WEBVTT 00:00.540 --> 00:07.050 Olá, estou muito animado para começar este curso com você, mas antes de o fazermos, precisamos ver onde estamos começando 00:07.050 --> 00:11.680 e onde estamos terminando para que tenhamos um caminho claro para o sucesso. 00:12.370 --> 00:19.080 Agora, este curso tem mais de duzentos vídeos em HD e toneladas de exercícios e projetos, mas todos eles estão 00:19.080 --> 00:22.520 divididos em seções para nos ajudar a aprender melhor. 00:22.950 --> 00:27.090 O curso vai começar com o básico do Python aqui. 00:27.240 --> 00:32.160 Se esta é sua primeira vez aprendendo uma linguagem de programação, será muito, muito útil, 00:32.430 --> 00:37.410 mesmo para aqueles que já conhecem uma linguagem de programação, mas não sabem nada sobre Python. 00:37.740 --> 00:43.870 Esta seção irá ajudá-lo a aprender o básico para que se sinta confortável ao programar. 00:44.010 --> 00:47.280 Esta é uma grande seção, então, na verdade, temos duas partes. 00:47.850 --> 00:53.760 E, ao longo do caminho, você me verá codificar, mas também codificar a si mesmo e praticar a codificação para que se 00:53.760 --> 00:56.700 sinta confortável com o que o Python tem a oferecer. 00:57.330 --> 01:01.220 A seguir, falaremos sobre um ambiente de desenvolvedor profissional de python. 01:01.650 --> 01:07.560 Ensinamos como usar o terminal e a linha de comando sobre como usar editores de código como Sublime Text e 01:07.560 --> 01:08.720 Visual Studio Code. 01:09.090 --> 01:16.470 Falamos sobre o uso do encanto PI, um idy totalmente integrado para desenvolvedores Python e também sobre como usar os 01:16.470 --> 01:21.720 notebooks Jupiter, porque vamos usar esses notebooks mais tarde no curso para fazer algo 01:21.720 --> 01:22.470 realmente excitante. 01:22.620 --> 01:23.220 Dica, sugestão. 01:23.220 --> 01:24.090 É aprendizado de máquina. 01:24.420 --> 01:31.110 E assim que tivermos um ambiente de desenvolvedor totalmente profissional, entraremos em alguns tópicos avançados de 01:31.110 --> 01:31.630 python. 01:31.980 --> 01:36.780 Agora, nesta seção, não vamos fugir de nenhum tópico difícil, mas vou ajudá-lo a entendê-los e dar 01:36.780 --> 01:38.170 sentido a tudo isso. 01:38.460 --> 01:45.300 Vamos falar sobre programação orientada a objetos classis, sobre geradores de decorador, tratamento de ar, programação 01:45.300 --> 01:51.420 funcional, bem como as melhores práticas quando se trata de como escrever código limpo. 01:51.960 --> 01:58.140 E também aprenderemos sobre pacotes Python populares, como trabalhar com arquivos, como testar nosso código, como 01:58.320 --> 02:01.140 usar expressões regulares e muito mais. 02:01.530 --> 02:05.090 Sua cabeça pode doer no final da seção, mas acredite em mim, vai ser divertido. 02:05.520 --> 02:08.010 Agora, a maioria dos cursos estará concluída até lá. 02:08.130 --> 02:11.880 Você aprendeu Python e deve estar pronto, certo? 02:12.360 --> 02:19.350 Bem, não realmente, porque uma vez que aprendemos essa nova linguagem, essa nova sintaxe, temos nossos computadores configurados para 02:19.350 --> 02:20.760 trabalhar com Python. 02:20.970 --> 02:24.300 Precisamos conversar sobre como podemos aplicar nosso conhecimento recém-adquirido. 02:24.570 --> 02:26.400 Essa é a parte divertida do curso. 02:26.850 --> 02:30.710 Começamos falando sobre as carreiras e as opções de carreira que você tem em Python. 02:30.900 --> 02:34.110 Em seguida, entramos em diferentes campos em que podemos usar Python. 02:34.120 --> 02:40.410 Se vamos aprender sobre scripts em Python, onde usamos Python para enviar e-mails automatizados, 02:40.410 --> 02:44.700 usamos Python para processar imagens, trabalhar com arquivos PDF. 02:44.940 --> 02:47.700 Usamos Python para enviar mensagens de texto para nós mesmos. 02:47.910 --> 02:49.380 Construímos um bot do Twitter. 02:49.620 --> 02:56.100 E meu projeto favorito nesta seção é construir um verificador de senha para realmente ver se as senhas que 02:56.100 --> 02:58.080 você usa já foram hackeadas. 02:58.500 --> 02:59.850 É muito, muito divertido. 