Com esta formação, os participantes iniciam a sua jornada em Python com bases sólidas, aprendendo a configurar o ambiente de desenvolvimento e a utilizar ferramentas como Jupyter Notebooks e Git/GitHub. Ao longo do curso, desenvolvem domínio sobre estruturas de dados, funções e tratamento de erros. Através de projetos práticos e de um projeto final, serão capazes de criar aplicações estruturadas em Python e aplicar boas práticas de código.
Idade Mínima de 18 anos. Não é necessário saber programar, mas é importante ter autonomia no uso do computador, saber instalar programas, organizar ficheiros e utilizar o navegador para pesquisa. São também recomendadas noções básicas de inglês técnico, raciocínio lógico, persistência na resolução de problemas e conforto com matemática básica. É necessário ter computador próprio (tablet não é suficiente), preferencialmente com pelo menos 8GB de RAM, permissão para instalar software e acesso estável à internet.
O bootcamp destina-se a profissionais em reconversão de carreira que pretendem entrar na área tecnológica e adquirir bases sólidas em programação. É também indicado para estudantes ou recém-formados que queiram desenvolver competências práticas em Python, bem como para profissionais de áreas não técnicas que pretendam automatizar tarefas, trabalhar com dados ou compreender melhor soluções tecnológicas. Destina-se ainda a iniciantes com motivação e pensamento lógico que pretendam evoluir do zero para um nível autónomo em Python.
A certificação é entregue aos alunos em formato digital. Inclui a carga horária, modular e total, nota final do curso, certificação DGERT, carimbo e assinatura da coordenação pedagógica ou administração da escola.
A estratégia de ensino é baseada em aulas interativas, com componentes teóricas para contextualização e introdução aos temas, mas com ênfase na experiência prática.
› Boas-vindas e enquadramento da formação;
› Estrutura curricular e metodologia de aprendizagem;
› Importância do Python no mercado e principais áreas de aplicação.
› Fundamentos de linha de comandos (command line);
› Instalação do Python em Windows e macOS;
› Visual Studio Code (Ambiente de trabalho);
› Execução de código Python (terminal, scripts e notebooks);
› Introdução ao Git e GitHub (conceitos básicos e documentação).
› Tipos de dados fundamentais: números, variáveis e operadores aritméticos;
› Strings: indexação, slicing, propriedades, métodos e formatação;
› Estruturas de dados principais: listas, dicionários, tuplos e sets;
› Valores booleanos e lógica básica;
› Leitura e escrita de ficheiros (I/O) e prática de conhecimentos.
› Operadores de comparação e operadores lógicos (incluindo encadeamento de
condições);
› Estruturas condicionais: if, elif e else;
› Estruturas de repetição: for e while;
› Operadores úteis e padrões comuns de iteração;
› List comprehensions e prática de conhecimentos.
› Métodos, documentação oficial e boas práticas de utilização;
› Definição de funções com def, parâmetros, retorno de valores e lógica aplicada;
› Argumentos avançados: tuple unpacking, *args e **kwargs;
› Expressões lambda, funções map e filter;
› Funções aninhadas, âmbito das variáveis e consolidação prática através de
exercícios e trabalho aplicado.
› Fundamentos da Programação Orientada a Objetos e conceito de classe;
› Atributos, métodos e criação de objetos;
› Herança e polimorfismo;
› Métodos especiais (magic/dunder methods) e comportamento personalizado de
objetos.
› Conceito de módulos e packages em Python;
› Instalação e gestão de bibliotecas com pip e utilização do PyPI;
› Organização de projetos e utilização de __name__ == “__main__”;;
› Conceito de erros e exceções em Python;
› Utilização de try, except, else e finally e boas práticas no tratamento de erros;
› Introdução à qualidade de código com Pylint;
› Noções básicas de testes automatizados com a biblioteca unittest.
› Operadores de comparação e operadores lógicos (incluindo encadeamento de
condições);
› Estruturas condicionais: if, elif e else;
› Estruturas de repetição: for e while;
› Operadores úteis e padrões comuns de iteração;
› List comprehensions e prática de conhecimentos.
› Introdução ao processamento de imagens com Python;
› Leitura, modificação e manipulação básica de imagens;
› Trabalho com ficheiros CSV: leitura, escrita e tratamento de dados;
› Extração e manipulação de informação em ficheiros PDF;
› Resolução de problemas comuns (ex.: encoding e UnicodeDecodeError) e aplicação
prática integrada.
› Introdução à biblioteca NumPy;
› Arrays multidimensionais e operações vetorizadas;
› Indexação, slicing e broadcasting;
› Funções estatísticas básicas (média, desvio padrão, soma, etc.);
› Comparação entre listas Python e arrays NumPy (performance e eficiência).
› IIntrodução ao Pandas e estruturas Series e DataFrame;
› Carregamento de dados (CSV, Excel, JSON);
› Limpeza e transformação de dados (missing values, filtros, ordenação);
› Agregações, groupby e estatísticas descritivas;
› Visualização básica de dados com Pandas/Matplotlib;
› Aplicação prática: mini-projeto de análise exploratória.
Cada tutor do curso está disponível para orientar o desenvolvimento das tuas competências e esclarecer as tuas dúvidas. Fica a conhecer os tutores e os elementos da equipa pedagógica que te vão acompanhar.
Todos os anos, mais de mil alunos escolhem a EDIT. para investir no seu futuro. Conhece alguns dos nossos ex-alunos e fica a saber como é a formação na EDIT.
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