Sobre este material#
Python Básico - Um Guia para Iniciantes e Universitários oferece uma introdução abrangente e bem estruturada à programação em Python, com foco nas necessidades de estudantes universitários, pesquisadores e profissionais em início de carreira. Por meio de uma abordagem progressiva e prática, o livro guia o leitor desde os conceitos iniciais até aplicações mais avançadas.
Os capítulos foram cuidadosamente organizados para levar o leitor desde a escrita do primeiro código até a criação de visualizações de dados e o tratamento de erros. No percurso, são abordados tópicos essenciais como tipos de dados, estruturas condicionais, funções e manipulação de strings. Um diferencial desta obra é sua orientação acadêmica e científica, com a inclusão de tópicos voltados para computação numérica e análise de dados.
Organização do e-book#
Capítulo 1: Introdução à Programação em Python
Neste capítulo, você será apresentado aos princípios básicos da programação de computadores e ao funcionamento dos programas em Python. Aqui, vamos dar os primeiros passos, incluindo a escrita do seu primeiro código e a compreensão da estrutura fundamental de um programa.
Capítulo 2: Tipos de Dados e Estruturas Condicionais
Aqui, você aprenderá sobre variáveis e os diversos tipos de dados disponíveis em Python, como listas, tuplas, dicionários e conjuntos. A compreensão desses conceitos será reforçada por meio de exercícios práticos e exemplos intuitivos.
Capítulo 3: Operadores e Expressões
Neste capítulo, exploraremos os diferentes tipos de operadores, como aritméticos, lógicos e de comparação. Serão apresentados desafios que permitirão o desenvolvimento das suas habilidades de maneira consistente e aplicada.
Capítulo 4: Controle de Fluxo e Números Aleatórios
Este capítulo aborda as estruturas condicionais e de repetição, fundamentais para controlar o fluxo de execução dos programas. Além disso, você será introduzido ao uso de números aleatórios, com atividades que facilitam a aplicação prática dos conceitos.
Capítulo 5: Funções e Modularização
Aqui, você conhecerá o conceito de funções, desde a definição e uso de funções recursivas até a aplicação de funções nativas do Python. Além disso, serão apresentados os princípios de modularização, fundamentais para organizar melhor seu código. Exercícios cuidadosamente elaborados ajudarão a consolidar o aprendizado.
Capítulo 6: Manipulação de Strings
Neste capítulo, você se familiarizará com as operações realizadas com strings em Python, explorando métodos, funções e expressões regulares. A prática com exemplos reforçará o domínio desse importante recurso.
Capítulo 7: Computação Numérica e Visualização de Dados
Neste capítulo, você será introduzido a ferramentas essenciais para computação científica e visualização de dados, como cálculos numéricos e criação de gráficos. Os exercícios deste capítulo conectam os conceitos a aplicações reais, ampliando sua capacidade de análise.
Capítulo 8: Conteúdo Extra
Neste capítulo final, abordamos o tratamento de exceções com blocos try/except. Você aprenderá a lidar com erros de execução de forma robusta, garantindo que seus programas sejam mais resilientes e profissionais.
Os outros livros#
Este material é o primeiro de uma série de quatro, e é o pré-requisito dos outros três: quem termina aqui já tem o Python de que eles precisam. Os três estão abertos, no mesmo endereço, e podem ser lidos na ordem que fizer sentido para você.
Deep Learning - Teoria e Prática é o passo seguinte natural. Vai de inteligência artificial e machine learning a redes profundas, visão computacional e modelos de linguagem, e traz um apêndice sobre PyTorch e TensorFlow. O capítulo 7 daqui, sobre computação numérica e visualização, é exatamente a base que ele supõe.
Curso de Visão Computacional com Machine Learning trata de imagens do começo ao fim: processamento, arquiteturas de visão, detecção, segmentação e modelos generativos. Também disponível em inglês.
Matemática para ML (com Python) é a teoria por baixo dos outros dois, e ainda está em construção. A primeira parte já cobre fundamentos numéricos, álgebra linear, cálculo, probabilidade, teoria da informação e otimização, com uma regra própria: nenhuma fórmula aparece sem o código que a confirma numericamente logo abaixo.
Este livro também existe em inglês.
E os exercícios de todos os capítulos podem ser resolvidos e corrigidos no Playground, que roda Python no próprio navegador, sem instalar nada e sem precisar de conta.