Python Fundamentals
AdvancedSkill Level
15hrs
Por ser uma das linguagens de programação mais conhecidas do mercado, muitas pessoas querem aprender Python. Mas como fazer para começar? Neste guia, vamos analisar tudo o que você precisa saber para iniciar sua jornada de aprendizado, incluindo um guia passo a passo e um plano de aprendizado, além de alguns dos recursos mais úteis para ajudá-lo a ter sucesso.
O que é Python?
Python é uma linguagem de programação interpretada de alto nível criada por Guido van Rossum e lançada pela primeira vez em 1991. Foi desenvolvida com ênfase na legibilidade do código, e sua sintaxe permite que os programadores expressem conceitos em menos linhas de código do que seria possível em linguagens como C++ ou Java.
O Python oferece suporte a vários paradigmas de programação, incluindo programação procedural, orientada a objetos e funcional. Em termos mais simples, isso significa que é flexível e permite que você escreva código de diferentes maneiras, seja dando ao computador uma lista de tarefas (procedural), criando modelos digitais de coisas ou conceitos (orientado a objetos) ou tratando o código como um problema de matemática (funcional).
O que torna o Python tão popular?
Em janeiro de 2024, o Python continua sendo a linguagem de programação mais popular de acordo com o índice TIOBE. Ao longo dos anos, o Python se tornou uma das linguagens de programação mais famosas devido à sua simplicidade, versatilidade e ampla gama de aplicações.
A popularidade do Python
Esses motivos também significam que é uma linguagem muito valorizada na ciência de dados, pois permite que os cientistas de dados se concentrem mais na interpretação dos dados do que na complexidade da linguagem.
Vamos analisar esses fatores em mais detalhes.
Os principais recursos do Python
Vamos dar uma olhada em alguns dos recursos do Python que o tornam uma linguagem de programação tão versátil e amplamente utilizada:
- Legibilidade. O Python é conhecido por sua sintaxe clara e legível, até certo ponto parecida com o inglês.
- Fácil de aprender. A facilidade de leitura do Python faz com que seja relativamente fácil para os iniciantes aprenderem a linguagem e entenderem o que o código faz.
- Versatilidade. O Python não se limita a um tipo de tarefa; é possível usá-lo em muitas áreas. Quer você tenha interesse em desenvolvimento web, automação de tarefas ou ciência de dados, o Python tem as ferramentas para ajudar você a chegar lá.
- Suporte avançado a bibliotecas. Ele vem com uma grande biblioteca padrão que inclui códigos pré-escritos para várias tarefas, economizando tempo e esforço. Além disso, a vibrante comunidade do Python desenvolveu milhares de pacotes de terceiros, que ampliam ainda mais a funcionalidade do Python.
- Independência da plataforma. Uma das grandes vantagens da linguagem é que você pode escrever o código uma vez e executá-lo em qualquer sistema operacional. Esse recurso torna o Python uma ótima opção se você estiver trabalhando em uma equipe com sistemas operacionais diferentes.
- Linguagem interpretada. O Python é uma linguagem interpretada, o que significa que o código é executado linha por linha. Isso pode facilitar a depuração, pois é possível testar pequenas partes do código sem precisar compilar o programa inteiro.
- Código aberto e gratuito. É também uma linguagem de código aberto, o que significa que seu código-fonte está disponível gratuitamente e pode ser distribuído e modificado. Isso fez com que uma grande comunidade de desenvolvedores contribuísse para o seu desenvolvimento e criasse um vasto ecossistema de bibliotecas Python.
- Definição dinâmica de tipos. No Python, a definição de tipos é dinâmica, ou seja, não é preciso declarar o tipo de dados de uma variável ao criá-la. O interpretador Python infere o tipo, o que torna o código mais flexível e fácil de trabalhar.
Por que aprender Python é tão benéfico?
Aprender Python é vantajoso por vários motivos. Além da grande popularidade, o Python tem aplicações em vários setores, como tecnologia, finanças, saúde e muitos outros. Aprender Python abre muitas oportunidades de carreira e garante melhores resultados profissionais. Veja como:
O Python tem uma variedade de aplicações
Já mencionamos a versatilidade do Python, mas vamos dar uma olhada em alguns exemplos específicos de como podemos usá-lo:
- Ciência de dados. O Python é amplamente usado na análise e visualização de dados, sendo que bibliotecas como Pandas, NumPy e Matplotlib são particularmente úteis.
- Desenvolvimento web. Estruturas como Django e Flask são usadas para desenvolvimento web no back-end.
