Introdução
Bem-vindo à nossa seção Programação - um recurso completo para tudo o que você precisa para dominar as habilidades modernas de codificação para ciência de dados e desenvolvimento de software. Aqui você encontrará tutoriais e projetos abrangentes que cobrem uma grande variedade de tópicos, desde fundamentos teóricos e guias práticos até técnicas avançadas e práticas recomendadas.
Independentemente de você estar apenas começando ou procurando aprimorar suas habilidades, nosso conteúdo está organizado em várias subcategorias principais.
Visão geral das lições
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Lessons
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Uma coleção abrangente de tutoriais que cobrem conceitos teóricos, guias práticos e técnicas avançadas de programação usando Python e R. -
Explore a teoria por trás da programação com tópicos como o que é programação, a história e a evolução das linguagens de programação e uma visão do futuro da codificação. -
Uma introdução aos conceitos fundamentais e à importância da programação. -
Uma visão geral histórica da evolução das linguagens de programação. -
Explore os benefícios de aprender programação e as oportunidades de carreira que ela oferece. -
Orientação sobre como selecionar a linguagem de programação que melhor se adapta às suas necessidades e objetivos de carreira. -
Saiba mais sobre os paradigmas de programação procedural, orientada a objetos e funcional. -
Um resumo dos principais conceitos de programação que todo iniciante deve conhecer. -
Identificar e superar os obstáculos comuns encontrados ao aprender a programar. -
Explore vários caminhos de carreira e oportunidades em programação. -
Descubra as tendências emergentes e as direções futuras no campo da programação.
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Comece sua jornada de codificação com uma introdução aos fundamentos da programação, um guia comparativo entre Python e R e instruções passo a passo sobre como configurar seu ambiente de desenvolvimento. -
Uma introdução aos conceitos fundamentais de programação. -
Um guia comparativo sobre a escolha entre Python e R para ciência de dados. -
Instruções passo a passo sobre como instalar e configurar seu IDE e ferramentas de desenvolvimento.
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Mergulhe no Python com tutoriais que vão desde o básico (sintaxe, tipos de dados, estruturas de controle) até tópicos avançados, como programação orientada a objetos, processamento assíncrono e muito mais. -
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Aprenda a escrever seu primeiro script Python e a entender a sintaxe básica. -
Introdução à sintaxe do Python e à atribuição de variáveis. -
Visão geral dos tipos e estruturas de dados básicos em Python. -
Aprenda a usar condicionais, loops e outras estruturas de controle em Python.
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Mergulho profundo em classes, objetos, herança e polimorfismo. -
Explore técnicas de programação funcional e operações vetorizadas. -
Aprenda a gerenciar exceções e depurar seu código com eficiência. -
Entenda como os decoradores funcionam e como usá-los para modificar o comportamento da função. -
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Introdução aos conceitos de processamento paralelo em Python. -
Comparar multiprocessamento com threading em Python. -
Aprenda técnicas para otimizar o código usando multiprocessamento. -
Explore modelos de programação simultânea e suas aplicações. -
Identificar e resolver problemas comuns no multiprocessamento. -
Estudos de caso sobre como o processamento paralelo é usado em ambientes de produção. -
Saiba mais sobre comunicação entre processos usando filas e pipes.
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Diretrizes para criar e publicar pacotes Python de alta qualidade. -
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Introdução aos geradores Python e seus benefícios. -
Explore técnicas avançadas em pipelines de geradores e encadeamento. -
Comparar o desempenho dos geradores com outros métodos de iteração. -
Saiba mais sobre geradores assíncronos e suas aplicações em fluxos de trabalho assíncronos. -
Exemplos práticos de uso de geradores para lidar com grandes fluxos de dados. -
Dicas para escrever código de gerador eficiente e evitar erros comuns.
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Uma introdução à programação assíncrona usando o asyncio do Python. -
Técnicas eficazes de depuração e registro em Python.
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Aprenda a limpar e transformar dados usando o pandas. -
Criar vários gráficos e diagramas com o Matplotlib. -
Técnicas avançadas de visualização com o Seaborn. -
Criar e avaliar modelos de ML usando o Scikit-Learn.
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Extraia dados de sites usando o BeautifulSoup. -
Guia abrangente para testes unitários com pytest. -
Aprenda a gerenciar as dependências do projeto com ambientes virtuais. -
Automatizar tarefas repetitivas usando bibliotecas de agendamento. -
Criar uma API RESTful usando o Flask com um exemplo do mundo real. -
Desenvolver e implantar APIs REST usando o FastAPI.
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Compreensão e domínio das compreensões de lista em Python. -
Um guia abrangente para estruturas de dados Python. -
Uma introdução aos algoritmos fundamentais e às estruturas de dados em Python. -
Aprenda a ler, gravar e processar arquivos em Python. -
Trabalhar com dados JSON: análise e serialização em Python. -
Uma introdução às expressões regulares em Python. -
Explore estruturas de dados avançadas, como defaultdict, Counter e deque. -
Técnicas para gerenciar estruturas de dados aninhadas em Python. -
Operações e manipulações avançadas em estruturas de dados Python. -
Comparações de desempenho e práticas recomendadas para otimizar estruturas de dados.
