DESENVOLVIMENTO DE MATERIAL DIDÁTICO PARA ENSINO A DISTÂNCIA DE PYTHON BÁSICO

Professor: Pedro Freitas Magalhães Barbosa
Lançado: 26 August, 2023
Grau: 2 horas
Nível: Intermediário

Tags: Python, Big Data, Artigos Científicos, FEI

Índice

Descrição

Professor

Introdução, metodologias e resultadosLivre

Aula 1 - O que é Python? História da linguagem e como instalar em seu computador.Livre

Aula 2 - Entrada e saída de informações, tipos de dados e variáveis.Livre

Aula 3 - Operações aritméticas.Livre

Aula 4 - Transformando tipos de dados com funções embutidas.Livre

Aula 5 - Formatação de strings: concatenação e f-strings.Livre

Aula 6 - Formatação de strings: método % e format().Livre

Aula 7 - Valores booleanos e comparadores.Livre

Aula 8 - Estrutura condicional: if e else.Livre

Aula 9 - Estrutura condicional: elif e operadores and/or.Livre

Aula 10 - Funções.Livre

Aula 11 - Escopo de variáveis.Livre

Aula 12 - Laços de repetição.Livre

Aula 13 - Estrutura range e comandos continue/break.Livre

Aula 14 - Lista: conceitos gerais.Livre

Aula 15 - Lista: manipulação de itens e utilidades.Livre

Aula 16 - Strings.Livre

Aula 17 - Tuplas e dicionários.Livre

Aula 18 - Aninhamento de estruturas.Livre

Aula 19 - Matrizes: conceitos e estruturação.Livre

Aula 20 - Arquivos.Livre

Aula 21 - List comprehensions.Livre

Aula 22 - Funções lambda e programação funcional.Livre

A linguagem de programação Python vem ganhando destaque no meio acadêmico e no mercado de trabalho por ser uma linguagem de alto nível, multiparadigma e de sintaxe simples. Popular em áreas como inteligência artificial, “machine learning” (campo que estuda a aprendizagem de inteligências artificiais a partir de dados)[1] e “big data” (análise computacional de uma quantidade massiva de dados)[2], Python carece de cursos que abordem a linguagem por completo, essa iniciação didática faz parte do projeto que surgiu para suprir essa carência.

Referências

[1] Data science and machine learning. Disponível em: <https://www.ibm.com/analytics/machine-learning>. Acesso em: 25 ago. 2019.

[2] Big data analytics. Disponível em: <https://ibm.com/analytics/hadoop/big-data- analytics>. Acesso em: 25 ago. 2019.

[3] PYTHON SOFTWARE FOUNDATION (Estados Unidos) (Org.). Python reference manual. 2001. Disponível em: <https://docs.python.org/2.0/ref/node92.html>. Acesso em: 25 ago. 2019.

[4] PYTHON SOFTWARE FOUNDATION (Estados Unidos) (Org.). General Python FAQ: What is Python?. Disponível em: <http://docs.python.org/3/faq/general.html#what-is- python>. Acesso em: 25 ago. 2019.

[5] BORGES, Luiz Eduardo. Python para Desenvolvedores. 3 ed. São Paulo: Novatec, 2015.

[6] ROBINSON, David. The Incredible Growth of Python. Stack Overflow Blog. Disponível em: <https://stackoverflow.blog/2017/09/06/incredible- growth-python>. Acesso em 28 ago. 2019.

Agradecimentos À instituição FEI pela realização das medidas e empréstimo de equipamentos.

1 Aluno de ID do Centro Universitário FEI.

IX Simpósio de Iniciação Científica, Didática e de Ações Sociais da FEI

Projeto com vigência de 04/19 a 03/20.

Pedro Freitas Magalhães Barbosa

Site E-mail

Departamento de Ciência da Computação, Centro Universitário FEI

Orientado pelo Professor: Danilo Hernani Perico

Possui Graduação, Mestrado e Doutorado em Engenharia Elétrica pelo Centro Universitário FEI (2009, 2012 e 2017). Tem experiência na área de Inteligência Artificial e Robótica, atuando principalmente nos seguintes temas: Aprendizagem de Máquina, Robótica Móvel, Robôs Humanoides, Robótica Probabilística e Raciocínio Espacial. Atualmente é secretário do Capítulo Profissional da Sociedade de Robótica e Automação do IEEE na seção Sul Brasil e professor do Departamento de Ciência da Computação do Centro Universitário FEI.