- Desenvolvimento de software. Você pode usar o Python no desenvolvimento de software para criação de scripts, automação e testes.
- Desenvolvimento de jogos. Você pode até mesmo usá-lo para o desenvolvimento de jogos utilizando bibliotecas como PyGame e tkinter.
- Aprendizado de máquina e IA. Bibliotecas como TensorFlow, PyTorch e Scikit-learn fazem do Python uma opção famosa nessa área. Descubra como aprender IA em um guia separado.
Há demanda por competências em Python
Com o crescimento da ciência de dados, do aprendizado de máquina e da inteligência artificial, há uma grande demanda por competências em Python. De acordo com um relatório de 2022 do GitHub, o uso do Python aumentou 22,5% em relação ao ano anterior, tornando-o a terceira linguagem mais usada na plataforma.
Empresas de vários setores estão à procura de profissionais que saibam usar Python para extrair insights de dados, criar modelos de aprendizado de máquina e automatizar tarefas. As certificações em Python também estão em alta.
Aprender Python pode aumentar consideravelmente sua empregabilidade e abrir uma ampla gama de oportunidades de carreira. Uma rápida busca no site de recrutamento Indeed por "Python" revela mais de 60 mil empregos nos EUA que exigem essa habilidade.
Quanto tempo leva para aprender Python?
Embora o Python seja uma das linguagens de programação mais fáceis de aprender, ainda exige dedicação e prática. O tempo necessário para aprender Python pode variar muito, dependendo da sua experiência anterior com programação, da complexidade dos conceitos que está tentando entender e do tempo que você pode dedicar ao aprendizado.
No entanto, com um plano de aprendizado estruturado e um esforço constante, muitas vezes é possível compreender o básico em algumas semanas e tornar-se razoavelmente proficiente em alguns meses.
Os recursos online podem lhe dar uma base sólida para suas habilidades, e a duração pode variar. Por exemplo: nosso programa de competências de Programação Python, que abrange as habilidades necessárias para codificar com proficiência, leva cerca de 24 horas de estudo para ser concluído, ao passo que nosso programa profissional de Analista de Dados com Python requer cerca de 36 horas de estudo. É claro que a jornada para se tornar um verdadeiro especialista em Python é um processo de longo prazo, e grande parte dos esforços requer aprendizado por conta própria em conjunto com métodos mais estruturados.
Como comparação de quanto tempo leva para aprender Python em relação a outras linguagens:
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Linguagem |
Tempo para aprender |
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Python |
1–3 meses para conceitos básicos, 4–12 meses para temas avançados |
|
SQL |
1–2 meses para conceitos básicos, 1–3 meses para temas avançados |
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R |
1–3 meses para conceitos básicos, 4–12 meses para temas avançados |
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Julia |
1–3 meses para conceitos básicos, 4–12 meses para temas avançados |
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* As comparações acima se baseiam unicamente nos prazos necessários para aprender a se tornar proficiente em uma linguagem de programação, e não nos prazos necessários para ingressar em uma carreira. Além disso, cada pessoa aprende de uma forma diferente e segue o próprio ritmo; nosso objetivo é apenas apresentar uma referência com esses cronogramas. |
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Tabela comparativa de quanto tempo leva para aprender diferentes linguagens de programação
Como aprender Python: 6 etapas para o sucesso
Vamos dar uma olhada em como você pode aprender Python. Este guia passo a passo pressupõe que você esteja aprendendo Python do zero, ou seja, terá que começar pelo básico e ir progredindo.
1. Entenda por que está aprendendo Python
Em primeiro lugar, é importante descobrir suas motivações para querer aprender Python. É uma linguagem versátil com aplicações de todo tipo. Portanto, entender por que você quer aprender Python ajuda a desenvolver um plano de aprendizado personalizado.
Quer você tenha interesse em automatizar tarefas, analisar dados ou desenvolver softwares, ter um objetivo claro em mente o manterá motivado e concentrado em sua jornada de aprendizado. Estas são algumas perguntas a fazer a si mesmo:
- Quais são meus objetivos profissionais? Você está buscando uma carreira em ciência de dados, desenvolvimento web, engenharia de software ou outra área em que o Python costuma ser usado?
- Que problemas estou tentando resolver? Você está procurando automatizar tarefas, analisar dados, construir um site ou criar um modelo de aprendizado de máquina? O Python pode ser usado para todas essas tarefas e muito mais.
