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Curso de Python Impressionador:
do básico ao avançado
Assista ao vídeo para conhecer tudo do curso
Cupom de desconto aplicado com sucesso!
A oferta do Python Impressionador se encerra em:
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Por que fazer o curso de Python Impressionador?
Confira abaixo os principais diferenciais do curso que vão transformar sua forma de aprender e aplicar Python na prática:
Acesso Imediato e por 12 meses
Seu login e senha são enviados por e-mail logo após o pagamento. Seu acesso é ilimitado durante 12 meses.
7 dias de Garantia
Você poderá pedir a devolução de 100% do seu dinheiro dentro desse prazo. Sem perguntas, livre de risco.
+110h de Conteúdo
O Curso mais completo de Python. Vídeo aulas, Exercícios, Projetos Reais e Apostila para acessar quantas vezes quiser.
8 Projetos Reais Completos
Construa seu Portfólio de Projetos de: Automação, Ciência de Dados, Criação de Sites, Aplicativos e Jogos.
Suporte a dúvidas
Dúvidas respondidas individualmente todo dia útil. Tanto dúvidas de aula quanto dúvida de códigos próprios.
Mais oportunidades profissionais com Python
Com Python no currículo, você aumenta suas chances de conquistar vagas melhores, ser promovido e se destacar em qualquer empresa.
Conecte-se a oportunidades globais dominando Python
Python é uma das linguagens mais usadas no mundo. Dominar essa linguagem abre portas para freelas, projetos e empresas em qualquer lugar do planeta.
+54 mil alunos
Julius Otto
"Pra você ter noção, o meu salário hoje por mês é 6x o valor que eu investi no Python"
Leonardo Kuster
Foi contratado em um escritório de investimentos ainda no 1º período da faculdade por causa do Python.
Bruna Pedrico
Antes mesmo de terminar o curso de Python já foi promovida de analista pleno para analista sênior.
Wilson Fortino
Em poucos meses com o curso de Python conseguiu ser promovido e migrar para a área de tecnologia que queria.
Rogerio Barbosa
Promovido em menos de 6 meses porque impressionou seu chefe utilizando Python
A demanda por profissionais que dominam o Python só cresce
Python é uma das linguagens que mais cresce no Mercado de Trabalho e atualmente uma das mais usadas e requisitadas pelas empresas.
Python é usado por
milhares de empresas no mundo todo
Como funciona o curso de programação em Python da Hashtag Treinamentos?
Entenda como o método do Python Impressionador leva você do zero até a criação de projetos completos com aplicação real no mercado de trabalho:
Passo 1:
Estrutura do Python
Aqui, você aprende a usar Python, desde o zero, criando toda a lógica de programação, e entende como funciona o Python e como usar todas as ferramentas dele para resolver qualquer desafio. Você não aprende com exercício bobos e sem sentido prático, mas sempre com exemplos reais de mercado.
Passo 2:
Ferramentas do Mercado de Trabalho
Aqui, você aprende a integrar o Python com as principais ferramentas do Mercado de Trabalho, que toda empresa usa. Esse é um dos grandes motivos do Python Impressionador ser tão eficiente e diferente de qualquer curso de Python que você já viu, pelo seu foco na realidade das empresas.
Passo 3:
Projetos Reais e Completos
Dominando tudo que você precisa do Python, você agora pode partir para criar Projetos Completos Reais, do zero até o "deploy", aplicando em novos Projetos na sua empresa. Projetos realmente completos em todas as áreas, seja em Automações de Tarefas e Sistemas, Ciência de Dados, Criação de Sites, Criação de Jogos ou Desenvolvimento de Sites.
A maioria
que diz saber Python não consegue aplicar no dia a dia das empresas
Quando você aprende a usar o Python para a realidade do que as empresas precisam, você se destaca de todo mundo.
A maioria das pessoas aprende o básico de Python sem aplicações práticas e sem construir um Portfólio de Projetos...
É por isso que existem centenas de vagas abertas nesse momento esperando por profissionais qualificados para serem preenchidas. Profissionais que sabem usar o Python para resolver na prática o desafio das empresas.
O que torna o Python Impressionador
diferente dos demais cursos
Pode ser aplicado em qualquer área
Sem papo de vendedor, o que vamos te ensinar no Python Impressionador pode realmente ser aplicado em qualquer empresa e em qualquer área.
Mesmo que atualmente a sua área ou empresa não use Python, você vai conseguir se destacar por causa do Python Impressionador
Aprendizado com metodologia exclusiva
Um dos grandes pilares da Hashtag Treinamentos é a didática.
Aprender Python não é difícil, você provavelmente só não encontrou um curso com uma boa didática ainda.
E com mais de 54 mil alunos satisfeitos no Python Impressionador, podemos afirmar sem medo: você COM CERTEZA vai conseguir aprender
Você aprende a pensar como programador
O curso foi totalmente pensado na sua evolução, passo a passo, para você não aprender "só" os comandos do Python, mas aprender sem ficar decorando nada e aprender como criar uma linha de raciocínio para resolver os desafios reais das empresas por conta própria e de forma intuitiva.
Exemplos reais e práticos desde o início
Acreditamos que exemplos práticos são a melhor forma de aprender. Mesmo nos módulos mais básicos o curso é sempre preocupado em contextualizar como aquilo pode ser aplicado na realidade do mercado.
