Visão Geral

O curso Automação Avançada com Python foi criado para profissionais que já conhecem o básico de Python e desejam dominar técnicas avançadas de automação para aplicações corporativas, profissionais e industriais. Este curso abrange temas como automação de processos complexos, integração com APIs avançadas, automação de infraestrutura, automação web de alta complexidade, automação com paralelismo, manipulação avançada de dados, criação de bots, automação com IA, além de integração com serviços cloud.

O aluno aprenderá a desenvolver soluções robustas, escaláveis, seguras e profissionais, utilizando Python como base para automações de alto desempenho.

Objetivo

Após realizar o curso Automação Avançada com Python, você será capaz de:

• Construir automações complexas e escaláveis
• Implementar automação em múltiplos ambientes e plataformas
• Trabalhar com paralelismo, multithreading e multiprocessing
• Integrar Python com APIs complexas, bancos de dados e cloud services
• Criar bots de automação para websites e processos corporativos
• Utilizar frameworks avançados como Selenium, PyAutoGUI, FastAPI, AsyncIO e Scrapy
• Implantar automações em produção
• Integrar automações com CI/CD e pipelines em nuvem
• Criar automações com inteligência artificial e machine learning

Publico Alvo

• Desenvolvedores intermediários e avançados
• Engenheiros de automação
• Analistas de DevOps e SRE
• Engenheiros de dados e cientistas de dados
• Profissionais de TI que desejam aprofundar automações complexas
• Empresas que buscam automação de processos críticos

Pre-Requisitos

• Conhecimento intermediário de Python
• Familiaridade com automação básica de tarefas
• Conhecimentos de lógica de programação
• Noções de APIs REST e bancos de dados

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1 – Advanced Python Concepts for Automation

1. Advanced Python syntax
2. Object-oriented automation patterns
3. Decorators and context managers
4. Error handling strategies

Module 2 – Multithreading and Multiprocessing

1. Understanding concurrency vs parallelism
2. Multithreading for I/O-bound tasks
3. Multiprocessing for CPU-bound tasks
4. Asyncio for asynchronous automation

Module 3 – Advanced Web Automation

1. Selenium advanced features
2. Handling dynamic elements
3. Headless browser automation
4. Automating complex web flows

Module 4 – API Integration and Advanced REST Operations

1. OAuth2 and authentication flows
2. Token-based sessions
3. Paging, rate limits, and retries
4. Consuming advanced API endpoints

Module 5 – Data Automation at Scale

1. Automation with Pandas at scale
2. Batch and real-time data processing
3. Automating ETL pipelines
4. Integration with cloud storage

Module 6 – Automation with Databases

1. SQL automation with Python
2. NoSQL automation workflows
3. Database transactions automation
4. Connection pooling and caching

Module 7 – Desktop Automation

1. Automating desktop apps using PyAutoGUI
2. OCR-based automation (Tesseract)
3. GUI automation best practices

Module 8 – Cloud Automation

1. Automating AWS, Azure, and Google Cloud tasks
2. Infrastructure automation with Python SDKs
3. Serverless automation with Lambda functions
4. Automating monitoring and alerts

Module 9 – Automation with Machine Learning and AI

1. Using ML models to drive automation decisions
2. Automating classification, predictions, and alerts
3. Using Python AI frameworks
4. Integrating AI into automation bots

Module 10 – Building Chatbots and Process Bots

1. Designing automation bots
2. Integrating chatbots with APIs
3. Automation for customer support
4. Logging and monitoring bot activity

Module 11 – CI/CD Automation

1. Automating pipelines with Python
2. GitHub Actions / GitLab CI
3. Automating deployments
4. Testing automation scripts

Module 12 – Final Project

1. Full automation solution design
2. Multi-component integrations
3. Documentation and deployment
4. Presentation and troubleshooting