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Charles Russell Severance

Este curso apresentará as estruturas de dados centrais da linguagem de programação Python. Vamos superar os fundamentos da programação de procedimentos e explorar como podemos usar as estruturas de dados integradas do Python, como listas, dicionários e tuplas, para realizar análises de dados cada vez mais complexas. Este curso cobrirá os capítulos 6 a 10 do livro “Python para Todos”. Este curso aborda o Python 3.

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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.
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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

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Reviews summary

Python data structures course

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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
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.
Browse courses on Python
Show steps
  • 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
Fornecer orientação e apoio a colegas iniciantes no curso, consolidando a compreensão e fortalecendo as habilidades de comunicação por meio do ensino.
Show steps
  • Disponibilizar-se para responder perguntas e fornecer orientação
  • Criar materiais de apoio, como guias ou resumos
Tutoriais sobre Listas, Dicionários e Tuplas do Python
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.
Show steps
  • 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
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
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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Show steps
  • 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
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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Show steps
  • Pesquisar aplicações de estruturas de dados
  • Criar conteúdo escrito claro e conciso
  • Publicar e compartilhar o blogue
Projeto de Análise de Dados
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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Show steps
  • 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.
Data Scientist
Data Scientists use their knowledge of statistics, mathematics, and computer science to extract insights from data.
Software Engineer
Software Engineers design, develop, and maintain software applications. They apply programming language skills, logic, and design principles to solve complex problems.
Database Administrator
Database Administrators manage, monitor, and maintain databases, ensuring their availability, performance, and security.
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.
Statistician
Statisticians collect, analyze, interpret, and present data to inform decision-making.
Business Analyst
Business Analysts bridge the gap between business and IT, translating business requirements into technical specifications.
Computer Programmer
Computer Programmers design, develop, test, and maintain computer programs.
Web Developer
Web Developers design, develop, and maintain websites and web applications. They possess strong programming and design skills.
Financial Analyst
Financial Analysts analyze financial data to make investment recommendations and inform business decisions.
Actuary
Actuaries use mathematical and statistical methods to assess risk and uncertainty in various fields, such as insurance and finance.
Operations Research Analyst
Operations Research Analysts use mathematical and analytical techniques to solve complex business problems and improve operational efficiency.
Market Researcher
Market Researchers conduct surveys, focus groups, and other research methods to understand consumer behavior and trends.
Technical Writer
Technical Writers create documentation, manuals, and other written materials to explain technical concepts.
Teacher
Teachers educate and instruct students in a variety of subjects, including science, mathematics, and technology.

Reading list

We've selected 11 books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Estruturas de dados Python.
Este livro se concentra em análises de dados usando Python e fornece uma perspectiva prática sobre como usar estruturas de dados para processar e analisar dados.
Este livro serve como um guia abrangente para a linguagem Python, incluindo uma referência detalhada sobre estruturas de dados.
Este livro explora a biblioteca padrão Python, incluindo uma cobertura detalhada dos módulos relacionados a estruturas de dados.
Este livro fornece soluções prontas para uso para problemas comuns de programação do Python, incluindo exemplos de uso de estruturas de dados.
Este livro oferece uma introdução abrangente à programação Python, incluindo uma cobertura de estruturas de dados básicas.
Este livro explora as características avançadas do Python, fornecendo insights sobre como usar estruturas de dados e algoritmos de forma idiossincrática.
Embora este livro use Java em vez de Python, ele fornece uma base sólida nos conceitos de estruturas de dados e algoritmos, que são relevantes para este curso.

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