Não vamos ficar fazendo continhas e brincadeiras com nomes para te ensinar Python, vamos dar exemplos reais.
Projetos nas principais áreas de aplicação de Python
O único curso com Projetos REALMENTE completos em TODAS as grandes áreas de Aplicação de Python:
- Automações (de Processos e Web)
- Ciência de Dados e Inteligência Artificial
- Desenvolvimento de Sites
- Desenvolvimento de Apps
- Criação de Jogos
Suporte contínuo para você nunca ficar sozinho
Suporte todo dia útil a qualquer dúvida que você tenha para você nunca ficar travado em nada.
Temos uma equipe de experts disponível pra te ajudar respondendo dúvidas individualmente.
Seja dúvida sobre alguma aula, seja dúvida sobre algum código que está tentando fazer.
Para quem o curso de Python da Hashtag é indicado?
O Python Impressionador foi pensado para atender desde iniciantes até profissionais que já atuam com dados ou programação. Se você se encaixa em um desses perfis, esse curso é para você:
Quem nunca programou e está começando do zero
Quem já teve contato com programação, mas não domina Python
Quem atua em outras áreas e quer migrar para tecnologia
Quem quer se tornar uma referência em Python e se destacar na área
Quem deseja desenvolver projetos próprios e fortalecer o portfólio
Quem quer fazer projetos e gerar renda com freelas ou consultorias
O curso de Python funciona em
qualquer nível de conhecimento
Não importa se você nunca programou ou já tem experiência: o Python Impressionador tem uma trilha ideal para você evoluir de verdade.
Começando do zero
Se você nunca programou na vida, nem sabe "lógica de programação", ou até já tentou programar e não deu certo, esse curso é para você.
Vamos te ensinar absolutamente TUDO, partindo do zero mesmo, com uma didática que você não vai encontrar em nenhum outro curso.
Conhecimento básico
Se você já começou seus estudos e ainda se sente básico em Python esse curso vai ser excelente para você.
Você vai ver a sua evolução ser muito mais rápida e de forma muito mais fácil do que atualmente. A cada semana do curso você vai aprender (aprender mesmo, de verdade) o equivalente a 1 mês de estudo. Isso é possível por conta de 3 pilares do Python Impressionador: Didática, Exemplos Reais e Suporte Constante da nossa equipe.
Já sabe programar
Se você já sabe programar em Python, ou pelo menos já sabe o "essencial", esse vai ser o único curso que você vai encontrar com o que você realmente precisa para deslanchar.
Isso porque o Python Impressionador é realmente voltado para a prática das empresas, então além de construir um verdadeiro Portfólio de Projetos para você colocar no seu currículo, vamos te mostrar tudo o que falta para você impressionar com Python
Domine as principais tecnologias exigidas pelo mercado de trabalho com o Python Impressionador
Não importa se você nunca programou ou já tem experiência: o Python Impressionador tem uma trilha ideal para você evoluir de verdade.
Aprenda com
trilhas personalizadas para o seu objetivo
Não importa qual seja sua meta com o Python: aqui você segue um caminho claro, direto ao ponto e focado no que realmente vai te levar até lá.
Quer conseguir uma vaga mais rápido?
Tem uma trilha para você
Quer criar sistemas ou aplicativos?
Tem uma trilha para você
Quer se tornar um desenvolvedor?
Tem uma trilha para você
Quer criar automações de tarefas e bots?
Tem uma trilha para você
Quer trabalhar com dados?
Tem uma trilha para você
Não tem um objetivo específico?
Tem uma trilha para você
Você vai ter acesso a uma grade de conteúdo pensada especialmente para você
Tenha acesso a material didático completo e exclusivo
Todo o material foi pensado para te guiar passo a passo por cada etapa
- Apostila Completa
- Cartilha de Consulta
- Exercício
- Base de Dados
- Projetos Reais
- Suporte
O que vai aprender no curso de Python Impressionador?
Veja a Ementa Completa do Python Impressionador
O único curso realmente completo de Python e 100% voltado para a prática do dia-a-dia das empresas
