Visão Geral

Este curso apresenta os fundamentos do Jupyter Notebook, uma das principais ferramentas para computação interativa, amplamente utilizada em ciência de dados, inteligência artificial, machine learning e educação. O curso aborda o ambiente Jupyter, sua arquitetura, tipos de células, execução de código, documentação com Markdown e boas práticas iniciais, preparando o aluno para o uso eficiente do Jupyter em estudos, análises e experimentações técnicas.

Objetivo

Após realizar este curso Jupyter Notebook, você será capaz de:

• Compreender o que é o Jupyter Notebook e como ele funciona
• Utilizar a interface do Jupyter para criar e executar notebooks
• Trabalhar com células de código e Markdown
• Executar códigos de forma interativa
• Documentar análises e experimentos técnicos
• Aplicar boas práticas iniciais no uso de notebooks

Publico Alvo

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• Estudantes de tecnologia e áreas correlatas
• Iniciantes em programação
• Profissionais de dados em início de carreira
• Pesquisadores e educadores
• Desenvolvedores que desejam aprender computação interativa
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Pre-Requisitos

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• Noções básicas de informática
• Interesse em programação e análise de dados
• Não é necessário conhecimento prévio em Python
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Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Jupyter

1. What is Jupyter
2. History and ecosystem
3. Common use cases

Module 2: Installing and Launching Jupyter

1. Local installation overview
2. Using Anaconda
3. Running Jupyter in the browser

Module 3: Jupyter Notebook Interface

1. Notebook structure
2. Menu and toolbar
3. File management

Module 4: Working with Cells

1. Code cells
2. Markdown cells
3. Cell execution order

Module 5: Markdown and Documentation

1. Text formatting
2. Lists and tables
3. Images and equations

Module 6: Running Code Interactively

1. Kernel concept
2. Variables and state
3. Restarting and clearing outputs

Module 7: Basic Python in Jupyter

1. Variables and data types
2. Simple operations
3. Code experimentation

Module 8: Visualization Basics

1. Simple plots
2. Inline outputs
3. Visual interpretation

Module 9: Best Practices

1. Notebook organization
2. Naming and structure
3. Reproducibility basics

Module 10: Next Steps with Jupyter

1. JupyterLab overview
2. Integration with data science tools
3. Learning paths