O Python é conhecido por sua adaptabilidade, sendo usado em aplicações que vão desde o desenvolvimento web até a Inteligência Artificial. O que você está esperando para se matricular?" 

Python é uma linguagem de programação de alto nível, muito usada entre os cientistas da computação, porque possui uma ampla variedade de bibliotecas e estruturas que simplificam tarefas comuns, permitindo que os desenvolvedores se concentrem na lógica das aplicações em vez de perder tempo com detalhes técnicos. Além disso, sua versatilidade é outra vantagem significativa, pois pode ser usada em diversos ambientes, desde o desenvolvimento da Web até a análise de dados e a aprendizagem automática. 

Assim nasceu este Mestrado em Desenvolvimento em Python, um programa que abordará o manuseio avançado de dados e tipos em Python, explorando identificadores, palavras-chave, tipos integrais e booleanos, bem como a formatação avançada de strings e codificações. Além disso, serão examinadas coleções como tuplas, listas e dicionários, além de técnicas de iteração e funções lambda, proporcionando uma base sólida nos fundamentos da linguagem. 

Também se aprofundará no desenvolvimento de aplicações em Python, com ênfase nas melhores práticas e metodologias modernas. Desde a arquitetura do aplicativo até a implantação e a manutenção, serão abordados aspectos como design e modelagem avançados, gerenciamento de dependências, padrões de design, testing e debugging, a otimização do desempenho, a implementação e as estratégias de distribuição. 

Da mesma forma, o cientista da computação se aprofundará no desenvolvimento web e mobile com Python, abordando frameworks, como Django e Flask, bem como o desenvolvimento de APIs e serviços Web. Além disso, se concentrará no design de interface e na experiência do usuário (UI/UX), desde o uso de ferramentas de design até o aprimoramento da acessibilidade e da usabilidade. E por último, serão abordados o gerenciamento e a análise de dados, usando Python e ferramentas como NumPy, Pandas e Matplotlib. 

Assim, essa pós-graduação é apresentada como uma oportunidade única, através de uma proposta acadêmica totalmente online e adaptável. Com essa abordagem, os profissionais terão mais liberdade para gerenciar seu tempo de acesso, o que lhes permitirá harmonizar o trabalho do dia a dia e os compromissos pessoais.

Uma capacitação abrangente e especializada em Desenvolvimento em Python, que irá prepará-lo para encarar desafios reais no mundo do desenvolvimento de software"   

Este Mestrado em Desenvolvimento em Python conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são: 

• O desenvolvimento de estudos de caso apresentados por especialistas em desenvolvimento em Python. 
• O conteúdo gráfico, esquemático e extremamente útil, fornece informações teórica e práticas sobre as disciplinas fundamentais para a prática profissional 
• Exercícios práticos onde o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem 
• Destaque especial para as metodologias inovadoras  
• Aulas teóricas, perguntas a especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos de reflexão individual 
• Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo a partir de qualquer dispositivo, fixo ou portátil, com conexão à Internet 

Com este Mestrado, 100% online, você irá aprofundar seu conhecimento em design de Frontend e Backend, gerenciamento de banco de dados e estratégias de publicação em lojas de aplicativos"   

O corpo docente do curso conta com profissionais do setor, que transferem toda a experiência adquirida ao longo de suas carreiras para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos de sociedades de referência e universidades de prestígio.  

O conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, permitirá ao profissional uma aprendizagem contextualizada, ou seja, realizada através de um ambiente simulado, proporcionando uma capacitação imersiva e programada para praticar diante de situações reais.  

A estrutura deste programa se concentra na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá resolver as diferentes situações de prática profissional que surgirem ao longo do curso acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos.   

Você abordará desde os conceitos básicos, como variáveis e tipos de dados, até técnicas avançadas de visualização de dados e estratégias de otimização de desempenho e armazenamento. Matricule-se já!

Você analisará a Programação Orientada a Objetos (POO), além de tópicos como classes, herança, polimorfismo, criação de classes abstratas e exceções personalizadas.

O programa de estudos foi elaborado cuidadosamente para proporcionar uma experiência abrangente aos alunos. Desde uma análise aprofundada da sintaxe e das funcionalidades avançadas de Python até a especialização em Programação Orientada a Objetos (POO), design de aplicativos web e mobile e manipulação especializada de dados com bibliotecas como NumPy e Pandas, cada módulo foi cuidadosamente estruturado para fornecer um conhecimento sólido e as habilidades práticas. Além disso, serão explorados tópicos essenciais, como design de interface e experiência do usuário (UI/UX), manipulação avançada de dados, otimização de desempenho e armazenamento. 

