20/03 - Bem-vindo ao Python!
21/03 - Fundamentos do Python
27/03 - Aula prática (lab)
28/03 - Estruturas de dados
03/04 - Aula prática (lab)
04/04 - Git
10/04 - Funções
11/04 - Aula prática (lab)
17/04 - Orientação a objetos
18/04 - Recesso
24/04 - Aula prática (lab) + Tira dúvidas dos trabalhos
Lab 1 - Fundamentos do Python
Lab 2 - Estruturas de dados
Lab 3 - Funções
Lab 4 - Orientação a objetos
TP 1 - Lab Programação Funcional
TP 2 - Criptografia
Lab 1 - 14/04 23:55
Lab 2 - 14/04 23:55
Lab 3 - 28/04 23:55
Lab 4 - 28/04 23:55
TP 1 - 05/05 23:55
TP 2 - 05/05 23:55
-
10 pontos por lab (40 total)
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30 pontos por TP (60 total)
Cada usuário deve disponibilizar UM repositório no GitHub com o nome "big-data-cotemig" contendo todos os laboratórios e trabalhos práticos realizados seguindo a mesma estrutura de organização do meu repositório.
A data de entrega de cada atividade será dada de acordo com a data da última modificação realizada nos respectivos arquivos da atividade. Dessa forma, não altere os arquivos referentes às atividades após terem concluídos.
Labs terão como penalidade 1 ponto por dia de atraso enquanto os TPs terão 3 pontos de penalidade por dia de atraso.
Os slides das aulas podem ser acessados através da página https://stanfordpython.com/#lecture
Caso tenha perdido alguma aula teórica, junto aos slides são disponibilizados vídeos (em inglês) das aulas realizadas em Stanford.
Os notebooks utilizados nas aulas práticas e nos trabalhos serão disponibilizados no seguinte repositório: https://github.com/sauloantuness/big-data-cotemig
O curso (CS41) utilizado como referência possui algumas aulas que infelizmente não serão abordadas aqui no curso.
A aula "Standard Library" explora bibliotecas nativas da linguagem. Com o conteúdo aprendido do curso vocês são completamente capazes de entender e utilizar as bibliotecas, basta conhecê-las.
A aula de "Third-Party Tools" explora as bibliotecas de terceiros mais comuns em uso.
Esses slides servem como material de referência para qualquer pessoa interessada em ver o poder e a amplitude da linguagem e suas bibliotecas. Não reinventem a roda! Verifiquem a biblioteca padrão e o PyPI para soluções existentes.
A aula "Advanced Topics" contém diversos exemplos de código mostrando como devemos escrever código em python do "jeito python".
E por último o mais importante, nunca se esqueçam do "Zen of Python".
O Zen do Python, por Tim Peters
Bonito é melhor que feio.
Explícito é melhor que implícito.
Simples é melhor que complexo.
Complexo é melhor que complicado.
Linear é melhor do que aninhado.
Esparso é melhor que denso.
Legibilidade conta.
Casos especiais não são especiais o bastante para quebrar as regras.
Ainda que praticidade vença a pureza.
Erros nunca devem passar silenciosamente.
A menos que sejam explicitamente silenciados.
Diante da ambigüidade, recuse a tentação de adivinhar.
Deveria haver um — e preferencialmente só um — modo óbvio para fazer algo.
Embora esse modo possa não ser óbvio a princípio a menos que você seja holandês.
Agora é melhor que nunca.
Embora nunca freqüentemente seja melhor que já.
Se a implementação é difícil de explicar, é uma má idéia.
Se a implementação é fácil de explicar, pode ser uma boa idéia.
Namespaces são uma grande idéia — vamos ter mais dessas!