- O que me interessa? Você tem interesse em trabalhar com dados ou criar aplicativos? Ou talvez você esteja intrigado com a inteligência artificial? Seus interesses podem orientar sua jornada de aprendizado.
- Qual é o meu nível de competência atual? Se você for um iniciante, a simplicidade e a facilidade de leitura do Python fazem dele uma excelente linguagem para aprender primeiro. Se você for um programador experiente, talvez esteja interessado em Python por causa de suas bibliotecas e estruturas avançadas.
As respostas a essas perguntas determinam como estruturar seu caminho de aprendizado, o que é muito importante para as etapas seguintes.
O Python é uma das linguagens de programação mais fáceis de aprender. Uma grande vantagem é que aprender Python não o coloca em um único domínio: o Python é tão versátil que tem aplicações em desenvolvimento de software, ciência de dados, inteligência artificial e praticamente qualquer função que envolva programação!
Richie Cotton, Data Evangelist at DataCamp
Para ver uma explicação completa sobre a configuração, confira nosso guia de instalação do Python.
Escreva seu primeiro programa em Python
Comece escrevendo um programa simples em Python, como o clássico script "Hello, World!". Esse processo ajuda você a entender a sintaxe e a estrutura do código Python. Nosso tutorial de Python para iniciantes explica alguns desses conceitos básicos.
Estruturas de dados em Python
O Python oferece várias estruturas de dados integradas, como listas, tuplas, conjuntos e dicionários. Essas estruturas de dados são usadas para armazenar e manipular dados nos programas. Temos um curso dedicado a estruturas de dados e algoritmos em Python, que abrange uma ampla gama desses aspectos.
Fluxo de controle em Python
As instruções de fluxo de controle, como instruções if, loops for e loops while, permitem que o programa tome decisões e repita ações. Temos um tutorial sobre instruções if, além de outros sobre loops while e loops for.
Funções em Python
As funções em Python são blocos de código reutilizável que executam uma tarefa específica. Você pode definir suas próprias funções e usar as funções integradas do Python. Temos um curso sobre como escrever funções em Python que aborda as práticas recomendadas para escrever funções complexas, reutilizáveis e de fácil manutenção.
3. Domine conceitos intermediários de Python
Quando estiver familiarizado com os conceitos básicos, você poderá passar para alguns temas mais avançados. Mais uma vez, eles são essenciais para desenvolver sua compreensão do Python e ajudarão você a lidar com uma série de problemas e situações que poderá encontrar ao usar a linguagem de programação.
Tratamento de erros e exceções
O Python disponibiliza ferramentas para lidar com erros e exceções no código. Entender como usar blocos try/except e levantar exceções é fundamental para escrever programas robustos em Python. Temos um guia dedicado ao tratamento de exceções e erros em Python que pode ajudá-lo a solucionar problemas no código.
Como trabalhar com bibliotecas em Python
O poder do Python vem de seu vasto ecossistema de bibliotecas. Aprenda a importar e usar bibliotecas comuns como NumPy para computação numérica, pandas para manipulação de dados e matplotlib para visualização de dados. Em um artigo separado, abordamos as principais bibliotecas do Python para ciência de dados, que podem fornecer mais contexto para essas ferramentas.
Programação orientada a objetos em Python
O Python oferece suporte à programação orientada a objetos (OOP), um paradigma que permite que você estruture o código em torno de objetos e classes. A compreensão dos conceitos de OOP, como classes, objetos, herança e polimorfismo, pode ajudá-lo a escrever um código mais organizado e eficiente.
Para saber mais sobre a programação orientada a objetos em Python, confira nosso curso online, que aborda como criar classes e aproveitar técnicas como herança e polimorfismo para reutilizar e otimizar seu código.
4. Aprenda fazendo
Uma das maneiras mais eficazes de aprender Python é usá-lo de maneira proativa. Você deve minimizar o tempo gasto no aprendizado da sintaxe e trabalhar nos projetos o mais rápido possível. Essa abordagem de aprender fazendo envolve a aplicação dos conceitos que você aprendeu em seus estudos a projetos e exercícios da vida real.
Felizmente, muitos recursos da DataCamp usam esse método de aprender fazendo, mas veja outras maneiras de praticar suas habilidades:
- Assuma projetos que o desafiem. Trabalhe em projetos de seu interesse. Pode ser qualquer coisa, como um simples script para automatizar uma tarefa, um projeto de análise de dados ou até mesmo um aplicativo web.
