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Material de apoio para as aulas do curso FIC de Introdução à linguagem Python

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Curso de Python para Formação Inicial

Este projeto possui o material de apoio para as aulas do curso FIC de Introdução à linguagem Python.

Foi construído para ser uma aula interativa em Jupyter Notebook, para que o aluno possa trabalhar de forma dinâmica com o professor durante as aulas.

Também serve como um guia tutorial para a comunidade que deseja iniciar seus conhecimentos na linguagem Python.

Aula 1

  • Discussão de conceitos de linguagem de programação em geral
  • Niveis de linguagem de programação
  • Tipos de execução de linguagem de programação
  • Tipagem de linguagem programação
  • Discussão acerca do surgimento da lingaugem Python
  • Comunidades e costumes da linguagem
  • Introdução a execução de código em Jupyter Notebook
  • Python ZEN
  • Sintaxe de Python
  • Definição de blocos

Aula 2

  • Controle de fluxo
  • Estruturas de laço
  • Tipagem de variaveis
  • Números
  • Operações matemáticas, lógicas e computacionais com números
  • Texto
  • Operações sobre string
  • Módulo String

Aula 3

  • Funções
  • DocStrings
  • Parametrização de função
  • *args, **kargs
  • Builtin sorted
  • Módulos
  • Importação de módulos
  • Variável name

Aula 4

  • Exceções em Python
  • Instalação de Python 3.7 e Pycharm Community

Aula 5

  • Arquivos em Python
  • fopen, fclose
  • Operadores de arquivo
  • Arquivos texto
  • Gravando variáveis
  • Diretórios de arquivos
  • Pickling
  • Exceções com arquivos

Aula 6

  • Introdução à banco de dados usando SQLite
  • Instalação e criação de uma nova base de dados
  • Criação e manipulação de tabelas (Comandos "cursor" e "execute")
  • Inserindo dados na tabela
  • Executando o comando "Select"
  • Trabalhando com o comando "Update"
  • Trabalhando com o comando "Delete"
  • Executando alterações em colunas de dados
  • Construindo e recuperando backups da base de dados

Aula 7

  • Introdução ao framework "TKinter"
  • Configuração de um frontend
  • Interfaces, variáveis e labels
  • Entry, list, scroll e botões
  • Grid e o posicionamento de elementos
  • Criação de ações para cada elemento do grid
  • Conexão entre elemento e ação
  • Criação da classe principal para execução
  • Criação do arquivo executável independente

Aula 8

  • Revisão sobre Web
  • Informações sobre a Web em 2018
  • Django framework
  • Comando startproject
  • Comando startapp
  • Estrutura de um projeto Django inicial
  • Criação de uma view simples

Aula 9

  • Revisão de criação de projeto Django
  • MaterializeCSS
  • Revisão de CSS
  • Revisão de HTML + CSS
  • Criação de templates
  • Criação de template base
  • Criação de view com MaterializeCSS

Aula 10

  • Simplificando o projeto
  • Instalando templates
  • Trabalhado Web com banco de dados
  • Trabalhando com blocos : {% blocks %} e {% endblocks %}
  • Métodos GET e POST

Obs.: O arquivo empresa.rar contém um checkpoint de nossa aula, afim de que todos tenhamos os mesmos arquivos para o bom andamento das aulas.

Aula 11

  • Contextualizando aplicativos para smartphones em 2018
  • Desenvolvimento para aplicativos
  • Python no mercado de aplicativos
  • Apresentando o Kivy
  • Instalação do Kivy
  • Primeira aplicação em Kivy
  • Botões e campos

Aula 12

  • Desenvolvimento de aplicações para Kivy
  • Entendendo o arquivo .kv
  • Desenvolvendo uma calculadora
  • Desenvolvendo uma aplicação com acesso a banco de dados

Aula 13

  • Desenvolvimento de aplicações para Kivy
  • Desenvolvimento de jogos para Kivy
  • O jogo Pong

Obs.: As aulas 11, 12 e 13 podem ser dividas em 4 dias, uma vez que a complexidade da aplicação pode exigir um tempo de aula um pouco maior. As aplicações desenvolvidas estão disponíveis no formato .apk para download dentro da pasta da aula correspondente.

Aula 14

  • Apresentação sobre DataScience
  • Estudos de caso sobre uso de dados na resolução de problemas

Aula 15

  • Apresentação de um cenário hipotético de uso de técnicas de DataScience
  • Trabalhando com dados, criação de dicts e funções para encontrar amigos com mesmos interesses
  • Descobrindo informações interessantes sobre salário e experiência

Aula 16

  • Extrair os dados do Twitter usando tweepy e aprender como lidar com isso usando pandas
  • Traçar algumas estatísticas básicas e visualizações com numpy, matplotlib e seaborn
  • Fazer uma análise de sentimentos de tweets extraídos usando textblob

Agradecimento aos participantes, sempre uma horna dividir o pouco que sei com pessoas tão dedicadas!

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