Assisti. Gostei do tema da aula.

Assistindo para fixar bem o conceito de Data Sciense.

Finalmente. Conclui a playlist do curso de lógica com Python.

Assisti a aula. O professor apresentou como criar um velocímetro de internet utilizando Python, empregando a biblioteca Speedtest. O objetivo é medir as velocidades de download e upload diretamente pelo terminal, sem depender de navegadores ou serviços externos. O professor fez o Passo a Passo para criar um Velocímetro de Internet. A aula incluiu a instalação da biblioteca, estruturação do projeto, e explicação detalhada do código. Assim como nas aulas anteriores, o professor enfatizou a importância de organizar os projetos criando pastas específicas e arquivos .py para cada funcionalidade. O conceito de importar bibliotecas externas com o comando import foi revisto. A prática de utilizar um alias (apelido) para simplificar a referência à biblioteca (as sp) também foi novamente abordada. O professor ensinou novamente o uso do comando pip install, desta vez para instalar a biblioteca speedtest-cli. Variáveis foram usadas para armazenar os resultados das velocidades de download e upload. Os métodos da biblioteca speedtest, como download() e upload(), foram utilizados para medir a velocidade de conexão. O professor explicou como esses métodos encapsulam funcionalidades específicas, um conceito já abordado nas aulas iniciais sobre funções. O professor utilizou f-strings para exibir as velocidades de download e upload formatadas com mensagens explicativas. O professor executou o script velocidade.py no VS Code, demonstrando como rodar o código com ou sem depuração.

Assistindo esta aula prática.

Esta aula também assisti duas vezes. O professor iniciou a aula revisando conceitos e práticas da aula anterior. Foi apresentado um projeto simples para calcular o dobro de um número. Abordou-se a estrutura básica do Python e o uso do VS Code. O objetivo da aula foi organizar melhor o projeto e demonstrar o uso de módulos e funções para estruturar o código. O professor fez um Passo a Passo da Organização do Projeto. Foram demonstrados os passos para dividir um projeto em arquivos e reutilizar funções. O uso de módulos e boas práticas em Python para tornar o código mais limpo e reutilizável. Dividir o código em módulos para facilitar a manutenção e leitura do código, reduzir a complexidade ao separar responsabilidades e permitir a reutilização de funções em diferentes partes do projeto. Nas boas práticas, nomear funções e variáveis de forma clara e descritiva, reduzir código desnecessário para manter a simplicidade, utilizar comentários e boas estruturas para organização.

Assisti a aula, mas vou assistir uma segunda vez. Achei também uma aula importante para compreender bem.

Assisti a aula. Duas vezes. O professor mostrou na prática a trabalhar com o Visual Studio Code. Demonstrou como instalar bibliotecas externas em Python. Realizou exercícios básicos no VS Code para familiarização. O professor fez algo que considerei importante. Fez o Passo a Passo para Configuração do Ambiente. Instalação do VS Code. Instalação do Python. Configuração do Ambiente. O professor mostrou na prática a criação do primeiro programa utilizando o VS Code. Ensinou execução e depuração de código no VS Code. Gostei bastante da aula e gostaria que fosse uma aula de maior duração.

Assistindo esta aula pela segunda vez. Achei importante o que ensinou e talvez merecesse uma nova aula mais extensa. Poucos ensinam estas partes críticas de como instalar e executar. Este tipo de ensinamento ajuda a quebrar barreiras de aprendizado.

