Esse é o repositório do nosso curso e aqui você encontra todo o material que vamos estudar para desenvolver nosso conhecimento em Análise de Dados com a linguagem Python.
“ensinar não é transferir conhecimento, mas criar as possibilidades para a sua produção ou a sua construção” - Paulo Freire (Pedagogia da Autonomia, Pág 20).
1) GitHub - https://github.com/
O que é? É uma ferramenta usada para publicar, compartilhar e versionar arquivos, como textos e códigos. O GitHub se utiliza do Git para permitir o versionamento de arquivos. É esse versionamento que permite que a gente dê ctrl+z nos projetos, sistemas, textos, sites e etc.
Por que usar o GitHub? Porque essa é uma ferramenta muito importante no desenvolvimento de software e muitas vezes é usada para avaliação em processos seletivos.
Caso não tenha, já corre e cria uma conta no GitHub: https://github.com/
- Tutorial de como criar a conta e configurações iniciais: https://youtu.be/1QTi8nIlK1o?t=237 (a interface do GitHub pode estar um pouco diferente, mas os campos a serem preenchidos são os mesmos)
- Tutoriais de como criar chaves GPG e SSH (e porque é importante ativar):
- Aqui algumas recomendações para você aprofundar seus estudos em Git - Curso de Git e Github em vídeos:
2) Jupyter Notebook - https://jupyter.org/
O que é? Uma forma de construir códigos interativos, onde podemos visualizar e executar código, texto, gráficos e animações. Vamos usá-la para programar em Python.
Os textos no Jupyter Notebook são escritos em Markdown! Markdown é um linguagem usada para facilitar a formatação de textos em sites. Acesse aqui um Guia de comandos/sintaxe Markdown
Por que usar o Jupyter Notebook? Porque esse formato nos permite explorar e descrever tudo o que vamos fazendo passo a passo. E isso facilita o compartilhamento das nossas ideias com outras pessoas.
3) Google Colab - https://colab.research.google.com/
O que é? É uma ferramenta que permite que qualquer pessoa com uma conta do google escreva e execute código Python pelo navegador, e ele se baseia no Jupyter Notebook.
Por que usar o Google Colab? Porque isso remove complexidade no nosso estudo, pois não vamos precisar nos preocupar em instalar as ferramentas. Ter um navegador e uma conta no google serão os únicos requisitos necessários para praticarmos as atividades.
Quando não usar o Google Colab? Quando a sua atividade incluir dados que não sejam públicos, que devem ser protegidos pela LGPD e/ou sejam informações confidenciais da sua empresa ou organização.
- 1º Como usar o Google Colab?
- 2º Como publicar as nossas alterações do Google Colab para o Github?
- 3º Atualizando um repositório fork com as alterações feitas no repositório original
- O que é Análise de Dados e como está relacionada com os empregos na área de Tecnologia da Informação;
- Estruturas e operações em análises de dados;
- Análise de dados numéricos;
- Análise de dados textuais (Tópicos e práticas de Processamento de Linguagem Natural (PLN))
Documentação Python: https://docs.python.org/pt-br/3/tutorial/
O termo Documentação dentro da área de tecnologia significa um local que reúne todas as informações sobre como usar a ferramenta em questão. Seja ela uma linguagem de programação, biblioteca - qualquer coisa que você está querendo saber como funciona.
São recomendações sobre como escrever o nosso código de forma que ele fique mais organizado e inteligível por outras pessoas.
- Original em Inglês: https://peps.python.org/pep-0008/
- Tradução na página do Python Brasil: https://wiki.python.org.br/GuiaDeEstilo
Uma forma de entendermos o termo Bibliotecas na área de programação é pensá-lo como uma caixinha que reúne ferramentas que nós gostaríamos de utilizar para resolver um problema. Sendo que nós não vamos precisar construir essa ferramenta porque ela já foi feita e muito bem testada por outras pessoas - vamos poder simplesmente reusar aquilo.
E podemos entender Framework da mesma forma que entendemos Biblioteca. Só que o framework é uma caixa beeeeem maior e que nos permite fazer coisas mais complexas.
Em programação a Sintaxe representa as regras que a gente precisa seguir para que a nossa mensagem seja entendida pelo nosso ouvinte. Então se vamos escrever um programa em Python, temos que respeitar a Sintaxe do Python. Se queremos escrever um texto em Markdown, vamos precisar seguir a Sintaxe do Markdown.
Já a Semântica da linguagem de programação trata do significado das expressões usadas na respectiva linguagem, é o que vai garantir que o print() deve imprimir a variável que lhe foi passada ao invés elevar ela ao quadrado, por exemplo. Semântica também é a relação entre o que gostaríamos que o código fizesse e o que de fato escrevemos para ele fazer.
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