- Participe de webinários e sessões conjuntas de programação. Você vai encontrar muitos webinários e eventos online da DataCamp em que poderá programar junto com o instrutor. Esse método pode ser uma ótima maneira de aprender novos conceitos e ver como são aplicados em tempo real.
- Aplique o que aprendeu em suas próprias ideias e projetos. Tente recriar projetos ou ferramentas já existentes que você considere úteis. Pode ser uma ótima experiência de aprendizado, pois o obriga a descobrir como algo funciona e como implementá-lo por conta própria.
Uma variedade de projetos em Python na seção DataCamp Projects
5. Crie um portfólio de projetos
Ao concluir projetos, compile-os em um portfólio. Esse portfólio deve refletir suas competências e interesses e ser adaptado à carreira ou ao setor em que você está interessado. Tente fazer com que seus projetos sejam originais e mostrem suas habilidades de solução de problemas.
Temos uma lista com mais de 60 projetos em Python para todos os níveis em um artigo separado, mas aqui vão algumas ideias de projetos para diferentes níveis:
- Para iniciantes. Projetos simples, como um jogo de adivinhação de números, um aplicativo de lista de tarefas ou uma análise básica de dados usando um conjunto de dados de seu interesse.
- Intermediário. Projetos mais complexos, como um raspador de dados da web, um site de blog usando o Django ou um modelo de aprendizado de máquina usando o Scikit-learn.
- Avançado. Projetos de grande escala, como um aplicativo web full stack, um projeto de análise de dados complexo ou um modelo de aprendizado profundo usando o TensorFlow ou o PyTorch.
Temos um guia completo sobre como criar um ótimo portfólio de ciência de dados, que abrange uma variedade de exemplos diferentes. E não se esqueça: você pode criar seu portfólio com a DataCamp para mostrar suas competências.
6. Continue se desafiando
Nunca pare de aprender. Depois de dominar os conceitos básicos, procure tarefas e projetos mais desafiadores. Especialize-se em áreas que sejam pertinentes para suas metas profissionais ou interesses pessoais. Seja na ciência de dados, no desenvolvimento web ou no aprendizado de máquina, sempre há mais a aprender no mundo do Python. Lembre-se: a jornada de aprendizado de Python é uma maratona, não uma corrida de velocidade. Continue treinando, mantenha a curiosidade e não tenha medo de cometer erros.
Exemplo de plano de aprendizado de Python
Abaixo, criamos um possível plano de aprendizado que descreve como concentrar seu tempo e esforços se estiver apenas começando com o Python. Lembre-se de que os prazos, as áreas temáticas e o progresso dependem de uma ampla gama de variáveis. O objetivo é tornar esse plano o mais prático possível, e é por isso que recomendamos projetos nos quais você pode trabalhar à medida que avança.
Mês 1–3: noções básicas de Python e manipulação de dados
Domine conceitos básicos e intermediários de programação. Comece a fazer projetos básicos em sua área de especialização. Por exemplo: se estiver interessado em ciência de dados, poderá começar analisando um conjunto de dados usando o pandas e visualizando os dados com o matplotlib.
- Conceitos básicos de Python. Comece pelos fundamentos de Python. Isso inclui a compreensão da sintaxe, tipos de dados, estruturas de controle, funções e muito mais.
- Manipulação de dados. Aprenda a lidar com dados e e manipulá-los usando bibliotecas de Python como pandas e NumPy. Essa é uma habilidade crucial para qualquer trabalho relacionado a Python, especialmente em ciência de dados e aprendizado de máquina.
Projetos e recursos recomendados
- Fundamentos de Python
- Projeto de ciência de dados de investigação de filmes da Netflix e estrelas convidadas no The Office
- Folha de dicas de Python para iniciantes
Mês 4–6: Python intermediário
Agora que você tem uma base sólida, pode começar a aprender temas mais avançados.
- Python intermediário. Quando estiver familiarizado com os conceitos básicos, passe para os temas mais avançados de Python. Isso inclui a compreensão da programação orientada a objetos, o tratamento de erros e estruturas de dados mais complexas. Explore temas mais avançados, como decoradores, gerenciadores de contexto, metaclasses e muito mais.
- Temas mais específicos. Se estiver interessado em aprendizado de máquina, por exemplo, você pode iniciar o programa de Fundamentos de Aprendizado de Máquina com Python . Continue trabalhando em projetos, mas torne-os mais complexos. Por exemplo: você pode criar um modelo de aprendizado de máquina para prever preços de imóveis ou classificar imagens.