Assisti a aula. O professor ensinou sobre APIs (Application Programming Interfaces) e como usá-las em Python com a biblioteca Pandas. O professor começou revisando o conceito de Data Science. APIs são ferramentas que permitem a comunicação entre aplicativos e sites. APIs fornecem dados estruturados sem expor diretamente o banco de dados. Formatos Comuns de Dados em APIs:JSON e XML. Benefícios do Uso de APIs são maior segurança ao ocultar o banco de dados, facilidade de integração com diferentes sistemas e linguagens, possibilidade de manipular dados dinamicamente. O professor fez uma prática no colab com uma API de clima. Configurou com o colab como ambiente de execução e importou a biblioteca Pandas. O professor também demonstrou como alterar a cidade para consultar diferentes localidades, calcular a média de temperaturas e velocidade do vento, exibir apenas as informações relevantes, como temperatura atual ou previsão para os próximos dias. O professor explicou que o uso de APIs com Python é uma ferramenta poderosa para integrar dados em projetos reais.

Assisti a aula. O professor abordou o tema Data Science, explicando seus fundamentos, a importância da área e como ela pode ser aplicada para análise de dados usando Python. Data Science: ciência usada para estudar dados. Ciência da área de tecnologia focada em estudar dados para extrair insights úteis. O professor destacou que cientistas de dados são muito requisitados no mercado atual. O professor introduziu bibliotecas populares no Python, como Pandas que facilita a manipulação e análise de dados tabulares. O professor fez uma prática no colab. O professor concluiu dizendo que o que foi mostrado é apenas uma introdução básica à Data Science. Ele incentivou os alunos a praticarem mais e a explorarem análises complexas no futuro.

Fiz uma revisão dos vídeos anteriores e agora retomo o avanço com a aula doze.

Muito confuso este vídeo. Por que não usou um SGBD Grátis ao invés de um com limitações como IBExpert. Muito ruim.

Assisti a aula. O professor comentou sobre o conceito de classe em linguagens de programação, destacando a importância dela em linguagens orientadas a objetos e como Python é uma linguagem muito versátil, capaz de trabalhar tanto com conceitos estruturados quanto com orientação a objetos. O professor também mencionou que, inicialmente, ele teve contato com o conceito de classes usando C# e achou um pouco complexo no início, mas reforçou que, com o tempo e prática, a compreensão melhora. O professor fez questão de pontuar que Python usa uma abordagem específica para classes, utilizando o método especial __init__ (construtor) para inicializar os atributos da classe, e comentou que a palavra-chave self é obrigatória em Python para referenciar os atributos da própria classe. Classes são um dos principais conceitos em programação orientada a objetos. Uma classe é um "molde" que define as características (atributos) e comportamentos (métodos) de um objeto. O professor realizou a prática no colab para melhor explicar como criar e manipular classes em Python usando atributos e métodos. O professor indicou que, após dominar o conceito de classes, será possível criar sistemas mais complexos, como listas de objetos e operações com métodos. Ele também destacou a importância de entender classes para projetar sistemas com orientação a objetos.

Assisti a aula. O professor usa a função lambda pela primeira vez e demonstra o passo a passo no colab explicando o conceito e realizando a prática. lambda é uma função anônima em Python, ou seja, uma função que não precisa de um nome específico. Diferente de outras linguagens como C# que têm formas distintas de declarar funções, o lambda em Python é simples, porém poderoso. Pode receber múltiplos argumentos, mas contém apenas uma única expressão. Ao chamar a função lambda, é necessário passar os valores esperados. Caso contrário, o Python retornará um erro informando que argumentos obrigatórios estão ausentes. Funções lambda não podem conter mais de uma expressão. Elas são usadas para criar expressões rápidas e pequenas. O professor mostrou exemplos simples para ilustrar como as funções lambda funcionam e como podem ser utilizadas. O professor destacou que, embora lambda possa parecer confuso no início, é uma ferramenta útil para operações matemáticas rápidas e para melhorar a lógica do código em Python.