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Módulo 01 - Introdução
1. Como assistir as aulas
2. Quanto tempo demora para eu fazer esse curso
3. Como tirar uma dúvida
4. Como acessar a apostila
5. Como obter o meu certificado
6. Como funciona a garantia
7. Suporte Hashtag
8. Por que aprender Python - Python no Mercado de Trabalho
9. O que vamos aprender? Como está dividido o curso?
10. Aulas Opcionais e Trilha Personalizada -
Módulo 02 - Instalação
1. Qual Python usar? Qual Python instalar?
2. Orientações de Instalação
3. Instalação do Python no VSCode
4. Configurar o Jupyter no VSCode
5. Instalando o Jupyter pelo Anaconda
6. Problemas na Instalação do Jupyter - Resolvido
7. Mac, Linux e Google Colab
8. Como instalar o Python no Mac
-
Módulo 03 - (Opcional) Lógica de Programação - Nunca programou? Comece por aqui
1. Curso de Lógica de Programação e Para que serve Programação e Python?
2. O que é Lógica de Programação
3. Tudo o que você precisa saber de Lógica de Programação
4. Qual a melhor forma de aprender a programar -
Módulo 04 - Seus primeiros programas em Python
1. Criando seu Primeiro Programa
2. Operações Básicas
3. Ordem das Operações no Python
4. Operações com Texto (String)
5. Variáveis
6. Um Erro Comum com Variáveis no Jupyter
7. Input - Pegando informações do Usuário
8. Um Erro Comum com Input no Jupyter
9. Os arquivos do Jupyter e como abrir nossos arquivos
10. Exercícios e Novidades do Jupyter
11. Gabarito Comentado do Exercício
12. Erro Comum do print, cuidado -
Módulo 05 - Mais sobre variáveis
1. Ordem de Execução dos Programas
2. Tipos de Variáveis
3. Misturando Tipos de Variáveis
4. Comando Format
5. Fstring e Mudança de Tipos de Variáveis
6. Lista de Exercícios - Estruturas Sequenciais -
Módulo 06 - If - Condições em Python
1. Estrutura do if - Condições no Python
2. Blocos e Indentação - If dentro de If
3. Elif
4. Comparadores
5. And e Or
6. Exercícios If - Parte 1
7. Comparações Contraintuitivas
8. Exercícios If - Parte 2
9. Lista de Exercícios - Estruturas de Decisão -
Módulo 07 - Strings - Textos e a importância no Python
1. Por que aprender Strings e a importância pro Python
2. Índice e Tamanho de String
3. Índice Negativo e Pedaço de String
4. Operações com String
5. Métodos de String - Apresentação
6. Formatação de números
7. Exercícios String - Parte 1
8. Exercícios String - Parte 2
9. Cortes de String - Completo
10. Exercícios Extras (Opcional) - Strings -
Módulo 08 - Listas Python - Métodos e Usos
1. Listas em Python
2. Índices em Lista, Consultando e Modificando Valores
3. Descobrindo o Índice de um item na lista
4. Adicionar e Remover itens da Lista
5. Tamanho de Lista, Maior e Menor Valor
6. Juntar Listas e Ordenar
7. Print e Join em Listas
8. Outros Métodos de Lista
9. Alterações Incrementais de Variáveis (Importante)
10. Exercícios Listas - Parte 1
11. Copiar e Igualdade de Listas
12. Lista de Listas
13. Exercícios Listas - Parte 2
14. Exercícios Extras de Listas (Opcional) -
Módulo 09 - For - Estrutura de Repetição
1. Estrutura de Repetição For
2. For each - Percorrer cada item de uma lista
3. For e If
4. Enumerate - For com item e índice
5. Quando usar cada "tipo" de for
6. Exercícios de For - Exercicios 1
7. Exercícios de For - Exercicios 2
8. For dentro de For
9. Criando Lista Auxiliar - Solução Desafio
10. Exercícios de For - Exercicios 3
11. Break e Continue - Interrompendo um Loop
12. Exercícios Extras (Opcional) - Listas -
Módulo 10 - While e Criando um Loop infinito
1. Estrutura While
2. Loop Infinito no Whilev
3. Exercício de While
4. Lista de Exercícios - Estrutura de Repetição -
Módulo 11 - Tuplas - Uma "lista" muito útil e imutável
1. Tuplas
2. Unpacking em Tuplas
3. Lista de Tuplas
4. Finalizando Exercício de Lista de Tuplas
5. Exercícios de Tupla -
Módulo 12 - Dicionários em Python
1. Dicionários em Python
2. Pegar item Dicionário e Verificar Item Dicionário
3. Adicionar, Modificar e Remover Itens do Dicionário
4. For em Dicionário
5. Exercícios de Dicionário - Exercícios 1
6. Métodos Úteis Dicionários (Parte 1) - items
7. Métodos Úteis Dicionários (Parte 2) - keys e values
8. Zip e Transformando Listas em Dicionários
9. Exercícios de Dicionário - Exercícios 2
10. Exercícios Extras de Dicionários (Opcional) -
Módulo 13 - Iterables
1. O que é um iterable
2. Range
3. Set -
Módulo 14 - Criando suas funções em Python
1. Functions no Python
2. Retornar um valor na Function
3. Argumentos e Parâmetros numa Function
4. Aplicação em um Exemplo de argumento
5. Vários Parâmetros e Tipos de Parâmetros
6. Exercícios de Function - Exercicios 1
7. Dicas e Exemplos com Argumentos em Function
8. Valores Padrões para Argumentos
9. Falando mais sobre o return nas Functions
10. Exercícios de Function - Exercicios 2
11. Return com mais de uma informação
12. Exercícios de Function - Exercicios 3
13. Desafio de Return com Vários Objetos
14. Docstring e Annotations
15. Exceções e Erros em Funções
16. Múltiplos Argumentos para uma Function
17. Ordem dos Tipos de Argumento
18. Exercícios de Function - Exercicios 4
19. Exercício + Dicas de Construção de Algoritmos e Uso de Funções
20. Exercício + Adaptando Código para uso de Funções
21. Finalização Exercício Funções + Lógica de Programação -
Módulo 15 - List Comprehension
1. O que é List Comprehension
2. Exemplo de List Comprehension
3. Exercícios List Comprehension - Exercicios 1
4. List Comprehension filtrando com if
5. Exercícios List Comprehension - Exercicios 2
6. Tratando casos em List Comprehension
7. Exercícios List Comprehension - Exercicios 3
8. List Comprehension não serve só para criar listas -
Módulo 16 - Exercícios Extras de Revisão
1. Lista 1 de Exercícios de Revisão
2. Lista 2 de Exercícios de Revisão -
Módulo 17 - Módulos, Bibliotecas e Introdução a Orientação a Objeto
1. O que é Orientação a Objeto e Por que isso importa
2. O que são Módulos e qual a importância
3. Como ler um Módulo
4. Biblioteca time - Trabalhando com Datas no Python
5. Métodos Avançados da biblioteca time
6. Exercícios time - Parte 1
7. Exercícios time - Parte 2
8. Biblioteca datetime - Funcionamento
9. Biblioteca datetime - Métodos Avançados
10. Exercícios datetime
11. Desafio datetime
12. Usando Módulos para Resolver Desafios
13. Como instalar módulos novos
14. Módulo de Gráficos - Exibindo Gráficos no Python
15. Mais edições de Gráficos e Módulo Numpy -
Módulo 18 - Exercícios e o que falta aprender agora?