Projetos e recursos recomendados
- Programa Profissional de Programador Python
- Projeto “Uma nova era na análise de dados no beisebol”
- Programação orientada a objetos (OOP) em Python: Tutorial
Do mês 7 em diante: Python avançado e especialização
A esta altura, você deve ter uma boa compreensão do Python e suas aplicações na sua área de interesse. Agora é a hora de se especializar.
- Especialização. Com base em seus interesses e objetivos profissionais, especialize-se em uma área. Pode ser ciência de dados, aprendizado de máquina, desenvolvimento web, automação ou qualquer outra área. Por exemplo: se estiver interessado em processamento de linguagem natural, poderá começar a aprender sobre bibliotecas como NLTK e SpaCy. Continue trabalhando em projetos e lendo sobre novos desenvolvimentos em sua área.
Projetos e recursos recomendados
- Programa Profissional de Aprendizado de Máquina com Python
- Abelhas ingênuas: projeto de carregamento e processamento de imagens
- Dominando o processamento de linguagem natural (PLN) com PyTorch: guia detalhado
6 grandes dicas para aprender Python
Caso esteja ansioso para iniciar sua jornada de aprendizado de Python, vale a pena ter essas dicas em mente; elas vão ajudar você a maximizar seu progresso e a manter o foco.
1. Escolha sua área de concentração
O Python é uma linguagem versátil com uma ampla gama de aplicações, como desenvolvimento web, análise de dados, aprendizado de máquina e inteligência artificial. Ao iniciar sua jornada em Python, pode ser benéfico escolher uma área específica para se concentrar. Isso pode ser baseado em suas metas profissionais, interesses pessoais ou simplesmente na área que considera mais interessante.
A escolha de uma área de concentração pode ajudar a orientar seu aprendizado e torná-lo mais gerenciável. Por exemplo: se estiver interessado em ciência de dados, poderá priorizar o aprendizado de bibliotecas como pandas e NumPy. Se o seu objetivo for o desenvolvimento web, poderá se concentrar em estruturas como Django ou Flask.
Lembre-se de que escolher uma área de concentração não significa que você ficará restrito a essa área. Graças à versatilidade do Python, as competências que você aprende em uma área podem ser aplicadas em outras. À medida que você se sentir mais à vontade com o Python, poderá começar a investigar outras áreas e expandir seu conjunto de habilidades.
2. Pratique com frequência
A regularidade é um fator essencial para o aprendizado bem-sucedido de uma nova linguagem, e o Python não é exceção. Procure programar todos os dias, mesmo que seja apenas por alguns minutos. Essa prática constante ajudará a reforçar o que você aprendeu, facilitando a memorização e a aplicação.
A prática diária não significa necessariamente trabalhar em projetos complexos ou aprender novos conceitos todos os dias. Pode ser algo tão simples quanto revisar o que você aprendeu, refatorar alguns de seus códigos anteriores ou resolver desafios de programação.
3. Trabalhe em projetos reais
A melhor maneira de aprender Python é usando-o. Trabalhar em projetos reais lhe dá a oportunidade de aplicar os conceitos que você aprendeu e ganhar experiência prática. Comece com projetos simples que reforcem os conceitos básicos e, gradualmente, assuma projetos mais complexos à medida que suas competências forem aprimoradas. Pode ser qualquer coisa, como automatizar uma tarefa simples, desenvolver um pequeno jogo ou até mesmo criar um projeto de análise de dados.
4. Participe de uma comunidade
Aprender Python, assim como qualquer nova habilidade, não precisa ser uma jornada solitária. Aliás, participar de uma comunidade de aprendizes pode trazer muitos benefícios. Ela pode oferecer apoio quando você estiver enfrentando dificuldades, proporcionar motivação para seguir em frente e apresentar oportunidades de aprender com os outros.
Há muitas comunidades de Python das quais você pode participar. Isso inclui encontros locais de Python, nos quais você pode fazer contato pessoalmente com outros entusiastas de Python, e fóruns online, nos quais você pode fazer perguntas, dividir conhecimentos e aprender com as experiências dos outros.
5. Vá com calma
Aprender a codificar leva tempo, e o Python não é exceção. Não tenha pressa para ler o material na tentativa de aprender tudo rapidamente. Dedique um tempo para entender cada conceito antes de passar para o próximo. Lembre-se de que é mais importante entender completamente um conceito do que passar rapidamente pelo material.
