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Porquê estudar no TECH?
Você quer se tornar um especialista em Programação Integral em Python? Você combinará a elegância da linguagem com o poder da modularidade, facilitando o desenvolvimento de aplicativos robustos e eficientes”
A Programação Integral em Python se destaca como a opção preferida de desenvolvedores e empresas. Em primeiro lugar, Python, com sua sintaxe clara e legível, facilita a compreensão do códigos. Além disso, sua versatilidade permite a integração eficiente de diferentes paradigmas de programação, como a Programação Orientada a Objetos, proporcionando assim uma abordagem holística e adaptável. A Programação Integral também se destaca por sua abordagem modular, que facilita a reutilização de código e a manutenção de projetos a longo prazo. Assim, a combinação de ambos os aspectos resulta em uma ferramenta avançada e acessível.
Nesse contexto, a TECH desenvolveu este Programa avançado em Programação Integral em Python, que abrange um extenso conteúdo programático destinado a fornecer aos cientistas da computação uma compreensão abrangente da linguagem e a desenvolver habilidades avançadas de programação. Dessa forma, serão abordadas a criação e a execução de programas em Python, bem como o uso de ferramentas de desenvolvimento integrado (IDEs) para a execução de scripts.
Também se aprofundará no desenvolvimento integral de aplicativos em Python, de modo que o profissional se especialize no design e na modelagem avançada de aplicativos, testes e debugging eficaz, otimização de código, implementação e manutenção de aplicativos. Além disso, são abordados aspectos da arquitetura de aplicativos e o tratamento de dependências, segurança e autenticação.
Também se concentrará no uso de bibliotecas essenciais, técnicas de fluxo de controle e funções específicas para processamento de dados. Os alunos aprenderão sobre as melhores práticas de codificação, estilo, convenções, documentação, testes e depuração no contexto da análise de dados. Para finalizar, serão discutidos os recursos online e as comunidades de Python, que oferecem acesso a uma ampla variedade de recursos.
Por esse motivo, a TECH criou esta capacitação acadêmica totalmente online, baseada na revolucionária metodologia Relearning, que consiste na reiteração de conceitos-chave para otimizar a assimilação de conteúdo.
Aproveite todos os benefícios da Programação Integral em Python, que simplifica o processo de desenvolvimento e oferece flexibilidade e potência inigualáveis para atender às demandas em constante mudança do mundo digital”
Este Programa avançado de Programação Integral em Python conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:
- O desenvolvimento de estudos de caso apresentados por especialistas em programação em Python
- O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático, fornece informações teórica e práticas sobre as disciplinas fundamentais para a prática profissional
- Exercícios práticos em que o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem
- Destaque especial para as metodologias inovadoras
- Aulas teóricas, perguntas a especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos de reflexão individual
- Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo a partir de qualquer dispositivo, fixo ou portátil, com conexão à Internet
Você aplicará os princípios SOLID e o design modular, juntamente com o uso de UML e diagramas no design e na modelagem de aplicativos, tudo isso por meio de uma ampla biblioteca dos mais inovadores recursos multimídia”
O corpo docente do curso conta com profissionais do setor, que transferem toda a experiência adquirida ao longo de suas carreiras para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos de sociedades de referência e universidades de prestígio.
O conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, permitirá ao profissional uma aprendizagem contextualizada, ou seja, realizada através de um ambiente simulado, proporcionando uma capacitação imersiva e programada para praticar diante de situações reais.
A estrutura deste programa se concentra na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá resolver as diferentes situações de prática profissional que surgirem ao longo do curso acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos.
Você se aprofundará no tratamento de referências a objetos, coleta de dados, operações lógicas e aritméticas e conceitos-chave, como entrada/saída, funções, strings e tratamento de erros”
Graças a esse Programa avançado 100% online, você estará equipado com as ferramentas necessárias para encarar desafios reais no mundo do desenvolvimento de software e da análise de dados usando Python.”
Plano de estudos
Este Programa avançado foi desenvolvido para fornecer aos profissionais uma imersão completa no campo da Programação Integral em Python. Da criação de software ao gerenciamento avançado de dados, o conteúdo programático abrangerá todos os aspectos cruciais para capacitar desenvolvedores altamente competentes. Portanto, o conteúdo abordará não só a sintaxe clara e legível de Python, mas também conceitos avançados, como gerenciamento de referência a objetos, design modular e padrões arquitetônicos comuns.