1. O que falta aprender
2. Como vão funcionar os exercícios desse módulo
3. Exercícios Fundamentos do Python - Parte 1 - Cálculo de Imposto
4. Exercícios Fundamentos do Python - Parte 2 - Tratamento de Colunas
5. Exercícios Fundamentos do Python - Parte 3 - Desafio do Vimeo
6. Exercícios - Analisador de texto
7. Exercícios - Gerador de senhas
8. Exercícios - QR Code -
Módulo 19 - Checkpoint
1. Feedback até aqui
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Módulo 20 - Functions usadas como parâmetro e Expressões Lambda
1. Functions em Iterables e a função map
2. Aplicando function em iterable no sort
3. Lambda Expressions
4. A grande utilidade de Lambda Expressions
5. Lambda Expression para criar um Construtor de Funções -
Módulo 21 - (Opcional) Numpy - a base de Python para Análise de Dados
1. Orientações - Assista antes de começar
2. Arrays Numpy vs Listas
3. Array Explicado
4. Funções Básicas de Array
5. Exercícios Array
6. Aleatórios e Estatística
7. Where no Numpy
8. Exercícios Numpy - Parte 1
9. Exercícios Numpy - Parte 2
10. Reshape
11. Exemplo Reshape
12. Exercícios Numpy - Parte 3
13. Exercícios Numpy - Parte 4 -
Módulo 22 - Análise de Dados com o Pandas + Integração Python e Excel
1. Leia antes de começar
2. O que é e para que serve
3. Pandas e csv
4. Dataframe do pandas
5. Tratamento de Dados e Múltiplas Bases
6. Análises e Visualização de Dados no pandas (Parte 1)
7. Análises e Visualização de Dados no pandas (Parte 2)
8. Filtrando um DataFrame
9. Adicionando e Modificando Colunas DataFrame
10. Modificando e Consultando Valores em DataFrame
11. Exportando para csv
12. Lendo um csv diretamente da internet
13. Obs: Integração de Python com Excel - Pandas ou openpyxl
14. Criando uma barra de progresso em Python - tqdm
15. Exercício Desafio pandas - Mini Projeto Análise de Dados
16. Exercício Desafio pandas - Importação e Tratamento de Dados
17. Exercício Desafio pandas - Exercício 1
18. Exercício Desafio pandas - Exercício 2
19. Exercício Desafio pandas - Exercício 3
20. Exercício Desafio pandas - Exercício 4
21. Exercício Desafio pandas - Exercício 5
22. Exercício Desafio pandas - Exercício 6
23. Onde pegar exercícios de análise de dados - Kaggle
24. Exercício Parte 1 - Importação e GroupBy
25. Exercício Parte 2 - Ranking de Tabelas
26. Exercício Parte 3 - Finalização -
Módulo 23 - Como ler documentações
1. Mentoria Python Impressionador - Leitura de Documentação
-
Módulo 24 - (Opcional) Gráficos no Python - Matplotlib e Seaborn
1. Orientações - Assista antes de começar
2. Matplotlib - Anatomia de uma figura
3. Matplotlib - Primeiros exemplos
4. Matplotlib - Paleta de cores - parte 1
5. Matplotlib - Paleta de cores - parte 2
6. Matplotlib - exercícios - gráfico de linhas
7. Matplotlib - exercícios - gráfico de barras
8. Matplotlib - exercícios - gráfico de dispersão
9. Matplotlib - exercícios - gráfico de pizza
10. Matplotlib - Gráfico de linha para apresentação - parte 1
11. Matplotlib - Gráfico de linha para apresentação - parte 2
12. Matplotlib - Gráfico de barras para apresentação - parte 1
13. Matplotlib - Gráfico de barras para apresentação - parte 2
14. Matplotlib - Gráfico de barras empilhadas para apresentação
15. Matplotlib - exercícios - gráfico de barras para apresentação
16. Matplotlib - exercícios - gráfico de linhas para apresentação
17. Matplotlib - introdução poo
18. Matplotlib - poo gráficos simples
19. Matplotlib - poo mais de um eixo y
20. Matplotlib - poo múltiplos sistemas de eixo
21. Matplotlib - poo mosaico
22. Matplotlib - exercícios
23. Matplotlib - plt para poo
24. Matplotlib - criando nosso mosaico
25. Matplotlib - estilos
26. Matplotlib - Entendendo a estrutura de um estilo
27. Matplotlib - Personalizando estilos
28. Matplotlib - Criando seu próprio estilo
29. Matplotlib - O Matplotlib por baixo do Pandas
30. Matplotlib - Pandas para Matplotlib
31. Matplotlib - Pandas para Matplotlib - parte 2
32. Matplotlib - Visualizações específicas do Pandas
33. Matplotlib - Visualizações específicas do Pandas - parte 2
34. Seaborn - Introdução
35. Seaborn - temas
36. Seaborn - pandas
37. Seaborn - histogramas
38. Seaborn - KDE
39. Seaborn - FacetGrid
40. Seaborn - PairPlot
41. Seaborn - Boxplot
42. Seaborn - Categóricas - parte 1
43. Seaborn - Categóricas - parte 2
44. Seaborn - Categóricas - parte 3
45. Seaborn - Correlação - parte 1
46. Seaborn - Correlação - parte 2 -
