Python Training SCT-PY-I

Python corporativo para não programadores.

Descrição Geral

A linguagem mais adequada a um processo de Data Science corporativo, envolvendo técnicas computacionais, de estatística e modelagem de dados, é a linguagem Python. Esta linguagem permite facilidade de aprendizado e é bem adaptada a trabalhos e aplicações do dia-a-dia dos colaboradores. Além disso, a programação em Python também permite a resolução de problemas de propósito geral, como integrações com outros sistemas, como planilhas, dados vindos de sites, criação de gráficos e interação com plataformas de BI.

Após aplicação de cursos de programação em Python e de Data Science para equipes em diversos clientes, os resultados são muito positivos, e possibilitaram aos times desenvolverem novas ferramentas internas customizadas de analytics, de forma independente de fornecedores. Fora do escopo de Data Science e analytics, obter conhecimento de programação Python tem se mostrado fundamentalmente últi nas jornadas de inovação e transformação digital corporativa, na medida que esta linguagem habilita a prototipação de soluções de forma rápida.

Este curso é preparatório para técnicas de data science (SCT-PY-DS), e com ênfase nas aplicações práticas da realidade das operações cotidianas de empresas de médio e grande porte.

Público alvo

Analistas, coordenadores e gerentes que possuem atribuições de controle, monitoramento, planejamento e estratégia das operações diretamente ligadas às áreas de negócio ou que envolvem coleta, processamento e análises de dados. Este curso é indicado para um grupo heterogêneo de profissionais, mulheres e homens, sem necessidade de conhecimentos em programação de computadores, mas ligados às de áreas de finanças, estatística, administração, marketing ou correlatos.

Instrutor

David Kwast

David Kwast

Bacharel em Ciência da Computação

Possui 11 anos de experiência de ensino de programação Python, além de ser desenvolvedor sênior na linguagem, com sólidos conhecimentos em análise de dados, desenvolvimento web, integração de sistemas e geo analytics. Kwast, mantém contínua contribuição com a comunidade de desenvolvimento Python e software livre, é membro ativo do GruPy-SP, com diversas palestras e webinars ministrados. Além do trabalho atual na SciCrop, Kwast trabalhou como especialista em tecnologia na indústria/metalurgia de peças automotivas e em e-commerce.

Conteúdo Programático

  • Fundamentos do Python:
    • Características da programação em Python;
  • Principais Tipos e Estruturas de dados:
    • int;
    • str;
    • float;
    • bool;
    • list;
    • tuple;
    • dict.
  • Técnicas de Controle de Fluxo:
    • Condicionais de If/Else;
    • Condicionais de For (list comprehension / generator expression);
    • Condicionais de While.
  • Definição de Funções e Classes;
  • Módulos embutidos e externos;
  • Aplicação de exercícios práticos;
  • Criação e execução de scripts;
  • Acesso à banco de dados;
  • Acesso à arquivos;
  • Acesso à dados via URL;
  • Utilização do Jupyter Notebook;
  • Básico de sistemas web em Python.

Abordagem Prática & Material Didático

Ao longo de todo o curso serão aplicados exercícios práticos para resolução de problemas estratégicos reais do departamento no âmbito do escopo do curso. Cada aluno terá a oportunidade de realizar tarefas que auxiliem a resolução de pequenos problemas de seu dia-a-dia. Mesmo com a abordagem prática, será utilizado como referência o livro: Pense em Python: Pense Como um Cientista da Computação de Allen B. Downey (Autor) e Sheila Gomes (Tradutor), editora Novatec (15 de junho de 2016), cuja publicação digital é gratuita.

Resultados Esperados

Após o encerramento do curso, os participantes conhecerão os conceitos fundamentais do Python, e estarão capacitados à:

  • Desenvolver pequenas aplicações para automatização de tarefas;
  • Utilizar aplicações e dados de forma integrada entre ferramentas;
  • Integrar soluções analíticas com ferramentas do dia-a-dia como MS Office;
  • Prototipar modelos analíticos básicos em ferramentas de uso comum;
  • Compreender modelagens técnicas desenvolvidas internamente ou por terceiros;
  • Participar de reuniões técnicas com equipes de tecnologia para acompanhamento de projetos de seu departamento;
  • Montar e gerenciar equipes técnicas para seu departamento.

Pré-Requisitos

Serão essenciais os seguintes pré-requisitos prévios ao curso:

  • Seleção de um problema do dia-a-dia do aluno que possa ser automatizado, para aplicação prática dos exercícios (1 por aluno);
  • Disponibilidade de estudo de 2 horas por semana, além da carga horária do curso;
  • Disponibilização de computador / notebook com:
    • Python 3.7 (cPython - implementação oficial disponível no website python.org)
    • Sistema operacional Microsoft Windows 10 ou Debian >=8 ou Ubuntu >=16.4 ou MacOs >=10.12)
    • Acesso de administrador do usuário do Microsoft Windows 10
    • Acesso à internet

Duração

Este treinamento tem duração de 32 horas, normalmente dividido em 8 semanas. Os exercícios são aplicados durante o horário do curso. Além das 32 horas de ministração presencial do treinamento, a SciCrop disponibiliza 20 horas para resolução de dúvidas, de forma remota via plataforma Gitter.

Local

O treinamento é ministrado na sede da SciCrop em São Paulo/SP, mas pode ser efetuado in-company em função do número de alunos.

Contato

Imagem da sede da SciCrop, uma empresa especializada em inovações para o agronegócio, com soluções de transformação digital, big data, e agricultura digital.

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