Estruturas de dados Python from Coursera

What's inside

Syllabus

Capítulo Seis: Strings

Nesta aula, continuamos de onde paramos na aula anterior, começando no Capítulo 6 do livro cobrindo Strings e passando para estruturas de dados. A segunda semana desta aula é dedicada a instalar o Python se você quiser realmente executar os aplicativos em seu desktop ou laptop. Se você optar por não instalar o Python, basta pular para a terceira semana e obtenha uma vantagem inicial.

Unidade: Como instalar e usar o Python

Neste módulo, você configurará tudo para começar a escrever programas em Python. Nós não exigimos a instalação do Python para esta classe. Você pode escrever e testar programas Python no navegador usando o "Python Code Playground" nesta lição. Leia o material "Usando o Python nesta aula" para obter detalhes.

Capítulo Sete: Arquivos

Até agora, temos trabalhado com dados que são lidos do usuário ou dados em constantes. Mas os programas reais processam quantidades muito maiores de dados lendo e gravando arquivos no armazenamento secundário do seu computador. Neste capítulo, começamos a escrever nossos primeiros programas que leem, digitalizam e processam dados reais.

Capítulo Oito: Listas

Como queremos resolver problemas mais complexos em Python, precisamos de variáveis mais poderosas. Até agora, usamos variáveis simples para armazenar números ou strings em que temos um único valor em uma variável. Começando com listas, armazenaremos muitos valores em uma única variável usando um esquema de indexação para armazenar, organizar e recuperar valores diferentes de dentro de uma única variável. Chamamos essas variáveis de "coleções" ou "estruturas de dados" de vários valores.

Capítulo Nove: Dicionários

O dicionário Python é uma de suas estruturas de dados mais poderosas. Em vez de representar valores em uma lista linear, os dicionários armazenam dados como pares de chave/valor. O uso de pares de chave/valor nos dá um "banco de dados" simples na memória em uma única variável Python.

Capítulo Dez: Tuplas

As tuplas são nossa terceira e última estrutura básica de dados Python. As tuplas são uma versão simples das listas. Nós muitas vezes usamos tuplas em conjunto com dicionários para realizar tarefas de várias etapas, como classificar ou percorrer todos os dados em um dicionário.

Graduação

Para comemorar sua chegada à metade do caminho em nossa Especialização Python para Todos, convidamos você para participar da nossa cerimônia de graduação on-line. Não é muito longa e apresenta um orador de início e um discurso de início muito curto.

Good to know

Know what's good

, what to watch for

, and possible dealbreakers

Adequado para iniciantes que buscam uma base no gerenciamento de dados em Python

Fornece uma base forte em estruturas de dados essenciais do Python, o que é útil para análise de dados cada vez mais complexa

Aborda listas, dicionários e tuplas, que são estruturas de dados fundamentais para gerenciamento de dados em Python

Usa uma abordagem passo a passo, começando com os fundamentos e avançando para tópicos mais complexos

Oferece opções de aprendizagem flexíveis, incluindo a possibilidade de instalar o Python para executar aplicativos

Ensina técnicas para processamento de arquivos, que é uma habilidade essencial para lidar com grandes conjuntos de dados

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Estruturas de dados Python with these activities:

Review Estrutura de Dados e Algoritmos

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Revisar os conceitos e fundamentos vistos no curso Python para Todos para reforçar a compreensão básica e renovar o conhecimento para uma melhor absorção do conteúdo deste curso.

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Revisar os conceitos de tipos de dados básicos
Rever os conceitos de estruturas de dados comuns
Resolver exercícios práticos para aplicar o conhecimento

Orientação de Colegas

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Fornecer orientação e apoio a colegas iniciantes no curso, consolidando a compreensão e fortalecendo as habilidades de comunicação por meio do ensino.

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Disponibilizar-se para responder perguntas e fornecer orientação
Criar materiais de apoio, como guias ou resumos

Tutoriais sobre Listas, Dicionários e Tuplas do Python

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Seguir tutoriais guiados para aprimorar a compreensão e as habilidades práticas em trabalhar com essas estruturas de dados essenciais do Python, apoiando o aprendizado do curso.

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Seguir tutoriais para entender os conceitos
Concluir exercícios práticos para aplicar os conceitos

Four other activities

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Participar de Oficinas de Python

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Participar de oficinas de Python para complementar e ampliar o aprendizado do curso, oferecendo oportunidades práticas e interativas para aprimorar as habilidades.

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Pesquisar e identificar oficinas relevantes
Inscrever-se e participar das oficinas

Exercícios de Repetição para Trabalhar com Arquivos

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Realizar exercícios repetitivos para fortalecer a proficiência em ler, analisar e processar dados de arquivos, consolidando as habilidades práticas essenciais do curso.

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Resolver exercícios para ler e escrever dados em arquivos
Resolver exercícios para analisar e processar dados de arquivos

Blogue sobre Aplicações de Estruturas de Dados

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Criar um blogue ou artigos que explorem e demonstrem aplicações práticas de estruturas de dados no mundo real, ampliando a compreensão e conectando o aprendizado do curso a cenários práticos.

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Pesquisar aplicações de estruturas de dados
Criar conteúdo escrito claro e conciso
Publicar e compartilhar o blogue

Projeto de Análise de Dados

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Projetar e concluir um projeto de análise de dados que integre vários conceitos aprendidos no curso, permitindo a aplicação prática e a demonstração da proficiência.

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Definir o escopo e os objetivos do projeto
Coleta e Preparação de Dados
Análise e Visualização de Dados
Interpretação e Conclusão dos Resultados

Career center

Learners who complete Estruturas de dados Python will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Data Analyst

Data Analysts collect, clean, and analyze data to help organizations make informed decisions.

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Data Scientist

Data Scientists use their knowledge of statistics, mathematics, and computer science to extract insights from data.

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Software Engineer

Software Engineers design, develop, and maintain software applications. They apply programming language skills, logic, and design principles to solve complex problems.

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Database Administrator

Database Administrators manage, monitor, and maintain databases, ensuring their availability, performance, and security.

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Data Engineer

Data Engineers design, build, and maintain data pipelines and infrastructure. They possess specialized knowledge in data management, data quality, and data security. This course may be helpful in understanding the structures and formats of data which is a significant part of data engineering.

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Statistician

Statisticians collect, analyze, interpret, and present data to inform decision-making.

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Business Analyst

Business Analysts bridge the gap between business and IT, translating business requirements into technical specifications.

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Computer Programmer

Computer Programmers design, develop, test, and maintain computer programs.

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Web Developer

Web Developers design, develop, and maintain websites and web applications. They possess strong programming and design skills.

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Financial Analyst

Financial Analysts analyze financial data to make investment recommendations and inform business decisions.

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Actuary

Actuaries use mathematical and statistical methods to assess risk and uncertainty in various fields, such as insurance and finance.

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Operations Research Analyst

Operations Research Analysts use mathematical and analytical techniques to solve complex business problems and improve operational efficiency.

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Market Researcher

Market Researchers conduct surveys, focus groups, and other research methods to understand consumer behavior and trends.

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Technical Writer

Technical Writers create documentation, manuals, and other written materials to explain technical concepts.

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Teacher

Teachers educate and instruct students in a variety of subjects, including science, mathematics, and technology.

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