6. Repita o processo
Aprender Python é um processo iterativo. À medida que você adquire mais experiência, revise projetos ou exercícios antigos e tente aprimorá-los ou fazê-los de uma maneira diferente. Isso pode significar otimizar seu código, implementar um novo recurso ou até mesmo tornar o código mais legível. Esse processo de iteração ajuda a reforçar o que você aprendeu e mostra o quanto você melhorou ao longo do tempo.
As melhores maneiras de aprender Python em 2024
Há muitas maneiras de aprender Python, e a melhor maneira para você dependerá de como gosta de aprender e da flexibilidade de seu cronograma de aprendizado. Estas são algumas das melhores maneiras de começar a aprender Python do zero hoje mesmo:
Cursos online
Os cursos online são uma ótima maneira de aprender Python no seu próprio ritmo. Oferecemos mais de 150 cursos de Python para todos os níveis, do iniciante ao avançado. Esses cursos geralmente incluem aulas em vídeo, questionários e projetos práticos, proporcionando uma experiência de aprendizado completa.
Se você não tem nenhuma experiência com Python, talvez queira começar com nosso curso de Introdução ao Python. Para quem deseja compreender todos os fundamentos, nosso programa de competências Fundamentos de Python abrange tudo o que você precisa para começar a programar.
Principais cursos de Python para iniciantes
- Programa de Competências Fundamentos de Python
- Programa Profissional de Programador Python
- Introdução ao Python
- Caixa de Ferramentas de Ciência de Dados com Python
- Como Escrever Códigos Eficientes em Python
Tutoriais
Os tutoriais são uma ótima maneira de aprender Python, especialmente para iniciantes. Eles apresentam instruções passo a passo sobre como executar tarefas específicas ou entender determinados conceitos em Python.
Temos uma grande variedade de tutoriais disponíveis relacionados ao Python e às bibliotecas associadas. Portanto, quer você esteja apenas começando ou deseje aprimorar seu conhecimento atual, você certamente encontrará assuntos de interesse.
Principais tutoriais sobre Python
- Tutorial de Python para Iniciantes
- Como Instalar o Python
- 30 Truques Legais Para Melhorar Códigos em Python
- 21 Ferramentas Essenciais do Python
Folhas de dicas
Se estiver procurando uma maneira rápida de se atualizar sobre princípios específicos do Python, as folhas de dicas são uma maneira prática de adquirir muitos conhecimentos em um único recurso. Por exemplo: nossa Folha de dicas de Python para iniciantes abrange muitos dos principais conceitos de que você precisa para começar.
Também temos folhas de dicas para bibliotecas Python específicas, como Seaborn e SciPy, que incluem exemplos de códigos e dicas para aproveitar ao máximo as ferramentas.
Uma seleção de folhas de dicas
As melhores folhas de dicas sobre Python
- Folha de dicas de Python para iniciantes
- Folha de dicas para trabalhar com datas e horas em Python
- Visualização de dados em Python: folha de dicas do Bokeh
- Folha de dicas para importar dados em Python
Projetos
Trabalhar em projetos ajuda você a utilizar as competências que já aprendeu para enfrentar novos desafios. À medida que for avançando, você precisará adaptar sua abordagem e pesquisar novas maneiras de obter resultados, o que o ajudará a dominar novas técnicas de Python.
Você encontra uma grande variedade de projetos de ciência de dados para trabalhar na DataCamp. Eles permitem que você aplique suas habilidades de programação a uma ampla gama de conjuntos de dados para resolver problemas da vida real no navegador, e você pode filtrar especificamente aqueles que exigem Python.
Melhores projetos em Python
- Mais de 60 projetos Python para todos os níveis de conhecimento
- Conhecendo a história do Lego
- Investigação de filmes da Netflix e estrelas convidadas no The Office
- Análise de dados da Airbnb NYC
Livros
Os livros são um excelente recurso para aprender Python, especialmente para aqueles que preferem aprender no próprio ritmo. Learn Python the Hard Way, de Zed Shaw, e Python Crash Course, de Eric Matthes, são dois livros bastante recomendados para iniciantes. Esses livros oferecem explicações detalhadas dos conceitos de Python, além de vários exercícios e projetos para reforçar o aprendizado.
Principais livros sobre Python
- Learning Python, 5th Edition: Lutz, Mark
- Head First Python: A Brain-Friendly Guide: Barry, Paul
- Python Distilled (Developer's Library): Beazley, David
- Python 3: The Comprehensive Guide to Hands-On Python Programming
As principais carreiras em Python em 2024
Como já vimos, a demanda por profissionais com competências em Python está aumentando, e há muitos cargos que exigem conhecimento da linguagem de programação. Estas são algumas das principais carreiras que usam Python e você pode seguir:
Cientista de dados
Os cientistas de dados são os detetives do mundo dos dados, responsáveis por descobrir e interpretar fontes de dados valiosas, gerenciar grandes volumes de dados e mesclar pontos de dados para identificar tendências.
