Visão Geral

O curso Python Intermediário foi desenvolvido para profissionais que já possuem conhecimentos básicos da linguagem Python e desejam evoluir para técnicas mais avançadas de desenvolvimento, automação e manipulação de dados. O treinamento aprofunda conceitos essenciais da linguagem, introduz recursos avançados da programação orientada a objetos, tratamento de exceções, manipulação eficiente de arquivos, bibliotecas padrão, boas práticas de desenvolvimento e criação de aplicações mais robustas.

Ao longo do curso, os participantes desenvolverão projetos práticos que simulam situações reais encontradas em ambientes corporativos, preparando-os para atuar em projetos de automação, análise de dados, integração de sistemas e desenvolvimento de aplicações.

Objetivo

Após realizar este curso Python Intermediário, você será capaz de:

• Utilizar recursos avançados da linguagem Python
• Desenvolver aplicações utilizando programação orientada a objetos
• Criar módulos e pacotes reutilizáveis
• Trabalhar com coleções avançadas e compreensões
• Manipular arquivos estruturados e dados em formato JSON
• Utilizar expressões regulares
• Implementar tratamento avançado de exceções
• Trabalhar com bibliotecas padrão do Python
• Realizar automações mais sofisticadas
• Aplicar boas práticas de desenvolvimento e organização de código

Publico Alvo

• Desenvolvedores Python iniciantes
• Analistas de sistemas
• Administradores de sistemas
• Engenheiros de automação
• Analistas de dados
• Profissionais de DevOps
• Profissionais financeiros que utilizam Python
• Estudantes de tecnologia

Pre-Requisitos

• Conhecimento de lógica de programação
• Conhecimento dos fundamentos da linguagem Python
• Experiência com variáveis, funções, estruturas de decisão e repetição
• Conhecimento básico de manipulação de arquivos

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Advanced Python Fundamentals

1. Review of Core Concepts
2. Advanced Variable Usage
3. Mutable and Immutable Objects
4. Memory Management Basics
5. Dynamic Typing Deep Dive
6. Python Execution Model
7. Best Coding Practices
8. Practical Exercises

Module 2: Advanced Data Structures

1. Advanced Lists
2. Nested Collections
3. Dictionary Comprehensions
4. Set Operations
5. Tuples and Named Tuples
6. Collections Module
7. Deque and Counter
8. Practical Labs

Module 3: List Comprehensions and Generators

1. List Comprehensions
2. Nested Comprehensions
3. Generator Expressions
4. Yield Statement
5. Lazy Evaluation
6. Iterator Protocol
7. Custom Iterators
8. Performance Optimization

Module 4: Advanced Functions

1. Function Annotations
2. Variable Arguments
3. Keyword Arguments
4. Lambda Functions
5. Higher Order Functions
6. Decorators Fundamentals
7. Recursive Functions
8. Practical Examples

Module 5: Object-Oriented Programming

1. Classes and Objects Review
2. Constructors and Destructors
3. Encapsulation
4. Inheritance
5. Polymorphism
6. Abstraction
7. Class Methods and Static Methods
8. OOP Best Practices

Module 6: Modules and Packages

1. Python Modules
2. Creating Packages
3. Import Strategies
4. Virtual Environments
5. Pip Package Management
6. Publishing Packages
7. Dependency Management
8. Practical Exercises

Module 7: File Processing and Data Formats

1. Advanced File Handling
2. CSV Processing
3. JSON Parsing
4. XML Basics
5. Working with Structured Data
6. Data Serialization
7. Logging to Files
8. Practical Labs

Module 8: Exception Handling and Logging

1. Exception Hierarchy
2. Custom Exceptions
3. Advanced Try-Except Blocks
4. Logging Framework
5. Debugging Techniques
6. Error Monitoring
7. Application Diagnostics
8. Best Practices

Module 9: Regular Expressions

1. Introduction to Regex
2. Pattern Matching
3. Character Classes
4. Quantifiers
5. Groups and Captures
6. Data Validation
7. Text Extraction
8. Practical Applications

Module 10: Working with Dates and Times

1. Datetime Module
2. Date Manipulation
3. Time Calculations
4. Time Zones
5. Formatting Dates
6. Scheduling Tasks
7. Calendar Operations
8. Practical Exercises

Module 11: Introduction to APIs

1. What is an API
2. HTTP Fundamentals
3. REST Concepts
4. Using Requests Library
5. GET Operations
6. POST Operations
7. JSON Responses
8. API Integration Labs

Module 12: Intermediate Automation Project

1. Project Requirements
2. Data Collection
3. Data Validation
4. API Integration
5. File Processing
6. Logging Implementation
7. Error Handling
8. Final Project Delivery

Laboratórios Práticos

• Desenvolvimento de aplicações orientadas a objetos
• Criação de módulos e pacotes Python
• Manipulação de arquivos CSV e JSON
• Consumo de APIs REST
• Desenvolvimento de expressões regulares
• Implementação de logs corporativos
• Construção de automações de processos
• Projeto integrador com múltiplos módulos

Certificação

Ao final do treinamento, os participantes estarão aptos a desenvolver aplicações Python mais robustas, integrar sistemas através de APIs, automatizar processos corporativos e prosseguir para treinamentos avançados focados em Data Science, Inteligência Artificial, DevOps, Cloud Computing e Automação Empresarial.