Módulo 25 - Integração Python com Arquivos txt e PDF
1. Lendo Arquivos txt
2. Escrevendo em Arquivo txt
3. Método With
4. Explicação Desafio Python txt
5. Solução Desafio Python txt - Parte 1
6. Solução Desafio Python txt - Parte 2
7. Solução Desafio Python txt - Parte 3
8. Mentoria - Leitura de XML e Notas Fiscais com Python
9. Mentoria - Integração Python e Word
10. Integração Python e PDF - Como funciona
11. Separar páginas e Criar PDF
12. Juntar e Mesclar PDFs
13. Outras funcionalidades úteis em PDF
14. Pegar texto e Encontrar informações em PDF
15. tabula - Lendo tabelas em PDF
16. Forma alternativa de leitura de tabela e ajustes
17. Extrair imagens de PDF -
Módulo 26 - Integração Python - Arquivos e Pastas do Computador
1. Python para Navegar no seu Computador - pathlib e shutil
2. Verificando se um arquivo existe no Computador
3. Criando Pastas e Movimentando Arquivos
4. Explicação do Desafio Python e Arquivos
5. Solução do Desafio Python e Arquivos - Parte 1
6. Solução do Desafio Python e Arquivos - Parte 2
7. Exercícios - App compras - parte 1
8. Exercícios - App compras - parte 2
9. Exercícios - App compras - parte 3
10. Exercícios - App compras - parte 4
11. Exercícios - App compras - parte 5 -
Módulo 27 - Integração Python - E-mail
1. As 3 formas de enviar e-mails com códigos
2. Como enviar e-mails com o Python - SMTPlib e Gmail
3. Como enviar e-mails com imagem ou assinaturas
4. Como enviar e-mails SMTP com anexo
5. Como ler informações do email - imap tools
6. Como baixar informações de anexo dos e-mails
7. Como enviar e-mails com Python Outlook
8. E-mails outlook com imagem, assinatura e anexo
9. Como enviar e-mail com conta secundária no outlook
10. Como encontrar e-mails na sua caixa de entrada no outlook
11. Como extrair anexos de e-mails no Outlook
12. Como enviar e-mail em massa com Python e Sendgrid Twillio -
Módulo 28 - Integração Python - SQL
1. Leia antes de começar
2. Quando usar e como funciona
3. pyodbc - configurações
4. Aviso Importante - Conexões com o Banco de Dados
5. Passo a Passo do pyodbc
6. Create no Banco de Dados
7. Read no Banco de Dados
8. Read no Banco de Dados com o Pandas Read SQL
9. Update no Banco de Dados
10. Delete no Banco de Dados
11. Exercicio 1 - Análise de Dados - Conectando com o Banco de Dados
12. Exercicio 1 - Análise de Dados - Construindo a Análise
13. Exercicio 2 - CRUD - Controle de Estoque - Apresentação
14. Exercicio 2 - CRUD - Controle de Estoque - Conexão com o Banco
15. Exercicio 2 - CRUD - Controle de Estoque - Adicionando Insumo (CREATE)
16. Exercicio 2 - CRUD - Controle de Estoque - Deletar Insumo (DELETE)
17. Exercicio 2 - CRUD - Controle de Estoque - Consumir Insumo (UPDATE)
18. Exercicio 2 - CRUD - Controle de Estoque - Procurar Insumo (READ)
19. CRUD no Python - Integração Python e MySQL
20. Disponibilizando um Minicurso de SQL
21. SQLAlchemy - Como criar Banco de Dados usando apenas Python -
Módulo 29 - Integração Python - Automação Web (Web-Scraping com Selenium)
1. Leia antes de começar
2. Instalação e Configurações Importantes do Selenium (Assista)
3. Diferença do Selenium no Google Colab
4. Como acessar uma página com o selenium
5. Métodos de Seleção do Selenium
6. Seleção por Class Name e XPATH
7. Outras formas de selecionar um elemento no Selenium
8. Selecionando vários elementos de uma vez
9. Pegando atributos ou texto de um elemento
10. Estrutura da Árvore HTML
11. Pegando Informações de Elementos dentro de Elementos
12. Preenchendo formulários com o Selenium (botões e caixas de seleção)
13. Campos de Texto Personalizado e Datas
14. Campos com Várias Informações e de Arquivos
15. Exercitando em outros campos
16. Campos de Arrastar
17. Campos de Lista de Valores
18. Usando o Select e discussão sobre erros no Selenium
19. Exercício - Automatizar Emissão de Nota Fiscal
20. Exercício - Automatizar Emissão de Nota Fiscal - Autorizando Download Automaticamente
21. Exercício - Automatizar Emissão de Nota Fiscal - Várias notas ao mesmo tempo
22. ActionChains e Dropdowns Especiais
23. Alertas no Selenium
24. Trabalhando com Diferentes Abas e Janelas
25. Como esperar uma informação carregar na tela
26. Exercício - Processo de Consulta em sites
27. Exercício - Processo de Consulta em sites - Várias consultas de uma vez
28. Printscreen com Selenium
29. Gerenciando a tela do Navegador
30. Carregando um navegador com Cookies e Logins
31. Aviso - Atualizações de Sites e dos XPath, Class, ID e outros
