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Estruturas de dados Python

Charles Russell Severance

4.9

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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.

Traffic lights

Read about what's good

what should give you pause

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

Fundamentos essenciais de estruturas de dados python

De acordo com os alunos, este curso de Estruturas de Dados Python da University of Michigan oferece uma base sólida para iniciantes em programação. Muitos elogiam a clareza das explicações do instrutor, especialmente em tópicos como listas e dicionários. As atividades práticas e exemplos reais são frequentemente citados como pontos fortes que ajudam a solidificar o aprendizado. Contudo, alguns alertam que o ritmo pode ser lento para quem já tem experiência prévia em programação. Há também quem espere uma maior profundidade em cenários de aplicação avançados ou otimização. No geral, é considerado excelente para construir conhecimento gradualmente, embora alguns iniciantes absolutos possam sentir que o curso assume certo conhecimento básico prévio.

Exemplos práticos e exercícios ajudam a solidificar o conhecimento.

"Os exemplos práticos ajudam muito a entender. O professor consegue descomplicar temas."

"Gostei da abordagem com exemplos reais. Os quizzes e os exercícios práticos solidificaram meu aprendizado."

"As atividades práticas me ajudaram a aplicar o que aprendi imediatamente."

As explicações são claras e a didática facilita o aprendizado.

"As explicações sobre listas e dicionários são muito claras e os exemplos práticos ajudam muito a entender."

"Fiquei impressionado com a clareza do professor. Ele torna o aprendizado de estruturas de dados muito acessível."

"O professor consegue descomplicar temas que poderiam ser complexos. Super recomendo!"

Requer uma familiaridade básica com programação Python.

"Achei que o curso assumia um pouco de conhecimento prévio que eu não tinha, especialmente na parte de arquivos."

"Não é para iniciantes absolutos em programação, talvez mais para quem já conhece o básico de Python."

"Para mim, que estava começando do zero em Python, o curso exigiu um esforço extra para acompanhar alguns conceitos."

O ritmo pode ser um pouco lento para programadores experientes.

"Para quem já tem alguma experiência em programação, este curso pode ser um pouco lento e básico demais."

"As seções sobre strings e arquivos foram revisão para mim. Esperava uma profundidade maior..."

"Senti que alguns exercícios poderiam ser um pouco mais desafiadores, mas para uma introdução, é excelente."

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

Show steps

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

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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.

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

Show steps

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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Show all seven activities

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.

Browse courses on Python

Show steps

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

Show steps

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

Show steps

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.

See salaries and explore the career path for Data Analyst

Data Scientist

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

See salaries and explore the career path for Data Scientist

Software Engineer

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

See salaries and explore the career path for Software Engineer

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.

See salaries and explore the career path for Data Engineer

Database Administrator

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

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Business Analyst

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

See salaries and explore the career path for Business Analyst

Statistician

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

See salaries and explore the career path for Statistician

Web Developer

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

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Computer Programmer

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

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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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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.

Python for Data Analysis

Save

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.

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Activities

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