Você irá dominar a linguagem Python, além de estar preparado para encarar com confiança os desafios dinâmicos e tecnológicos do setor"  

Módulo 1. Programação em Python

1.1. Criação e execução de programas em Python

1.1.1. Configuração do ambiente de desenvolvimento
1.1.2. Execução de scripts em Python
1.1.3. Ferramentas de Desenvolvimento Integrado (IDEs)

1.2. Dados em Python

1.2.1. Tipos primitivos (int, float, str)
1.2.2. Conversão e casting de tipos de dados em Python
1.2.3. Imutabilidade e armazenamento de dados em Python

1.3. Referências a objetos em Python

1.3.1. Referências na memória
1.3.2. Identidade X Igualdade
1.3.3. Gestão de referências e coleta de lixo

1.4. Coleta de dados em Python

1.4.1. Listas e operações comuns
1.4.2. Tuplas e sua imutabilidade
1.4.3. Dicionários e acesso a dados

1.5. Operações lógicas em Python

1.5.1. Operadores booleanos
1.5.2. Expressões condicionais
1.5.3. Short-Circuit Evaluation

1.6. Operadores aritméticos em Python

1.6.1. Operações aritméticas em Python
1.6.2. Operadores de divisão
1.6.3. Precedência e associatividade

1.7. Entrada/saída em Python

1.7.1. Leitura de dados da entrada padrão
1.7.2. Escrita de dados na saída padrão
1.7.3. Gerenciamento de arquivos

1.8. Criação e chamada de funções em Python

1.8.1. Sintaxe da função
1.8.2. Parâmetros e argumentos
1.8.3. Valores de retorno e funções anônimas

1.9. Uso de strings em Python

1.9.1. Manipulação e formatação de strings
1.9.2. Métodos comuns de strings
1.9.3. Interpolação e F-strings

1.10. Tratamento de erros e exceções em Python

1.10.1. Tipos comuns de exceções
1.10.2. Blocos try-except
1.10.3. Criação de exceções personalizadas

Módulo 2. Dados avançados e controle de fluxo com Python

2.1. Identificadores e palavras-chave em Python

2.1.1. Regras para nomes de variáveis
2.1.2. Palavras reservadas em Python
2.1.3. Convenções de nomenclatura

2.2. Tipos integrais e booleanos em Python

2.2.1. Tipos integrais
2.2.2. Operações específicas de booleanos
2.2.3. Conversões e representações

2.3. Tipos de ponto flutuante e números complexos em Python

2.3.1. Precisão e representação
2.3.2. Operações de ponto flutuante
2.3.3. Uso de números complexos em cálculos

2.4. Formatação de strings e codificações em Python

2.4.1. Métodos avançados de formatação
2.4.2. Codificações Unicode e UTF-8
2.4.3. Trabalho com caracteres especiais

2.5. Coleções: Tuplas, listas e dicionários em Python

2.5.1. Comparação e contraste entre tipos
2.5.2. Métodos específicos de cada tipo
2.5.3. Eficiência e seleção do tipo apropriado

2.6. Sets e Frozen Sets em Python

2.6.1. Criação e operações em Sets
2.6.2. Frozen Sets
2.6.3. Aplicações práticas e desempenho

2.7. Iteração e cópia de coleções em Python

2.7.1. Bucles for e compreensões de lista
2.7.2. Cópia superficial X Profunda
2.7.3. Iteradores e geradores

2.8. Uso de funções Lambda em Python

2.8.1. Sintaxe e criação de funções Lambda
2.8.2. Aplicações em filtros e mapas
2.8.3. Limitações e boas práticas

2.9. Estruturas de controle: Condicionais e loops em Python

2.9.1. Estruturas if-else y elif
2.9.2. Loops while e for
2.9.3. Controle de fluxo com break, continue e else

2.10. Funções e métodos avançados em Python

2.10.1. Funções recursivas
2.10.2. Funções de ordem superior
2.10.3. Decoradores de função

Módulo 3. Programação orientada a objetos (POO) em Python

3.1. Programação orientada a objetos (POO) em Python

3.1.1. Classes e objetos
3.1.2. Encapsulamento e abstração
3.1.3. Programação orientada a objetos (POO) em Python

3.2. Criação de classes e objetos em Python

3.2.1. Classes em POO em Python
3.2.2. Instanciação e métodos de inicialização
3.2.3. Atributos e métodos

3.3. Atributos e métodos em Python

3.3.1. Atributos de instância X Classe
3.3.2. Métodos de instância, classe e estáticos
3.3.3. Encapsulamento e ocultação de informações

3.4. Herança e polimorfismo em Python

3.4.1. Herança simples e múltipla
3.4.2. Sobrescrita e extensão de método
3.4.3. Polimorfismo e Duck Typing

3.5. Propriedades e acesso a atributos em Python

3.5.1. Getters e Setters
3.5.2. Decorador @property
3.5.3. Controle de acesso e validação

3.6. Classes e coleções personalizadas em Python

3.6.1. Criação de tipos de coleção
3.6.2. Métodos especiais (__len__, __getitem_,)
3.6.3. Iteradores personalizados

3.7. Agregação e composição de classes em Python

3.7.1. Relações entre classes
3.7.2. Agregação X Composição
3.7.3. Gestão do ciclo de vida de objetos

3.8. Uso de decoradores em classes em Python

3.8.1. Decoradores para métodos
3.8.2. Decoradores de classes
3.8.3. Aplicações e casos de uso

3.9. Classes abstratas e métodos em Python

3.9.1. Classes abstratas
3.9.2. Métodos abstratos e implementação
3.9.3. Uso de ABC (Abstract Base Class)

3.10. Exceções e tratamento de erros no POO em Python

3.10.1. Exceções personalizadas em classes
3.10.2. Tratamento de exceções em métodos
3.10.3. Boas práticas em exceção e POO