Eles utilizam suas habilidades analíticas, estatísticas e de programação para coletar, analisar e interpretar grandes conjuntos de dados. Em seguida, usam essas informações para desenvolver soluções baseadas em dados para problemas comerciais desafiadores.
Parte dessas soluções é o desenvolvimento de algoritmos de aprendizado de máquina que geram novos insights (por exemplo: identificação de segmentos de clientes), automatizam processos de negócios (por exemplo: previsão da pontuação de crédito) ou agregam valor aos clientes de uma nova forma (por exemplo: sistemas de recomendação).
Principais competências:
- Grandes conhecimentos de Python, R e SQL
- Entendimento dos conceitos de aprendizado de máquina e IA
- Proficiência em análise estatística, análise quantitativa e modelagem preditiva
- Técnicas de visualização de dados e geração de relatórios
- Competências de comunicação e apresentação eficazes
Ferramentas essenciais:
- Ferramentas de análise de dados (por exemplo: pandas e NumPy)
- Bibliotecas de aprendizado de máquina (por exemplo: Scikit-learn)
- Ferramentas de visualização de dados (por exemplo: Matplotlib e Tableau)
- Estruturas de big data (por exemplo: Airflow e Spark)
- Ferramentas de linha de comando (por exemplo: Git e Bash)
Desenvolvedor Python
Os desenvolvedores Python são responsáveis por escrever a lógica dos aplicativos web no lado do servidor. Eles desenvolvem componentes de back-end, conectam o aplicativo a outros serviços web e dão suporte aos desenvolvedores de front-end, integrando seu trabalho ao aplicativo Python. Muitas vezes, os desenvolvedores Python também participam da análise de dados e do aprendizado de máquina, aproveitando o rico ecossistema de bibliotecas Python.
Principais competências:
- Proficiência em programação em Python
- Conhecimento das tecnologias de front-end (HTML, CSS, JavaScript)
- Conhecimento de estruturas da web em Python (por exemplo: Django e Flask)
- Familiaridade com bibliotecas ORM
- Conhecimento básico de tecnologias de banco de dados (por exemplo: MySQL e PostgreSQL)
Ferramentas essenciais:
- IDEs Python (por exemplo: PyCharm)
- Sistemas de controle de versão (por exemplo: Git)
- Bibliotecas Python para desenvolvimento web (por exemplo: Django e Flask)
Analista de dados
Os analistas de dados são responsáveis por interpretar os dados e transformá-los em informações que possam oferecer maneiras de melhorar uma empresa. Eles coletam informações de várias fontes e interpretam padrões e tendências. Depois que os dados forem coletados e interpretados, os analistas de dados poderão informar o que descobriram à empresa como um todo para influenciar as decisões estratégicas.
Principais competências:
- Proficiência em Python, R e SQL
- Forte conhecimento de análise estatística
- Experiência com ferramentas de inteligência de negócios (por exemplo: Tableau e Power BI)
- Compreensão das técnicas de coleta e limpeza de dados
- Competências de comunicação e apresentação eficazes
Ferramentas essenciais:
- Ferramentas de análise de dados (por exemplo: pandas e NumPy)
- Ferramentas de dados de inteligência de negócios (por exemplo: Tableau e Power BI)
- Bancos de dados SQL (por exemplo: MySQL e PostgreSQL)
- Software de planilhas (por exemplo: MS Excel)
Engenheiro de aprendizado de máquina
Os engenheiros de aprendizado de máquina são programadores sofisticados que desenvolvem máquinas e sistemas capazes de aprender e aplicar conhecimentos. Esses profissionais são responsáveis pela criação de programas e algoritmos que permitem que as máquinas realizem ações sem serem especificamente orientadas a executar essas tarefas.