Da análise de dados à implementação avançada de projetos, este curso fornecerá a você as habilidades necessárias para ter sucesso no cenário dinâmico da programação”
Módulo 1. Programação Python
1.1. Criação e execução de programas em Python
1.1.1. Configuração do ambiente de desenvolvimento
1.1.2. Execução de scripts em Python
1.1.3. Ferramentas de Desenvolvimento Integrado (IDEs)
1.2. Dados em Python
1.2.1. Tipos primitivos (int, float, str)
1.2.2. Conversão e casting de tipos de dados em Python
1.2.3. Imutabilidade e armazenamento de dados em Python
1.3. Referências a objetos em Python
1.3.1. Referências na memória
1.3.2. Identidade X Igualdade
1.3.3. Gestão de referências e coleta de lixo
1.4. Coleta de dados em Python
1.4.1. Listas e operações comuns
1.4.2. Tuplas e sua imutabilidade
1.4.3. Dicionários e acesso a dados
1.5. Operações lógicas em Python
1.5.1. Operadores booleanos
1.5.2. Expressões condicionais
1.5.3. Short-Circuit Evaluation
1.6. Operadores aritméticos em Python
1.6.1. Operações aritméticas em Python
1.6.2. Operadores de divisão
1.6.3. Precedência e associatividade
1.7. Entrada/saída em Python
1.7.1. Leitura de dados da entrada padrão
1.7.2. Escrita de dados na saída padrão
1.7.3. Gerenciamento de arquivos
1.8. Criação e chamada de funções em Python
1.8.1. Sintaxe da função
1.8.2. Parâmetros e argumentos
1.8.3. Valores de retorno e funções anônimas
1.9. Uso de strings em Python
1.9.1. Manipulação e formatação de strings
1.9.2. Métodos comuns de strings
1.9.3. Interpolação e F-strings
1.10. Tratamento de erros e exceções em Python
1.10.1. Tipos comuns de exceções
1.10.2. Blocos try-except
1.10.3. Criação de exceções personalizadas
Módulo 2. Desenvolvimento de aplicativos em Python
2.1. Arquitetura de aplicativos em Python
2.1.1. Projeto de Software
2.1.2. Padrões arquitetônicos comuns
2.1.3. Avaliação de requisitos e necessidades
2.2. Projeto e modelagem de aplicativos em Python
2.2.1. Uso de UML e diagramas
2.2.2. Modelagem de dados e fluxos de informação
2.2.3. Princípios SOLID e design modular
2.3. Gerenciamento de dependências e bibliotecas em Python
2.3.1. Manuseio de pacotes com Pip
2.3.2. Uso de ambientes virtuais
2.3.3. Resolução de conflitos de dependências
2.4. Padrões de design no desenvolvimento em Python
2.4.1. Padrões criativos, estruturais e comportamentais
2.4.2. Aplicação prática de padrões
2.4.3. Refatoração e padrões
2.5. Testes e Depuração em aplicativos em Python
2.5.1. Estratégias de Testing (Unitário, Integração)
2.5.2. Uso de Frameworks de testes
2.5.3. Técnicas de Depuração e ferramentas
2.6. Segurança e autenticação em Python
2.6.1. Segurança em aplicativos
2.6.2. Implementação de autenticação e autorização
2.6.3. Prevenção de vulnerabilidades
2.7. Otimização e performance de aplicativos em Python
2.7.1. Análise de desempenho
2.7.2. Técnicas de otimização de código
2.7.3. Gerenciamento eficiente de recursos e dados
2.8. Implantação e distribuição de aplicativos em Python
2.8.1. Estratégias de implementação
2.8.2. Uso de contêineres e orquestradores
2.8.3. Distribuição e atualizações contínuas
2.9. Manutenção e atualizações em Python
2.9.1. Gestão do ciclo de vida do software
2.9.2. Estratégias de manutenção e refatoração
2.9.3. Atualizações e migração do sistema
2.10. Documentação e suporte em Python
2.10.1. Criação de documentação eficiente
2.10.2. Ferramentas para a documentação
2.10.3. Estratégias de suporte e comunicação com o usuário
Módulo 3. Processamento de Dados e Big Data com Python
3.1. Uso de Python em dados
3.1.1. Python em ciência e análise de dados
3.1.2. Bibliotecas de dados essenciais
3.1.3. Aplicações e exemplos
3.2. Configuração do ambiente de desenvolvimento com Python
3.2.1. Instalação de Python e ferramentas
3.2.2. Configurações de ambientes virtuais
3.2.3. Ferramentas de Desenvolvimento Integrado (IDE)
3.3. Variáveis, tipos de dados e operadores em Python
3.3.1. Variáveis e tipos de dados primitivos
3.3.2. Estruturas de dados
3.3.3. Operadores aritméticos e lógicos
3.4. Controle de fluxo: Condicionais e loops
3.4.1. Estruturas de controle condicionais (if, else, elif)
3.4.2. Bucles (for, while) e controle de fluxo
3.4.3. Compreensões de listas e expressões generativas
3.5. Funções e modularidade com Python
3.5.1. Uso de funções
3.5.2. Parâmetros, argumentos e valores de retorno
3.5.3. Modularidade e reutilização de código
3.6. Tratamento de erros e exceções com Python
3.6.1. Erros e exceções
3.6.2. Tratamento de exceções com try-except
3.6.3. Criação de exceções personalizadas
3.7. Ferramenta IPython
3.7.1. Ferramenta IPython
3.7.2. Uso do IPython para análise de dados
3.7.3. Diferenças com o interpretador padrão do Python
3.8. Jupyter Notebooks
3.8.1. Jupyter Notebooks
3.8.2. Uso de notebooks para análise de dados
3.8.3. Publicação de notebooks Jupyter
3.9. Melhores práticas de codificação em Python
3.9.1. Estilo e convenções (PEP 8)
3.9.2. Documentação e comentários
3.9.3. Estratégias de teste e depuração
3.10. Recursos e comunidades Python
3.10.1. Recursos online e documentação
3.10.2. Comunidades e fóruns
3.10.3. Aprendizagem e atualização em Python
Com um foco nas melhores práticas e nas metodologias modernas, o programa irá impulsioná-lo a desenvolver habilidades para desenvolver, otimizar e manter aplicativos de forma eficaz”
Programa Avançado de Programação Integral em Python
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