E conquiste altos salários na sua carreira dominando a habilidade mais cobiçada do século.
Aprender Python é essencial para engenheiros porque oferece uma ferramenta poderosa e versátil para automação, análise de dados, modelagem, simulação e desenvolvimento de soluções inovadoras para problemas complexos.
Com sua sintaxe clara e legibilidade, Python facilita a programação para quem está começando, ao mesmo tempo em que possui bibliotecas avançadas específicas para cálculos e análises técnicas. Isso permite que engenheiros otimizem processos, realizem análises preditivas e contribuam significativamente para projetos multidisciplinares, aumentando a eficiência e a inovação no campo da engenharia.
1. Introdução ao Python – História, Aplicações na Engenharia
2. Instalação e Configuração do Ambiente.
3. Primeiros Passos no Python – Escrevendo seu primeiro script, variáveis, tipos de dados, operadores básicos.
4. Estruturas de Dados Básicas – Listas, Tuples, Dicionários e Sets.
5. Manipulação de Strings e Entrada/Saída Básica (split, join, strip, etc).
6. Estruturas de Controle – if, elif, else, e loops básicos com for.
7. Loops Avançados – while, nested loops, break, continue, pass.
8. Funções (básico) – Definição, Argumentos, Retorno e Escopo de Variáveis.
9. Projeto Prático 1 – Aplicação dos Conceitos em um Problema de Engenharia.
10. Revisão do Módulo e Exercícios Complementares.
1. Funções Avançadas – Parâmetros Default, *args, **kwargs.
2. List e dict comprehensions.
3. Módulos e Pacotes – Importando e Organizando Código (modulo math, os).
4. Lambda Functions e Aplicações.
5. Manipulação Avançada de Listas e Dicionários.
6. Exceções e Erros – try, except, else, finally.
7. Iteradores e Geradores.
8. Projeto Prático 2 – Analisador de dados de sensores com tratamento básico (uso de txt e lib math e os).
9. URI e LeetCode
10. Revisão e exercícios.
1. Leitura e Escrita de Arquivos – Arquivos de Texto.
2. Manipulação de Arquivos TXT e JSON.
3. Introdução às Bibliotecas de Análise de Dados – Pandas.
4. Trabalhando com Arquivos CSV, Excel e Outros Formatos.
5. Manipulação e limpeza de dados com Pandas (parte 1) (loc. iloc, filter, etc)
6. Manipulação e limpeza de dados com Pandas (parte 2)
6.1. Análise exploratória de dados (EDA) (describe, info, sample…).
7. Salvar e escrever dados em novos arquivos com Pandas.
8. Operações intermediárias e avançadas com Pandas – Filtragem, Agrupamento, Agregação.
9. Visualização de Dados Básica com plot do Pandas.
10. Projeto Prático 3 – Análise de dados de eficiência energética.
11. melhores práticas em análise de dados.
12. Revisão e exercícios de Manipulação de Dados.
1. Introdução à Visualização de Dados com Matplotlib: anatomia de um gráfico.
2. Gráficos com Matplotlib: linhas e barras.
3. Gráficos com Matplotlib: histogramas e dispersão.
4. Titulos, subtitulos, eixos e subplots em matplotlib.
5. Personalização de gráficos com Matplotlib.
6. Gráficos Interativos com Plotly.
7. Tipos de Gráficos com Plotly: Gráficos de linha, barra, dispersão
8. Gráficos 3D e mapas com Plotly.
9. Introdução à visualização de distribuições Estatísticas
10. Projeto Prático 4 – Visualização e Análise de Dados de um Caso de Estudo em Engenharia (ex: gráficos de tensão x deformação).
11. Revisão e exercícios.
1. Introdução ao SciPy: visão geral e aplicações.
2. Álgebra linear com SciPy.
3. Trabalhando com polinômios e interpolação.
4. Derivadas e integrais com SciPy.
5. Otimização de funções com SciPy.
6. Processamento de sinal com SciPy.
7. Resolvendo equações diferenciais com SciPy.
8. Análise estatística com SciPy.
9. Integração de SciPy com Pandas e Numpy.
10. Projeto Prático: análise de sinais, por ex, ou resolucao de exercicios de algum livro de cálculo.
11. Revisão e Exercícios.
1. Aula 1: Introdução à POO – Classes, Objetos, e Métodos.
2. Definindo classes e objetos em Python.
3. Atributos, Métodos de Instância, de Classe e Estáticos.
4. Trabalhando com Métodos Especiais: Métodos mágicos para operações como __str__ , __len__ e outros.
5. Herança e Polimorfismo.
6. Encapsulamento e Propriedades.
7. Exceções Personalizadas e Manipulação de Erros em POO.
8. Testes Unitários em POO.
9. Projeto Prático 5 – Automatização de relatórios, Sistema de Gerenciamento de Projetos de Engenharia.
10. Revisão de POO, Boas Práticas e Conclusão do Módulo.
1. Introdução a Bancos de Dados SQL
2. Criação de uma base exemplo em SQL (DB Browser: SQLite)
3. DB Browser: SQLite: Realizando Consultas e Manipulações: SELECT, FROM, WHERE
4. DB Browser: SQLite: comandos Groupby, having, e subqueries
5. Python com SQLAlchemy: conexão entre uma base SQLite e Python
6. Análise de Dados com SQL e Pandas
7. Criação de uma base e carregamento de dados para DB
8. Projeto Prático: Sistema de Gerenciamento de Dados de Engenharia
9. Revisão e exercicios
1. Introdução ao Web Scraping: bibliotecas requests, BeautifulSoup e Selenium.
2. Introdução à APIs REST
3. Uso da biblioteca Requests para requisições HTTP.
4. BeautifulSoup: explorando e extraindo dados.
5. Automatizando a extração de dados com Selenium (parte 1)
6. Automatizando a extração de dados com Selenium (parte 2)
7. Reverse Engineering de APIs: Inspeção do tráfego de rede para descobrir endpoints de API e solicitar dados diretamente deles.
8. Lidando com sites dinâmicos e JavaScript e Gerenciamento de Sessões
9. Projeto Prático: Coleta e armazenamento de dados de preços de materiais.
10. Revisão de Web Scraping e exercicios.
1. Introdução ao Streamlit para aplicações de dados.
2. Configurando e estruturando uma aplicação Streamlit.
3. Widgets e interatividade no Streamlit.
4. Integrando visualizações de dados no Streamlit.
5. Manipulação de dados em tempo real com Streamlit.
6. Deploy de aplicações Streamlit.
7. Segurança e autenticação em aplicações Streamlit.
8. Técnicas avançadas com Streamlit.
8.1. session state
8.2. @st.cache
8.3. Layouts customizados: Usar colunas e grids e estilização CSS
9. Projeto Prático: Aplicação para visualização de dados
10. Revisão e exercicios.
1. Introdução à Geração Automática de Relatórios
2. Fundamentos da Biblioteca python-pptx
3. Criando Slides com python-pptx:
4. Adicionando Gráficos e Imagens em Apresentações
5. Adicionando tabelas e estilização de Slides
6. Introdução à Geração de PDFs em Python
7. Criando Documentos PDF
8. Layouts e Estilização de PDFs
9. Projeto Prático: Relatório de Engenharia Automatizado
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