Principais competências:
- Proficiência em Python, R e SQL
- Conhecimento profundo de algoritmos de aprendizado de máquina
- Conhecimento de estruturas de aprendizado profundo (por exemplo: TensorFlow)
Ferramentas essenciais:
- Bibliotecas de aprendizado de máquina (por exemplo: Scikit-learn, TensorFlow e PyTorch)
- Ferramentas de análise e manipulação de dados (por exemplo: pandas e NumPy)
- Ferramentas de visualização de dados (por exemplo: Matplotlib e Seaborn)
- Estruturas de aprendizado profundo (por exemplo: TensorFlow, Keras e PyTorch)
|
Cargo |
Descrição |
Principais competências |
Ferramentas |
|
Cientista de dados |
Extrai insights dos dados para resolver problemas comerciais e desenvolver algoritmos de aprendizado de máquina. |
Python, R, SQL, aprendizado de máquina, conceitos de IA, análise estatística, visualização de dados, comunicação |
Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Tableau, Airflow, Spark, Git, Bash |
|
Desenvolvedor Python |
Escreve a lógica de aplicativos web no lado do servidor, desenvolve componentes de back-end e integra o trabalho de front-end com aplicativos Python. |
Programação em Python, tecnologias de front-end (HTML, CSS e JavaScript), estruturas web em Python (Django e Flask), bibliotecas ORM, tecnologias de banco de dados |
PyCharm, Jupyter Notebook, Git, Django, Flask, Pandas, NumPy |
|
Analista de dados |
Interpreta dados para oferecer maneiras de aprimorar um negócio e relata descobertas para influenciar decisões estratégicas. |
Python, R, SQL, análise estatística, visualização de dados, coleta e limpeza de dados, comunicação |
Pandas, NumPy, Matplotlib, Tableau, MySQL, PostgreSQL, MS Excel |
|
Engenheiro de aprendizado de máquina |
Desenvolve máquinas e sistemas capazes de aprender e aplicar conhecimentos e cria programas e algoritmos para aprendizado de máquina. |
Python, R, SQL, algoritmos de aprendizado de máquina, estruturas de aprendizado profundo |
Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, TensorFlow, Keras, PyTorch |
Tabela comparativa de profissões que usam Python
Como encontrar uma profissão que use Python
Um diploma pode ser um ótimo recurso ao iniciar uma carreira que usa Python, mas não é o único caminho. Embora uma formação acadêmica formal em ciência da computação ou em uma área relacionada possa ser benéfica, cada vez mais profissionais estão entrando no campo por caminhos não tradicionais. Com dedicação, aprendizado constante e uma abordagem proativa, você pode conseguir o emprego dos sonhos que requer Python.
Veja como encontrar um emprego que use Python sem ter um diploma:
Continue aprendendo sobre a área
Mantenha-se atualizado com os desenvolvimentos mais recentes em Python. Siga profissionais influentes em Python no Twitter, leia blogs relacionados à linguagem e ouça podcasts relacionados a Python. Entre os formadores de opinião em Python a serem seguidos estão Guido van Rossum (o criador do Python) e Raymond Hettinger. Você obterá insights sobre tendências, novas tecnologias e a direção futura do Python.
Você também deve conferir os eventos do setor, sejam eles webinários da DataCamp, conferências sobre Python ou eventos de networking.
Elabore um portfólio
Criar um bom portfólio que demonstre suas competências e projetos concluídos é uma maneira de se diferenciar dos demais candidatos. É importante ressaltar que a apresentação de projetos em que você aplicou Python para enfrentar desafios da vida real pode deixar uma impressão duradoura nos gerentes de contratação.
Como disse Nick Singh, autor de Ace the Data Science Interview, no podcast DataFramed Careers Series:
O segredo para se destacar é mostrar que seu projeto causou impacto e que outras pessoas se importaram com ele. Por que trabalhamos com dados? Estamos tentando encontrar insights que realmente causem impacto nos negócios, ou estamos tentando encontrar insights que realmente influenciem a sociedade ou criem algo inovador. Estamos tentando aumentar a lucratividade ou melhorar a vida das pessoas usando e analisando dados. Portanto, se você não quantificar o impacto de alguma forma, não terá impacto.
Nick Singh, Author of Ace the Data Science Interview
De 60% a 70% das candidaturas são desconsideradas antes que os humanos cheguem a analisá-las.
Jen Bricker, Former Head of Career Services at DataCamp
O que é Python?
Quais são os principais recursos do Python?
Quais são algumas das aplicações do Python?
Quanto tempo leva para aprender Python?
É difícil aprender Python?
Quais são alguns cargos que usam Python?
Preciso ser bom em matemática para aprender Python?
Qual é a diferença entre Python 2 e Python 3?
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O uso de comentários é fundamental para trabalhar efetivamente com Python. Neste breve tutorial, aprenda a comentar um bloco de código em Python.
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Como aparar uma cadeia de caracteres em Python: Três métodos diferentes
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Adel Nehme
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