Assisti a aula. O range() é uma função interna de Python que gera uma sequência de números inteiros. Pode ser utilizado para criar listas de números de forma automática, sem precisar definir cada número manualmente. O professor exemplifica, no colab, que a função pode ser usada para preencher listas, criar cadastros automáticos com números sequenciais, ou outras operações que precisem de intervalos de números. O range() pode ser utilizado para criar listas de números de forma automática, sem precisar definir cada número manualmente. O professor reforça que o range() pode ser uma ferramenta poderosa para gerar intervalos de números, tanto sequenciais quanto personalizados. Embora ele tenha aprendido a função recentemente, destaca que pode ser útil em diferentes contextos e estimula os alunos a praticarem com exemplos semelhantes.

Assisti a aula. Dicionário: É um conjunto de dados relacionados a um objeto. Ele armazena informações em pares de chave e valor. No exemplo da aula no colab, o "professor" é um objeto, e as informações sobre ele (nome, idade, formação, cursos) são armazenadas em um dicionário. Objeto: Um objeto é uma representação de um elemento do mundo real com características próprias (atributos) e ações (métodos). O dicionário permite organizar dados complexos em Python e é frequentemente usado para armazenar informações associadas. Dicionário é semelhante a uma estrutura JSON, usada para armazenar e transmitir dados na web. Ele pode ser utilizado para manipulação de dados, principalmente em sistemas que utilizam APIs e bancos de dados. Os dicionários podem ser combinados com listas. É possível criar listas de dicionários para representar vários professores, cada um com suas características, como mostrado na parte onde foi criado o Lista_Profs.

Programadores em 1999 nem consideravam javascript programação....Programação era executável com código orientado a objeto e o resto amontoado de comando.

Eu assisti a aula. Listas são um tipo de estrutura de dados que permite armazenar múltiplos valores em uma única variável. Elas podem conter diferentes tipos de dados ao mesmo tempo, como números, strings e até mesmo outras listas. Isso faz das listas em Python um recurso extremamente poderoso e flexível. O professor realizou uma prática no colab para nos mostrar as listas. Disse que classe em Python é muito mais do que isso. E que podemos fazer muitas coisas com listas em Python.

Assisti a aula. Foi o início do segundo módulo. As funções em programação são blocos de código reutilizáveis que realizam uma tarefa específica. Elas ajudam a organizar, simplificar e reutilizar trechos de código, tornando os programas mais eficientes e fáceis de manter. No Python, as funções são definidas usando a palavra-chave def. Uma função pode receber parâmetros (dados de entrada) e retornar um resultado. O professor realizou práticas no colab explicando cada ação para facilitar a compreensão sobre funções. O professor mostrou funções com parâmetros.

Assisti a aula. As estruturas de repetição permitem executar um bloco de código várias vezes com base em uma condição. Em Python, os principais comandos de repetição são: - `while` (enquanto) - `for` (para cada) Essas estruturas são usadas para percorrer listas, conjuntos de dados e até mesmo realizar operações iterativas como cálculos matemáticos em sequências. O professor fez no colab, mas sugeriu nas próximas aulas usar vscode. Também mostrou novamente a importância da indentação em Python. Foi bem explicado o "while". Ficará para uma outra aula explicar melhor o "for".

Finalmente a aula 5. Tentarei manter o ritmo de 2 a 3 aulas por dia. Quando concluir este curso, qual do seu canal, site e curso pago devo seguir? Gostaria se possível uma sequência geral para seguir para ver se consigo concluir ela em 1 ano.

Assisti a aula. As estruturas condicionais são fundamentais para que os programas tomem decisões. Elas permitem executar diferentes blocos de código com base em condições específicas. O professor citou as estruturas `if`, `else` e `elif` . Ele disse que é um assunto antigo e que atualmente não é necessariamente desse jeito, porém é importante para quem está começando aprender e conhecer. Ele demonstrou através do colab as estruturas condicionais. Mostrou em Python e como seria em C# e em Delphi. Depois prosseguiu em Python. Citou o uso de ":" e sobre indentação. Durante a explicação da abordagem prática explicou operadores de comparação.