32. Desafio - Automatizando Envio de Mensagens do Whatsapp
33. Executando Scripts em Javascript pelo Selenium (Scroll na tela)
34. Trabalhando com iFrames
35. Como quebrar qualquer CAPTCHA - AntiCaptcha -
Módulo 30 - Web-Scraping com BeautifulSoup BS4
1. Como funciona o BeautifulSoup
2. Pegando Informações de Páginas HTML
3. Regras para encontrar elemento no BeautifulSoup
4. Parents e Contents
5. BeautifulSoup em sites reais - Criptomoedas
6. Tratando erros em raspagem de dados
7. Outras técnicas de raspagem de dados
8. Exercício - Miniprojeto de BeautifulSoup -
Módulo 31 - RPA com Python - Automações de Processos
1. Leia antes de começar
2. RPA com Python - Automatizando Processos e Sistemas
3. Mentoria - Automação de ERPs (Totvs, SAP e outros) com Python -
Módulo 32 - Regex - Expressões Regulares
1. Introdução a Regex
2. Caracteres Especiais no Regex
3. O bom uso de Regex - Encontrando padrões:
4. Como analisar a resposta que o regex vai encontrar
5. Outros exemplos para treinar
6. Sequências de Caracteres
7. Diferentes formas de resposta no Regex
8. Exercício Desafiador - Extrair links de um texto
9. Outros operadores de Regex -
Módulo 33 - Integração Python com APIs e JSON
1. Leia antes de começar
2. Python e Integrações de API
3. API de Cotação de Moeda
4. Mais exercício de API com Cotação de Moeda
5. API com Login - Envio de SMS com Python e Twilio
6. Rodar códigos com o computador desligado, agendar diariamente, semanalmente, mensalmente
7. Criação de REST API com Python
8. API de CEP e Busca de Endereços
9. API de Preço de Ações e Informações Econômicas
10. API do IBGE - Query Builder
11. API do Banco Central - APIs com Paginação
12. API do Google Sheets - Integrar Python com Google Sheets
13. Trade de Criptomoedas com Python - API da Binance
14. Firebase e Python - Introdução a REST API do Firebase
15. RapidAPI - Como usar outras APIs de 1 só lugar -
Módulo 34 - Integração Python com Finanças
1. Leia antes de começar
2. Como pegar cotações YahooFinance
3. Análise de Retorno e Análise Gráfica
4. Média Móvel
5. Retorno de uma Carteira de Investimentos
6. Tratamento de Cotações Vazias e Normalização
7. Cotações de Índice e Cálculo de Valor Investido
8. Comparação de Carteira com Benchmark
9. Correlação e Simulações de Períodos -
Módulo 35 - Ambientes Virtuais (Importante para os próximos Módulos)
1. O que é um Ambiente Virtual
2. Navegando no Prompt de Comando
3. Criando, Ativando e Removendo Ambientes Virtuais
4. Observações Importantes de Ambientes Virtuais
5. Ambientes Virtuais no PyCharm
6. Ambientes Virtuais no VSCode -
Módulo 36 - Python Dashboards - Streamlit, Dash and Power BI
1. [ASSISTA PARA LIBERAR O CURSO] O que você vai aprender
-
Módulo 37 - Transformando Python em exe
1. Leia antes de começar
2. Instruções Importantes
3. Python para exe com Arquivos Simples
4. Diminuindo Tamanho de Arquivos Executáveis
5. Adaptando o código de Arquivos Complexos
6. Python para exe com Arquivos Complexos
7. Executando Códigos em Python Automaticamente (Diariamente, Semanalmente, Mensalmente) -
Módulo 38 - Agentes de IA com Python: OpenAI, Hugging Face e Langchain
1. [ASSISTA PARA LIBERAR O CURSO] O que você vai aprender
-
Módulo 39 - Checkpoint 2
1. Feedback até aqui
-
Módulo 40 - Projeto 1 - Automações de Processo - Aplicação de Mercado de Trabalho
1. Leia antes de começar
2. Informações Importantes sobre os Projetos
3. Descrição do Projeto 1 - Automação de Processo
4. Como vamos resolver o Projeto
5. Importando Bases de Dados
6. Criando uma Tabela para cada Loja
7. Definindo o Dia do Indicador
8. Percorrendo a Pasta de Backup
9. Criando arquivos de Backup para cada Loja
10. Indicador 1 - Faturamento
11. Indicador 2 - Diversidade de Produtos
12. Indicador 3 - Ticket Médio
13. Criando E-mail para os Gerentes
14. Formatando Corpo do E-mail e Tabela em HTML
15. Automatizando o Código para todas as Lojas
16. Criando Ranking Diário e Anual
17. Enviando e-mail para Diretoria e Fim do Projeto -
Módulo 41 - Projeto 2 - Automação Web - Aplicação de Mercado de Trabalho
1. Leia antes de começar
2. Projeto Pesquisa de Preços e Gabarito
3. Iniciando o Projeto e Lógica de Resolução do Problema
4. Iniciando a busca o Google Shopping
5. Selecionando aba shopping de forma condicional
6. Pegando a lista de resultados da busca
7. Elemento pai, elemento filho e formas alternativas de busca
8. Tratando termos banidos e termos de busca
