Aquecimento
https://colab.research.google.com/drive/1ueSQZVUji3BeTPs-ycoVkAP5IReb9MAR?usp=sharing
Olá! Como vai?
É muito gratificante ver sua dedicação em praticar os conceitos de Python para Dados. Estruturas de dados (listas, dicionários, tuplas) e o tratamento de exceções são fundamentais para quem deseja trabalhar com análise de dados de forma profissional.
Pelo link do Google Colab que você compartilhou, você está enfrentando os exercícios de aquecimento que envolvem manipulação de listas e dicionários. Essas atividades são essenciais para construir a lógica necessária antes de partir para bibliotecas mais complexas como Pandas ou NumPy.
Para te ajudar a consolidar esses fundamentos, aqui estão alguns pontos importantes que costumam aparecer nesse capítulo do curso:
.append() para adicionar elementos e fatiamento (slicing) para extrair partes dos seus dados..get() para evitar erros caso uma chave não exista, ou trate isso com um bloco try-except.Ao criar suas funções para resolver os exercícios, procure sempre:
try-except para capturar erros de valor (ValueError) ou divisões por zero (ZeroDivisionError). Isso torna seu script muito mais robusto.Dica de Ouro: No Google Colab, você pode usar a célula de código para testar pequenas partes da sua lógica antes de montar a função completa. Isso ajuda a identificar onde exatamente o código está falhando.
Se você tiver alguma dúvida específica em algum dos exercícios desse "Aquecimento", pode postar o trecho do código aqui para analisarmos juntos!
Espero que possa ter lhe ajudado!