Visão Geral

Curso Python Programming Fundamentals, Python é uma linguagem de programação de alto nível amplamente usada e, como tal, as necessidades de treinamento em Python dos programadores variam bastante. A extensa natureza do Python, por meio da disponibilidade de biblioteca padrão e pacotes de contribuição da comunidade, permite a integração de muitos ambientes diferentes, mas todo o treinamento em Python precisará começar com o básico da linguagem Python e uma introdução aos principais recursos da programação em Python.

Este curso Python fornece uma introdução à programação Python e às principais bibliotecas que fornecem a funcionalidade básica. Você aprenderá tudo, desde tipos de dados básicos, operadores e expressões até orientação de objeto, uso de banco de dados, módulos e muito mais.

Objetivo

Curso Python Programming Fundamentals

A programação Python tem muitos objetivos diferentes, dependendo do contexto em que é usada. Alguns dos objetivos comuns incluem:

• Desenvolvimento de aplicativos: Python é uma linguagem de programação versátil que pode ser usada para desenvolver aplicativos web, desktop, mobile e outros tipos de aplicativos. Ele é popular para desenvolver aplicativos de alto desempenho, pois tem uma estrutura de código limpa e fácil de entender.

• Análise de Dados: Python tem uma série de bibliotecas poderosas que podem ser usadas para coletar, limpar, analisar e visualizar dados. Isso torna a linguagem muito popular entre cientistas de dados, engenheiros de dados e analistas de negócios.

• Machine Learning: Python tem uma variedade de bibliotecas de aprendizado de máquina disponíveis, incluindo Tensorflow, Pytorch, Scikit-learn. É uma das linguagens mais populares para desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina.

• Automatização: Python é uma linguagem muito útil para automatizar tarefas como envio de e-mails, atualização de planilhas e automação de processos de negócios.

• Scripting: Python pode ser usado para criar scripts de automação de sistemas que podem ser usados para automatizar tarefas no sistema operacional, como gerenciamento de arquivos, gerenciamento de redes e administração de banco de dados.

• Educação: Python é uma linguagem fácil de aprender e entender, e é amplamente utilizada em cursos de programação para iniciantes. Isso torna a linguagem uma escolha popular para ensinar a programação para crianças e adultos.

Pre-Requisitos

• Devem ter experiência com outra linguagem de programação

Materiais

Conteúdo Programatico

Overview

1.  History
2.  Python distributions
3.  Anaconda Distributions
4.  Windows and Python
5.  Linux and Python
6.  Mapping with Python
7.  On line documentation

An Introduction to Python

1.  Running programs using the interpreter
2.  Running programs using files
3.  Running programs using Spyder

Python base types, operators and expressions

Python base types, operators and expressions

1.  Built-in Types
2.  Python symbols
3.  Numeric Types
4.  Iterator Types
5.  Sequence Types
6.  Text Sequence Type
7.  Binary sequence types
8.  Set types
9.  Mapping types
10.  Context manager types
11.  Other types

Python symbols

Arithmetic

1.  Small set of examples illustrating the basics of arithmetic in Python

Numeric Types

Arrays using the array module

1.  Types supported by the array module
2.  Array methods
3.  Basic array usage in Python

Iterator Types

Arrays using the Numpy module

1.  Numpy as the fundamental package for scientific computing with Python
2.  Data types supported by Numpy
3.  Numpy methods
4.  One d arrays in Numpy
5.  Two d arrays in Numpy
6.  Sections and slicing
7.  Shape manipulation
8.  On line documentation

Sequence Types

Text in Python: Strings

1.  The python string methods
2.  Small set of examples illustrating basic string usage in Python

Text Sequence Type

1. Control Structures
2.  Compound statements
3.  The if statement
4.  The while statement
5.  The for statement
6.  The try statement
7.  The with statement
8.  The pass statement

Binary sequence types

1. Functions
2.  Intrinsic maths functions
3.  Writing you own functions
4.  Parameter passing in Python
5.  Functional programming in Python

Set types

1. Object oriented programming and classes in Python
2.  Base class syntax in Python
3.  Classes using modules
4.  Inheritance and derived classes
5.  Polymorphism and dynamic binding in Python
6.  Object oriented programming and the Met Office station data

Mapping types

IO

1.  Basic file usage in Python
2.  Reading and writing with files
3.  Text and Binary files
4.  Network and internet file access
5.  CSV in Python and the csv module

Context manager types

1. An Introduction to Algorithms and the Big
2.  Basic background on algorithm performance
3.  Array and linked list performance

Other types

1. Sequence types, Iterators and Lists
2.  Iterator types
3.  Sequence types
4.  Lists
5.  List comprehensions
6.  Tuples
7.  Basic usage of the above

Problems

1. Operator overloading
2.  Short introduction to operator overloading in Python

Decimals, fractions, random numbers

1.  The Decimal module
2.  The fractions module
3.  The random numbers module

Databases and sqlite

1.  Introduction to database management systems
2.  SQL based systems and Python
3.  SQLite
4.  Several examples using environmental data
5.  Several examples using the Met Office data

Regular expressions and pattern matching

1.  Basic pattern matching and regular expression usage in Python

Built in exceptions

1.  Introduction to exception handing in Python
2.  The Exception hierarchy

Concurrent execution

1.  Thread based parallelism
2.  Examples illustrating thread based parallelism
3.  Process based parallelism
4.  Examples illustrating process based parallelism
5.  Other types of parallelism

Modules

1.  Small set of examples illustrating basic module usage

SciPy and Pandas

1.  Scipy
2.  Pandas
3.  Small set of Pandas examples illustrating basic usage

Windows programming in Python

1.  Introduction to Windows programming
2.  Tkinter
3.  Simple Tkinter usage
4.  Tkinter on line examples and resources
5.  Other options

Graphics programming in Python

1.  Graphics plotting with matplotlib
2.  Mapping in Python

Python performance comparison to other programming languages

1.  Python solution with timing
2.  C++ solution with timing
3.  Java solution with timing
4.  Fortran solution with timing

Pandas

1. Calling external libraries from Python
2.  Calling the Nag library from Python

- Small set of Pandas examples illustrating basic usage