Assisti a aula. Operadores lógicos e aritméticos são essenciais para a construção de cálculos e tomadas de decisão em qualquer linguagem de programação. Em Python: + (adição): Soma dois valores. O professor disse que também é usado em concatenação. - (subtração): Subtrai o segundo valor do primeiro. * (multiplicação): Multiplica dois valores. / (divisão): Divide dois valores e retorna um valor decimal (float). Novamente foi realizado no colab uma atividade prática, onde além dos operadores lógicos também introduziu o conceito de acumuladores.

Assisti a aula. Tipos de dados são categorias usadas para definir que tipo de informação será armazenada em uma variável. Eles indicam como a informação será tratada pelo programa e ajudam a evitar erros. Inteiros (int): Números sem casas decimais (ex.: 10, 41). Decimais (float): Números com casas decimais (ex.: 23.50, 1.33). Texto (str): Cadeias de caracteres (ex.: "Eric", "Python"). Booleanos (bool): Verdadeiro (True) ou Falso (False). No Python, o tipo é automaticamente definido ao declarar o valor. Houve uma prática usando novamente o colab, e o professor mencionou o jupyter notebook.

Assisti a aula 1. Variáveis são espaços na memória do computador usados para armazenar informações temporárias enquanto o programa está em execução. Elas guardam diferentes tipos de valores, como números inteiros, textos (strings) e números decimais. Como exemplo prático você mostrou a calculadora do windows. Compilar é transformar a linguagem de máquina em linguagem humana. print é uma função. Foi utilizado o Colab para criar 3 variáveis. 2 variáveis do tipo string que é texto. E 1 variável do tipo numérico. Quando se declara uma variável do tipo string deve colocar entre aspas.

Resumo do que aprendi. O professor se apresentou. Mostrou que o curso será em 2 módulos. Módulo 1: Fundamentos de Programação. Para iniciantes onde ele apresentará os conceitos básicos introdutórios de Python. Módulo 2: Funcionalidades Avançadas com Python. O segundo módulo que entende-se que a pessoa já domine ou conheça os conceitos básicos. Citou a biblioteca Pandas. Dependendo da participação do pessoal será feito um terceiro módulo. O foco principal deste curso é ensinar você a pensar como um programador. Resolver problemas lógicos antes de se preocupar com os comandos de uma linguagem específica. Evitar o "efeito receita de bolo": Não basta seguir exemplos prontos sem entender como adaptar ou criar soluções novas. Você pode saber os comandos de uma linguagem, mas se não souber como pensar logicamente, não conseguirá criar algo próprio. Inicialmente no curso a ferramenta utilizada será o Google Colab. Python foi criado por Guido van Rossum em 1991 com o objetivo de ser uma linguagem fácil de aprender e usar. Python se destacou devido à sua sintaxe simples e intuitiva.

Assisti esta aula. Spoiler: Faltando 2 minutos pra aula acabar a bateria do notebook do professor estava quase no fim.

Assisti a aula. Compreendi que Algoritmo é uma sequência de passos finita para resolver um problema. É como um procedimento passo a passo de instruções, com começo, meio e fim. E que você utilizará a linguagem Python neste curso por ser uma linguagem de fácil compreensão para facilitar o aprendizado de lógica de programação.

Ok.

muito bom

Esse é belo de um exemplo prático!!!. Um arrodeio!! Isso é o que se chama prolixo e falta de objetividade.

Excelentes dicas, não conhecia.

Show!

Se for possível, fazer uma vídeo-aula usando apenas a IDE do Delphi, apesar do Git / GitHub Desktop instalados, grato!

GitHub Desktop salvador da pátria, show!

Explicação mais simples e útil que achei na internet, muito obrigado mestre!

Pra cima!

Obrigado meu amigo, estou tentando criar o repositorio direto, já "subindo" pelo githubdesktop, mais creio que dessa forma vai ser mais fácil, obrigado!!

Vou aproveitar. Vou assistir todos os vídeos antigos.