03:00.300 --> 03:02.580 Também falamos sobre coleta de dados. 03:02.730 --> 03:10.050 Um caso de uso muito comum com Python é extrair dados online e usá-los para algo produtivo. 03:10.140 --> 03:15.780 Em nosso caso, aprenderemos sobre coleta de dados e como podemos criar um site realmente popular 03:15.780 --> 03:22.110 para programadores, a fim de selecionar apenas os artigos que são importantes para você se manter atualizado com a indústria. 03:22.260 --> 03:24.450 Novamente, será um projeto muito divertido. 03:24.450 --> 03:24.750 Eu sei. 03:24.750 --> 03:27.720 Estou dizendo que todos os projetos são divertidos, mas tudo bem, sou parcial. 03:27.720 --> 03:28.560 Dá um tempo aqui. 03:28.890 --> 03:34.260 Também aprenderemos sobre automação e usaremos algo chamado selênio para realmente controlar por meio 03:34.260 --> 03:41.700 de nossas máquinas um navegador da Web e fazer com que a máquina execute diferentes tarefas como se fosse um usuário. 03:41.970 --> 03:46.200 E há alguns aplicativos realmente divertidos quando se trata de automação, sobre os quais falaremos. 03:46.440 --> 03:53.400 E então eu sei que conheço os dois tópicos favoritos de todos, desenvolvimento web e ciência de dados e aprendizado de 03:53.400 --> 03:53.760 máquina. 03:54.480 --> 03:59.610 Essas duas seções serão muito divertidas e acho que provavelmente serão as seções mais populares na 03:59.610 --> 04:01.560 seção de desenvolvimento da Web. 04:01.560 --> 04:10.080 Vamos aprender como usar HTML e JavaScript, bem como Python para construir nosso próprio servidor, construir nosso próprio site de portfólio, 04:10.080 --> 04:17.520 colocar o site online em produção e ter futuros empregadores e clientes enviando mensagens para você por meio 04:17.550 --> 04:19.080 de seu site. 04:19.500 --> 04:24.390 E sim, você vai personalizá-lo e fazer o que quiser com este site de portfólio. 04:24.390 --> 04:26.760 Então você tem algo para mostrar no final do curso. 04:27.000 --> 04:32.280 E então a parte de ciência de dados de aprendizado de máquina, vamos usar algo chamado 04:32.520 --> 04:36.660 Jupiter Notebook's e Kagle para acessar alguns conjuntos de dados realmente interessantes. 04:36.810 --> 04:42.510 Vamos usar bibliotecas como Pendas e Cycad, aprender a prever quais jogadores de futebol serão 04:42.510 --> 04:45.390 os mais valiosos ou serão mal pagos. 04:45.690 --> 04:50.160 Vamos construir nosso próprio modelo de aprendizado de máquina usando o conjunto de dados iris. 04:50.280 --> 04:56.490 E então também faremos alguma detecção de imagem, onde podemos alimentar o modelo de aprendizado de máquina com uma imagem e ele 04:56.490 --> 04:59.970 vai prever de que é a imagem e de que você é. 05:00.060 --> 05:06.570 Na verdade, vamos ver como essa mágica do aprendizado de máquina funciona nos bastidores, como você pode ver, temos 05:06.600 --> 05:08.670 muito a abordar neste curso. 05:09.000 --> 05:14.550 E no final de tudo, tudo isso vai se encaixar e fazer sentido desde o início das noções 05:14.550 --> 05:18.060 básicas do Python até o fim com o aprendizado de máquina. 05:18.240 --> 05:20.550 Vamos levá-lo do zero ao domínio. 05:21.210 --> 05:21.990 Mas você sabe o que? 05:21.990 --> 05:25.260 A melhor parte deste curso é nossa comunidade online. 05:25.620 --> 05:31.590 Temos milhares de desenvolvedores conversando todos os dias, ajudando uns aos outros, resolvendo problemas juntos e apenas conversando sobre 05:31.890 --> 05:35.040 o que há de melhor e mais recente em programação. 05:35.190 --> 05:40.230 Agora, este é um recurso opcional para você usar para que possa ter conversas com outros 05:40.230 --> 05:41.660 alunos e comigo mesmo. 05:41.910 --> 05:45.870 Então você sente que faz parte de uma sala de aula e não está fazendo isso o tempo todo. 05:46.350 --> 05:46.920 Mas você sabe o que? 05:47.130 --> 05:47.910 Chega de conversa. 05:48.060 --> 05:49.410 Eu sei que você está ficando animado. 05:49.410 --> 05:50.140 Eu também. 05:50.160 --> 05:51.260 Então vamos começar. 05:51.450 --> 05:56.780 Vamos começar a aprender e ver por que Python se tornou a linguagem mais popular do mundo.