9. Tratamento de preços e ajuste na base de dados
10. Colocando a busca google shopping em uma função
11. Iniciando a função de busca no buscapé
12. Tratando lista de resultados do buscapé
13. Finalizando a função do buscapé
14. Implementando as funções de busca para toda a tabela
15. Exportando lista de ofertas para o Excel
16. Enviando e-mail e finalizando o Projeto
17. Adicionais que você pode fazer como desafio -
Módulo 42 - Projeto 3 - Ciência de Dados - Aplicação de Mercado de Trabalho
1. Leia antes de começar
2. Projeto de Ciência de Dados e Recomendações
3. As etapas de um projeto de Ciência de Dados
4. Projeto - Airbnb do Rio de Janeiro
5. Contextualização e Objetivo
6. Passo a Passo que vamos seguir
7. Percorrendo a pasta com os Arquivos de Dados
8. Importando e Consolidando as Bases de Dados
9. Acrescentando as Colunas dos Meses e Anos
10. Limpeza Inicial da Base de Dados
11. Análise Qualitativa das Colunas no Excel
12. Pegando a Análise do Excel e jogando para o pandas
13. Tratando Valores Vazios (NaN)
14. Ajeitando os Tipos de Dados
15. Análise Exploratória e Definindo um Outlier
16. Analisando a Correlação Entre as Features
17. Criando uma função para os limites superior e inferior
18. Diagrama de Caixa e Histograma com o Seaborn
19. Analisando a Coluna de price
20. Função para Excluir Outliers da Base de Dados
21. Analisando a Coluna de extra_people
22. Analisando host_listings_count e Função de Gráfico de Barra
23. Analisando a Coluna de accommodates
24. Analisando a Coluna de bathrooms
25. Analisando as Colunas de beds e bedrooms
26. Analisando a Coluna de guests_included
27. Analisando as Colunas de minimum e maximum_nights
28. Finalizando Análise Exploratório de Colunas numéricas com number_of_reviews
29. Análise Exploratória em Features de Texto (Categorias)
30. Analisando room_type, bed_type e cancellation
31. Tratamento Especial - Coluna de amenities e listas de features
32. Excluindo Outliers da Coluna de amenities
33. Visualização de Mapa - Densidade de Preço e Localização
34. Processo de Encoding - Importância e como funciona
35. Encoding de Colunas de True ou False
36. Enconding de Colunas de Categorias (texto)
37. Os 7 Passos para Construir um Modelo de Previsão
38. Passo 1 - Classificação ou Regressão
39. Passo 2 - Definir as Métricas de Avaliação dos Modelos
40. Passo 3 - Escolher quais Modelos vamos usar e testar
41. Passo 4 - Treinar e Testar todos os Modelos
42. Passo 5 - Comparar os Modelos e Escolher o Melhor
43. Passo 6 - Entender como Funciona o Melhor Modelo
44. Passo 7 - Otimizar e Ajustar o Melhor Modelo
45. Resumo os 7 Passos e o que vamos fazer
46. Definição de Métricas para Avaliação e Comparação dos Modelos
47. Importando os Modelos de Previsão e Machine Learning
48. Treinando nossos Modelos de Machine Learning
49. Comparando Modelos de Machine Learning
50. Explicando o Melhor Modelo Escolhido
51. Análise das Features do Melhor Modelo
52. Retirando coluna para Melhorar o Modelo
53. Testando Retirar Outras Colunas e Fim do Modelo
54. Fazendo deploy do nosso Projeto
55. Perpetuando o Modelo em um Arquivo
56. Criando um Arquivo para o Deploy
57. Criando botões para as características
58. Personalizando e formatando os campos
59. Armazenar as respostas dos campos de lista
60. Criando a funcionalidade do botão
61. Deploy - Correções e Comentários Importantes
62. Discussão sobre formas de Deploy
63. Mentoria - Como uma Inteligência Artificial aprende? -
Módulo 43 - Orientação a Objetos Completo - Classes e Métodos
1. Instalando o PyCharm
2. Como funciona o PyCharm
3. Classes e Objetos
4. O que é uma Classe no nosso código
5. Conceitos Importantes sobre Programação Orientada a Objetos
6. Criando nossa 1ª Classe
7. O que é o self das Classes
8. Criando Métodos dentro das Classes
9. Parâmetros nos Métodos das Classes
10. Parâmetros no init da Classe
11. Atributos de Classe
12. Aplicação - Criando um Sistema de Conta Corrente
13. Criando Métodos para a nossa Classe
14. Métodos Auxiliares Regra de Métodos Simples e Direto ao Ponto
15. Underline e Métodos Não Públicos
16. Reforço de Organização e Padrões de Classe
17. Modificando o init de uma Classe já existente
18. Métodos Estáticos e Modificando Classe da Melhor Forma
19. Usando objetos e instâncias como Parâmetro
20. Docstring em Classes
21. Atributos não Públicos
22. Criando outra Classe e Relação entre Classes
