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Python

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A trilha começa pelo fundamento: o que é Python, diferenças entre versões, conceito de back-end, escolha de ferramenta, configuração de ambiente e uso de ambientes virtuais.
Depois entra no Python básico na prática: sintaxe, strings, estruturas de dados (listas, tuplas, conjuntos e dicionários), condicionais, laços, funções e regex.
Com a base feita, a trilha avança para boas práticas e organização de código: PEP 8, programação funcional, criação de executáveis, uso de Jupyter e Colab.
A partir daí vem o coração da formação em Python:
Orientação a Objetos do básico ao avançado, aplicação real em projetos, consumo de APIs, uso de POO em engenharia de dados e programação assíncrona.
Na sequência entram qualidade, testes e arquitetura: testes automatizados, TDD, Design Patterns, princípios SOLID e arquitetura de software.
Depois a trilha abre para segurança, abordando OWASP, vulnerabilidades comuns e como se defender usando Python.
Com isso feito, entra o bloco de dados e integração: persistência em arquivos e bancos, APIs REST, Requests, pipelines de dados, automação com Jenkins e validações no padrão brasileiro.
A trilha segue para desenvolvimento web, começando com Flask (do básico ao avançado) e depois Django completo: templates, autenticação, persistência, CRUD, S3 e APIs REST com Django REST Framework, incluindo testes, versionamento, CORS, segurança, documentação e deploy.
Depois vem Python para dados: NumPy, Pandas (leitura, limpeza, transformação, agrupamento), prática pesada com Pandas e visualização de dados.
Na parte de Data Science e Machine Learning, a trilha cobre análise exploratória, hipóteses, regressão, classificação, clusterização, métricas, validação, otimização de modelos e séries temporais.
A trilha avança então para NLP tradicional: regex, análise de sentimento, Word2Vec, similaridade de textos, extração de entidades, corretores ortográficos e uso de modelos pré-treinados.
Em seguida entra Visão Computacional: OpenCV, detecção de movimento, reconhecimento facial, OCR, tracking de mãos e leitura de placas.
Depois vem Deep Learning: redes neurais, Keras, TensorFlow e PyTorch, cobrindo imagens, áudio, texto, CNNs e RNNs.
Por fim, a trilha fecha com IA generativa e LLMs: chatbots com GPT, uso de APIs, Code Interpreter, LangChain, Gemini, Claude, Amazon Bedrock, OCI Generative AI e construção de agentes inteligentes.

Criado por Gabriella Maria Couto Oliveira

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Criado em 18/02/2026

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