Programa

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Em parceria com Intel AI Academy

 

Aula 1

·       Introdução a ciência da computação

o   História dos computadores

o   Conceitos básicos

o   Entendendo como um computador funciona

o   Importância da computação no dia a dia

·       Introdução a programação

o   Principais conceitos

o   Entendimento e importância da lógica

o   Principais estruturas da programação

o   Variáveis

o   Estruturas Condicionais

o   Estruturas de Repetição

o   Funções e Procedimentos

o   Organização e Depuração de código

·       Exercícios tutorados

o   Apresentação do code.org

o   Exercícios para entender como funciona a plataforma

o   Variáveis

o   Estruturas Condicionais

o   Estruturas de Repetição

o   Funções

o   Organização e Depuração de código

 

Aula 2

 

·       Introdução ao Jupyter e a linguagem Python

o   Breve histórico das linguagens

o   Explicação sobre a importância da linguagem

o   Apresentação do Jupyter

§  Guia de instalação

§  Guia de utilização

§  Dicas, comandos, shortcuts

·       Construção da lógica de programação por meio de situações do dia a dia

·       Introdução ao Python

o   Tipos de Dados

o   Variáveis

o   Operações (soma, subtração, divisão, multiplicação, ...)

§  Soma

§  Subtração

§  Divisão

§  Multiplicação

§  Módulo

§  Divisão inteira

o   Estruturas condicionais (if, elif e else)

 

Aula 3

 

·       Estruturas de repetição (for e while)

o   For

o   While

·       Listas

·       Tuplas

·       Dicionários

·       Strings

·       Formatação de impressão

 

Aula 4

 

·       Numpy

o   O que é?

o   Criando Arrays (gerando números aleatórios)

o   Aritmética com arrays

o   Funções rápidas para arrays (principais funções)

o   Métodos matemáticos básicos para arryas

o   Operações de conjunto em arrays

o   Álgebra com arryas

 

 

Aula 5

 

·       Matplotlib

o   Introdução   rápida à API da matplotlib

o   Figuras e subplotagens

o   Cores, marcadores e estilo de linha

o   Tíques, rótulos e legendas

o   Tipos de gráficos

o   Recursos úteis

 

Aula 6

·       Introdução a biblioteca Pandas

·        Principais recursos

·       Dataframes e Series

·       Indexação

·       Aritmética com Pandas

·       Funções úteis (estatísticas)

·       Funções importantes (apply e lambda)

·        

Aula 7

·       Upload e utilização de dados externos (formatos importantes)

·       Limpeza e pré-processamento de dados

o   Remover dados duplicados

o   Transformação de dados (funções, lambda e mapping)

o   Substituição de dados

o   Renomear index

Aula 8

·       Agregando dados

·       Trabalhando com operações em grupo

·       Plotando informações geradas com Dataframes e Series

Aula 9

·       Trabalhando com dados externos

·       Estudo de caso de dados de voos

·       Estudo de caso de dados de medalhas olímpicas

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·       Scikit-learn

o   Documentação da biblioteca

o   Utilização básica

o   Exemplo prático

·       Keras

o   Introdução ao conceito de Inteligência Artificial

o   Importância da biblioteca

o   Documentação da biblioteca (keras documentation)

o   Criando um novo ambiente para utilizar o keras (tensorflow como backend)

o   Métodos e funções importantes de keras

§  Tratamento de dados

§  Camadas

§  Funções de perda

§  Otimizadores

§  Model e Sequencial