23. Atributos de Data e Aleatórios
24. Regra do Python - Underline antes dos Atributos
25. Listar Métodos e Atributos de uma Classe
26. Separando Programa e Arquivo de Classes e Importando nossas Classes
27. Criando uma nova Classe - Agências
28. Criando SubClasses
29. init em SubClasses e Herança
30. Finalizando o init nas outras SubClasses
31. Métodos Específicos de uma SubClasse
32. Polimorfismo - Personalizando um Método em uma SubClasse
33. Cuidado ao importar Arquivos de Classes
34. Mentoria Python Impressionador - Exercitando Classe e Orientação a Objeto -
Módulo 44 - Desenvolvimento Web com Python - Flask e Django - Projetos 4, 5, 6 e 7
1. [ASSISTA PARA LIBERAR O CURSO] O que você vai aprender
-
Módulo 45 - Interface Gráfica - Tkinter e Criando Sistemas com Python
1. Tkinter - Criando uma Janela
2. Caixa de Mensagem
3. Edição de Caixa de Mensagem
4. Entry - Caixa de Texto para o Usuário
5. Grid - Organizando as Janelas do Tkinter
6. Botões
7. Interação entre Elementos do Tkinter
8. Listas Suspensas
9. Caixa de Textos Grandes
10. Checkbox (Checkbutton)
11. RadioButton (OptionButton)
12. Pedir para o Usuário Selecionar Arquivo
13. Apresentação do Projeto
14. Idealização da Janela do Sistema
15. Construção da Janela do Sistema
16. Terminando a Construção da Janela do Sistema
17. Criando lista de Moedas com API
18. Função pegar_cotacao
19. Botão de Selecionar Arquivo
20. Função Atualizar Cotações
21. Finalizando Atualizar Cotações e o Projeto -
Módulo 46 - Projeto 8 - Criação de Jogos
1. Leia antes de começar
2. Configurações Iniciais
3. Parâmetros do Jogo
4. Objetos do Jogo e Inicializando o Pássaro
5. Funções de Pular e Mover o Pássaro
6. Funções Desenhar e Colisão do Pássaro
7. Criando o Cano
8. Mover, Desenhar e Colidir o Cano
9. Criando o Chao
10. Função desenhar tela
11. Função Principal - Criação e Interação com Usuário
12. Finalizando a Função Principal - Movimentação dos Objetos
13. Executando, Corrigindo Bugs e Finalizando o Projeto -
Módulo 47 - Projeto 9 - Criação de Aplicativo para Celular com Kivy
1. O que você vai aprender nesse módulo/curso
-
Módulo 48 - GitHub para Organização de Projetos
1. O que é o Git e o GitHub e porque isso é importante
2. Instalando o GitHub Desktop
3. Repositório e Arquivos Locais
4. Criando um Repositório (pelo GitHub Desktop e pelo GitHub Online)
5. Importando um repositório existente no GitHub
6. Alterações no seu código e versão do seu projeto no GitHub
7. Branches
8. Recuperar uma versão antiga e atualizações Forçadas
9. Comentários Finais sobre o GitHub -
Módulo 49 - Checkpoint 3
1. Feedback dos projetos
-
Módulo 50 - (Opcional) Intensivão de Python
1. Aula 1 - Intensivão de Python - Automação de Processos e Sistemas (RPA)
2. Aula 2 - Intensivão de Python - Análise de Dados com Python
3. Aula 3 - Intensivão de Python - Automação Web
4. Aula 4 - Intensivão de Python - Ciência de Dados e Inteligência Artificial
5. Aula Extra - Aplicações de Python no Mercado de Trabalho
6. Intensivão de Python [Aula 1]
7. Intensivão de Python [Aula 2]
8. Intensivão de Python [Aula 3]
9. Intensivão de Python [Aula 4] -
Módulo 51 - (Opcional) Jornada Python da Hashtag
1. Python Insights - Analisando Dados
2. Python PowerUp - Automações e Criação de Bots
3. Python IA - Previsões e Inteligência Artificial
4. Python Dev - Criação de Site - Hashzap
5. Python Dev - Chat App com Flet -
Módulo 52 - Outras ferramentas auxiliares
1. PyTest - Framework de testes em Python
-
Módulo 53 - Aulas Auxiliares de Front-end
1. Introdução a HTML
2. PyScript - Python no navegador - Python no HTML -
Módulo 54 - Introdução a Reconhecimento de Imagem e Fala
1. Reconhecimento de Fala - SpeechRecognition
2. Mentoria - Reconhecimento de Imagens com Python - OpenCV
3. Mentoria Ciência de Dados - Reconhecimento de Imagem e Como quebrar CAPTCHA -
Módulo 55 - Integração Python com ArcGIS
1. Configurações para integração Python com ArcGIS
2. Criando seus primeiros mapas com a API do ArcGIS
3. Integrando com Usuário e Senha no ArcGIS -
Módulo 56 - (Opcional) Gravações - Aulas Tira Dúvidas
1. Tira Dúvidas 17-04-2023
2. Tira Dúvidas 19-07-2023
3. Tira Dúvidas - 17-08-2023 -
Módulo 57 - Feedback Final
1. Finalizando sua Jornada
-
Módulo 58 - (Opcional) Tópicos Complementares
1. Bônus: Tópicos Complementares
-
Módulo 60 - Plantão de Dúvidas de Python
1. Plantão de Dúvidas de Python
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