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Aprenda R por meio de uma série de tutoriais que abrangem sintaxe básica, manipulação de dados, métodos estatísticos avançados e projetos interativos de ciência de dados. -
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Introdução à instalação do R, configuração do RStudio e criação de scripts básicos. -
Aprenda a sintaxe básica do R e atribuições de variáveis. -
Visão geral de vetores, listas, quadros de dados e matrizes no R. -
Exemplos práticos de condicionais e loops em R.
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Aprenda técnicas de programação funcional usando funções de aplicação e operações vetorizadas. -
Um tutorial detalhado sobre dplyr, tidyr e ggplot2 para análise eficiente de dados. -
Práticas recomendadas para gerenciar erros e depuração no R. -
Técnicas para depurar seu código R com eficiência. -
Aprender técnicas para escrever código R eficiente e vetorizado. -
Introdução aos métodos de computação paralela em R. -
Usar o furrr para paralelizar fluxos de trabalho em R. -
Um guia para criar, documentar e publicar seus próprios pacotes R.
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Transformar e resumir dados usando dplyr. -
Guia passo a passo para criar e personalizar gráficos usando ggplot2. -
Aprenda a modelagem linear e linear generalizada em R.
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Criar relatórios reproduzíveis usando o RMarkdown. -
Crie aplicativos interativos da Web usando o Shiny. -
Extrair e processar dados da Web usando rvest.
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Descubra como integrar perfeitamente o Python e o R com guias sobre interoperabilidade e fluxos de trabalho comparativos. -
Aprenda a integrar Python no R usando reticulate. -
Comparar fluxos de trabalho de ciência de dados entre Python e R.
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Para aqueles que estão mudando de linguagem, esta seção oferece comparações lado a lado e dicas práticas sobre a transição entre Python e R. -
Dicas de transição e exemplos lado a lado para usuários de R que estão aprendendo Python. -
Comparar técnicas de manipulação de dados usando dplyr e pandas. -
Compare as bibliotecas de visualização: ggplot2 em R vs. matplotlib em Python. -
Tutoriais lado a lado comparando fluxos de trabalho de ML em R e Python. -
Um guia comparativo sobre as diferenças de sintaxe entre R e Python. -
Tabelas e exemplos de tradução de código entre R e Python.
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Obtenha insights sobre os melhores ambientes de desenvolvimento e sistemas de controle de versão para aumentar sua produtividade. -
Visão geral dos principais IDEs de Python, como VS Code, PyCharm e JupyterLab. -
Visão geral dos ambientes de desenvolvimento do R, como RStudio e Quarto. -
Práticas recomendadas para usar o Git e o GitHub para controle de versão.
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Explore estratégias para escrever códigos limpos, eficientes e de fácil manutenção, incluindo depuração, testes e otimização de desempenho. -
Diretrizes e dicas práticas para escrever códigos limpos e de fácil manutenção. -
Técnicas de depuração e teste de unidade em Python e R. -
Estratégias para otimizar o desempenho e a eficiência do código.
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Aplique o que você aprendeu por meio de uma série de projetos práticos, desde exercícios para iniciantes até aplicativos avançados do mundo real. -
Aprofunde-se em aplicativos avançados e áreas de nicho em programação. Explore tutoriais detalhados sobre Python para finanças, R para ensaios clínicos, análise de marketing, aplicativos dinâmicos da Web e implantação de modelos de aprendizado de máquina na nuvem para ampliar seu conjunto de habilidades e enfrentar desafios do mundo real.
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O que você aprenderá
Nossos tutoriais são projetados para fornecer:
- Orientação passo a passo: Instruções detalhadas e exemplos de código para aprendizado prático.
- Aplicativos práticos: Projetos do mundo real e estudos de caso que demonstram como aplicar suas habilidades.
- Informações sobre várias linguagens: Compare os fluxos de trabalho do Python e do R para escolher a melhor ferramenta para seus desafios de ciência de dados.
- Melhores práticas: Dicas para código limpo, depuração eficaz e otimização de desempenho para elevar sua experiência em programação.
Introdução
Explore as subcategorias acima para acessar os tutoriais que correspondem ao seu nível de habilidade e interesses atuais. Se você estiver interessado em dominar o Python, mergulhar no R ou fazer a ponte entre as duas linguagens por meio de técnicas de programação cruzada, nosso conteúdo abrangente o guiará em cada etapa do caminho.
Boa codificação e aproveite sua jornada em nosso Centro de Programação!
Reuso
Citação
BibTeX
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Por favor, cite este trabalho como:
Kassambara, Alboukadel. 2024. “Centro de programação: Aprenda
Python, R e muito mais.” February 18, 2024. https://www.datanovia.com/pt/learn/programming/index.html.