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Desenvolvedor Python
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Python em 04 meses
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O que você aprenderá em 4 meses:
- Instalação e ambiente de desenvolvimento (Python e editor/IDE)
- Conceitos básicos: variáveis, tipos de dados e operações
- Entrada e saída (print e input)
- Estrutura e organização de um script
- Boas práticas iniciais: nomes, comentários e legibilidade
- Condicionais (if/elif/else) aplicadas a regras de negócio
- Operadores lógicos e comparação
- Laços (for e while) e controle de fluxo
- Criação de rotinas repetitivas com segurança
- Tratamento básico de erros (try/except)
- Listas, tuplas, dicionários e conjuntos (quando usar cada um)
- Manipulação e iteração em coleções
- Funções: parâmetros, retorno e reutilização de código
- Organização por módulos e arquivos
- Introdução à documentação de funções (docstrings)
- Leitura e escrita de arquivos (TXT/CSV)
- Manipulação de caminhos e pastas
- Automação simples: rotinas de organização e geração de saídas
- Revisão integrada dos conteúdos do nível
- Entrega do Projeto Prático do Nível Fundamental
- Leitura e transformação de dados estruturados (CSV/Excel)
- Padronização de campos, tipos e formatos
- Validações e regras de negócio aplicadas a dados
- Estratégias de organização de projetos e pastas
- Boas práticas para scripts reutilizáveis
- DataFrames: criação, seleção e filtros
- Junções e combinações (merge/concat)
- Agrupamentos e agregações (groupby)
- Tratamento de dados ausentes e inconsistências
- Geração de saídas (CSV/Excel) padronizadas
- Automação de rotinas repetitivas com múltiplos arquivos
- Integração com Excel (leitura, escrita e atualização)
- Criação de relatórios e consolidações automatizadas
- Logs simples e rastreabilidade de execução
- Tratamento de exceções para processos confiáveis
- Integração: dados + regras + processamento + saída
- Ajustes de performance e organização do código
- Padronização para entrega profissional
- Entrega do Projeto Prático do Nível Essencial
- Mentalidade de produto: requisitos, entradas, saídas e validações
- Estrutura de projeto: módulos, camadas e responsabilidades
- Ambientes virtuais e dependências (pip/requirements)
- Configurações por arquivo (config) e parâmetros
- Padrões de logging e rastreabilidade
- Design de pipelines: etapas, checkpoints e reprocessamento
- Validações avançadas e controle de qualidade de dados
- Tratamento de erros e estratégias de recuperação
- Padronização de esquemas e dicionários de dados
- Boas práticas para dados confiáveis em produção
- Conceitos de API (REST) e autenticação (tokens/chaves)
- Consumo de APIs com Python (requests)
- Paginação, limites e estratégias de retry
- Normalização de dados recebidos via API
- Persistência de dados e cache simples
- Introdução à leitura e escrita em bancos de dados relacionais com Python
- Arquivos vs. bancos (SQL): quando usar cada abordagem
- Persistência em formatos adequados (CSV/Parquet quando aplicável)
- Leitura e escrita eficiente de dados
- Boas práticas de versionamento de dados
- Otimização de Pandas: vetorização e redução de custo
- Processamento incremental vs. batch
- Gestão de memória e tipos de dados
- Paralelização simples (quando aplicável)
- Métricas de performance e pontos de gargalo
- Agendamento e execução recorrente (conceitos)
- Orquestração por scripts: etapas e dependências
- Criação de rotinas com logs e alertas básicos
- Padrões de reexecução e controle de falhas
- Empacotamento do projeto para uso interno
- Python como motor: geração de bases finais para consumo
- Integração com Excel: atualização de relatórios e outputs
- Preparação de dados para Power BI (modelagem de saída)
- Boas práticas de dicionário de dados e documentação de campos
- Entrega orientada ao usuário final (clareza e consistência)
- Integração completa do fluxo (entrada → processamento → saída)
- Revisão de qualidade, performance e estrutura
- Documentação do projeto e instruções de execução
- Padronização final para entrega profissional
- Preparação para apresentação e defesa técnica
- Apresentação da solução orquestrada (arquitetura e decisões técnicas)
- Demonstração do fluxo de ponta a ponta
- Avaliação de confiabilidade, rastreabilidade e performance
- Feedback técnico e plano de melhorias
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Problemas reais
O aprendizado é conduzido a partir de situações reais do ambiente corporativo, estimulando análise, raciocínio lógico e a construção de soluções aplicáveis ao dia a dia de grandes empresas.
+120h de prática
A prática é contínua ao longo de toda a formação, permitindo o desenvolvimento de domínio técnico, segurança na execução e consistência na aplicação do conhecimento e uso da ferramenta.
Portfólio profissional
Ao longo da formação, você desenvolve projetos práticos que irão compor seu portifólio, evidenciando sua evolução técnica e capacidade de atuação no mercado.
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