  18. 18Biblioteca numpy - Aula 1
  19. 19Biblioteca numpy - Aula 2
  20. 20Biblioteca numpy - Aula 3
  21. 21Biblioteca pandas - Aula 1 - Parte 1
  22. 22Biblioteca pandas - Aula 1 - Parte 2
  23. 23Biblioteca pandas - Aula 2
  24. 24Biblioteca pandas - Aula 3
  25. 25Biblioteca pandas - Aula 4
  26. 26Biblioteca pandas - Aula 5
  27. 27Biblioteca pandas - Aula 6
  28. 28Biblioteca pandas - Aula 7
  29. 29Biblioteca pandas - Aula 8
  30. 30Biblioteca pandas - Aula 9
  31. 31Biblioteca pandas - Aula 10
  32. 32Biblioteca pandas - Aula 11
  33. 33Biblioteca matplotlib - Aula 1
  34. 34Biblioteca matplotlib - Aula 2
  35. 35Finalização do curso

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