Practical Python Programming

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Este curso, projetado para profissionais de software, cientistas e engenheiros, é uma introdução abrangente à linguagem de programação Python, bibliotecas padrão e técnicas de programação Python.
Embora o curso não assuma nenhuma experiência anterior com o Python, o curso é fortemente focado no uso do Python para várias tarefas de processamento de dados, tarefas de script e administração de sistemas assim como Data Mining.

No final deste curso os participantes saberão:

  • Utilizar dados e coleções em python
  • Trabalhar com módulos e bibliotecas
  • Criar Classes e Objetos
  • Implementar teste unitários
  • Compreender Iteradores e geradores
  • Processar e analisar de texto
  • Trabalhar com arquivos e o sistema de arquivos e serviços da web via Python
  • Analisando formatos de dados comuns (XML, JSON, CSV, etc.)
  • Compreender conceitos de data mining, big data, machine learning

Destinatários

  • Técnicos de Informática
  • Programadores
  • Engenheiros de sistemas
  • Responsáveis Help-Desk
  • Coordenadores de equipas TI
  • Cientistas

Pré-Requisitos

  • Conhecimentos de Inglês
  • Conhecimentos de Programação

Metodologia

A formação segue um modelo de exposições teóricas acompanhadas de exemplos demonstrativos e
exercícios, workshops para consolidação da aprendizagem.

Programa

  • Introdução ao Python
  • Introdução ao Jupyter Notebook
  • Utilizações de Python
  • Classes
  • Bibliotecas
  • Tópicos avançados

Introdução ao Python

  • O que é Ao python
  • Vantagens sobre outras linguagens
  • Python – 4ª linguagem de programação
  • Diferenças entre versões

Introdução ao Jupyter Notebook

  • Jupyter Notebook – python IDE
  • Primeiro programa em python
  • Python crash course

Utilizações de Python

  • Tratamento de dados de várias fontes, TEXTO, CSV, SQL, XLS
  • Listas, variáveis e dicionários
  • Controle do programa (for, while,if)
  • Ficheiros e iteradores
  • Benchmark
  • Profilers de memória e cpu
  • Widgets
  • Geradores

Classes

  • Construtores
  • Métodos e atributos
  • Herança
  • Decoradores

Bibliotecas

  • Introdução ao Pandas e NumPy
  • Análise gráfica com mapplotlib
  • Importação de SQL, CSV
  • Testes unitários

Tópicos avançados

  • Introdução ao DevOps
  • Introdução ao Data Minnng
  • Introdução ao Big Data
  • Introdução ao Machine Learning
  • Introdução ao Computer Vision
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Practical Python Programming

Desenvolvimento | 28h - Laboral: 9h30 - 16h30


Notas

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