Curso Python para Iniciantes (O Curso Completo)

Aprenda Python - O Canivete Suíço das Linguagens de Codificação/Programação
4.57 (43 reviews)
Udemy
platform
Português
language
Programming Languages
category
Curso Python para Iniciantes (O Curso Completo)
202
students
14 hours
content
Oct 2020
last update
$19.99
regular price

What you will learn

Como usar o Python Shell

Como usar o modo interativo em Python

Como desenvolver e executar programas no editor IDLE

Como executar scripts Python diretamente da linha de comando

Como usar a função print ()

Como usar separadores e caracteres de nova linha para modificar a saída da linha de comando

Atribuir variáveis ​​de diferentes tipos

Compreender variáveis ​​inteiras, de ponto flutuante, complexas e de string

Ser capaz de extrair substrings

Concatenar strings facilmente

Criar listas e tuplas

Criar pares de valores-chave e armazena-los em dicionários

Compreender os operadores matemáticos usados ​​em Python

Aplicar a ordem das operações às operações matemáticas

Utilizar operadores de comparação para determinar resultados lógicos

Usar operadores lógicos para unir comparações

Escrever instruções condicionais para o código de desvio correto

Usar instruções If, else e elif para aplicar ramificações

Entender como e quando usar instruções if aninhadas

Usar atalho com o Operador Ternário

Ser capaz de usar estruturas de loop de forma eficaz

Criar loop While

Ser capaz de usar loops For para percorrer as propriedades de um objeto

Ser capaz de construir loops aninhados e entender sua utilidade.

Transmitir variáveis ​​de um tipo para outro usando funções integradas do Python

Usar as funções matemáticas do Python para avaliar expressões

Randomizar números e seleções com as ferramentas de Randomização

Usar funções Python String, como find (), join () e split ()

Criar tuplas (que são sequências imutáveis)

Acessar valores dentro das tuplas

Usar funções para manipular dados dentro das tuplas

Declarar um dicionário e preenche-los com pares de chave / valor (atributo / dado)

Acessar e editar valores em dicionários

Extrair informações de data e hora da tupla de tempo

Usar o objeto de calendário para trabalhar com informações relacionadas ao calendário

Criar funções personalizadas

Enviar argumentos para funções usando ordem ou palavra-chave

Criar funções com argumentos default

Ler e obter entrada do teclado

Ler um arquivo de texto e processar os dados em Python

Gravar em um arquivo de texto com Python

Gravar informações adicionais em um arquivo de texto já existente

Tratar as exceções com try / except / else em Python

Usar Python dentro do cgi-bin ou um servidor web

Processar dados de formulário HTML em Python

Conhecer os amplos benefícios de Python para você. O Por quê de Python!

Saber o que torna o Python tão popular (com gráficos)

Saber por que o VS Code (Visual Studio Code) é o editor de textos mais popular para Python (com gráficos)

Conhecer diversos ambientes de Programação em Python (Linha de Comando, VS Code, IDLE, Distribuição ANACONDA, QtConsole (I[Py]), Jupyter Notebook, Google Colab e IDEs( Spyder e PyCharm) )

Aprender em detalhes a programação com feedback visual do VS Code (Visual Studio Code)

Entender plenamente o uso de Variáveis Globais e Locais

Aprenderá a criar e utilizar módulos (agregados de funções) em Python

Aplicar os paradigmas de programação procedural (imperativa) e funcional

Criar e editar Snippets no VS Code (Visual Studio Code). Snippets são pequenos códigos de programação para acelerar seus projetos em Python.

Verá uma breve introdução aos pacotes: SciPy, Pandas, NumPy, SymPy, Matplotlib, Seaborn, ggplot, Keras, Scikit-learn, TYensorFlow e PyTorch

Instalará e usará o pacote Matplotlib no VS Code e Google Colab

Instalará e usará o pacote Scikit-learn no VS Code, Jupyter Notebook e Colab

Aprenderá fundamentos das Regressões Linear e Não-Linear no Google Colab e VS Code com Scikit-learn

Usará Predições, Regressões, Classificações e Agrupamentos com Scikit-learn

Será apresentado ao Aprendizado de Máquina com Google (TensoFlow) e Facebook (PyTorch)

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8/18/2020
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10/3/2020
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