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Material para o curso de Noções de Programação em Python para as Humanidades, na PUC-RJ

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Curso de Noções de Programação em Python para as Humanidades

Prof: Eric Brasil

Ementa:

O curso visa apresentar os elementos básicos da linguagem de programação Python, focando em usos possíveis para as pesquisas na área das ciências humanas e sociais. São temas do curso: definição da linguagem python, instalação e preparação do ambiente de trabalho, apresentação dos conceitos básicos de Python, manipulação de dados a partir de arquivos simples, contagem de frequências e palavras-chave em contexto, análise de dados tabulares com Pandas, e visualização de dados com Plotly.

Duração: dias 18, 19, 20 e 21 de setembro, de 17h às 20h, por Zoom.

Roteiro

  • Como instalar o Python?
  • Ambiente de trabalho no VSCode.
  • Terminal e GitBash.
  • Opcionais
  • Apresentação geral.
    • Errar é importante!
  • Introdução à Python
    • O que é Python e por que é usado?
    • Como executamos um programa em Python?
  • Conceitos básicos de programação em Python
    • Variáveis
    • Tipos de Dados
    • Operadores
    • print() input() e format()
  • Desafio 1: Seu primeiro script
  • Dúvidas sobre Desafio 1
  • Criando uma função.
  • Lendo e analisando texto com python
    • Manipulando strings e listas
    • Trabalhando com ficheiros simples em python
  • Controladores de fluxo
    • if, else, elif
    • for
    • while
    • break, continue
    • try, except
  • Desafio 2: Contagem de frequência de palavras e palavras-chave em contexto com python
  • Dúvidas sobre Desafio 2
  • Análise de dados com Pandas
    • Entendendo um datset
    • Operações básicas: ler, entender e perguntar aos dados
    • Contar, filtrar e avaliar os dados
    • Criar novos datsets, mesclar datsets
  • Desafio 3: Entender dados da ANPUH
  • Dúvidas sobre Desafio 3
  • Visualização dos dados com Plotly
    • Conceitos básicos
    • Gráficos de barra
    • Gráfico de pizza
    • Scatter plot
  • Desafio 4: Visualizar dados da ANPUH
  • Conclusão
    • Resumo do que foi aprendido no curso
    • Próximos passos para aprofundamento em Python
    • Recursos adicionais para aprendizado contínuo em Python.

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