Módulo 4. Desenvolvimento de aplicativos em Python

4.1. Arquitetura de aplicativos em Python

4.1.1. Projeto de Software
4.1.2. Padrões arquitetônicos comuns
4.1.3. Avaliação de requisitos e necessidades

4.2. Projeto e modelagem de aplicativos em Python

4.2.1. Uso de UML e diagramas
4.2.2. Modelagem de dados e fluxos de informação
4.2.3. Princípios SOLID e design modular

4.3. Gerenciamento de dependências e bibliotecas em Python

4.3.1. Manuseio de pacotes com Pip
4.3.2. Uso de ambientes virtuais
4.3.3. Resolução de conflitos de dependências

4.4. Padrões de design no desenvolvimento em Python

4.4.1. Padrões criativos, estruturais e comportamentais
4.4.2. Aplicação prática de padrões
4.4.3. Refatoração e padrões

4.5. Testes e Depuração em aplicações em Python

4.5.1. Estratégias de Testing (Unitário, Integração)
4.5.2. Uso de Frameworks de testes
4.5.3. Técnicas de Depuração e ferramentas

4.6. Segurança e autenticação em Python

4.6.1. Segurança em aplicativos
4.6.2. Implementação de autenticação e autorização
4.6.3. Prevenção de vulnerabilidades

4.7. Otimização e performance de aplicativos em Python

4.7.1. Análise de desempenho
4.7.2. Técnicas de otimização de código
4.7.3. Gerenciamento eficiente de recursos e dados

4.8. Implantação e distribuição de aplicativos em Python

4.8.1. Estratégias de implementação
4.8.2. Uso de contêineres e orquestradores
4.8.3. Distribuição e atualizações contínuas

4.9. Manutenção e atualizações em Python

4.9.1. Gestão do ciclo de vida do software
4.9.2. Estratégias de manutenção e refatoração
4.9.3. Atualizações e migração do sistema

4.10. Documentação e suporte em Python

4.10.1. Criação de documentação eficiente
4.10.2. Ferramentas para a documentação
4.10.3. Estratégias de suporte e comunicação com o usuário

Módulo 5. Desenvolvimento Web e Mobile com Python

5.1. Desenvolvimento Web com Python

5.1.1. Estrutura e componentes de uma web
5.1.2. Tecnologias em desenvolvimento web
5.1.3. Tendências em desenvolvimento web

5.2. Frameworks web populares Cone Python

5.2.1. Django, Flask e outras opções
5.2.2. Comparação e seleção de Frameworks
5.2.3. Integração com Frontend

5.3. Desenvolvimento Frontend: HTML, CSS e JavaScript com Python

5.3.1. HTML e CSS
5.3.2. JavaScript e manipulação de DOM
5.3.3. Frameworks e bibliotecas Frontend

5.4. Backend e bancos de dados com Python

5.4.1. Desenvolvimento Backend com Python
5.4.2. Gerenciamento de bancos de dados relacionais e não relacionais
5.4.3. Integração Backend-Frontend

5.5. APIs e serviços web com Python

5.5.1. Projeto de APIs RESTful
5.5.2. Implementação e documentação de APIs
5.5.3. Consumo e segurança em APIs

5.6. Desenvolvimento Mobile com Python

5.6.1. Plataformas de desenvolvimento mobile (nativas, híbridas)
5.6.2. Ferramentas e ambientes de desenvolvimento
5.6.3. Adaptação de aplicações para dispositivos móveis

5.7. Plataformas de desenvolvimento mobile com Python

5.7.1. Android e IOS
5.7.2. Frameworks para desenvolvimento cruzado
5.7.3. Provas e Deployment em dispositivos móveis

5.8. Design e UX em aplicativos móveis com Python

5.8.1. Design de interfaces móveis
5.8.2. Usabilidade e experiência do usuário com Python
5.8.3. Ferramentas de prototipagem e design

5.9. Testes e depuração em móveis com Python

5.9.1. Estratégias de Testing em dispositivos móveis
5.9.2. Ferramentas de depuração e monitoramento
5.9.3. Automação de Testes

5.10. Publicação em lojas de aplicativos com Python

5.10.1. Processo de publicação na App Store e no Google Play
5.10.2. Conformidade e políticas de aplicativos
5.10.3. Estratégias de marketing e promoção

Módulo 6. Interface e experiência do usuário com Python

6.1. Design de interface do usuário com Python

6.1.1. Design UI com Python
6.1.2. Interação usuário-computador com Python
6.1.3. Design centrado no usuário com Python

6.2. Ferramentas de design UI/UX com Python

6.2.1. Software de design e prototipagem
6.2.2. Ferramentas de colaboração e Feedback
6.2.3. Integração do design ao processo de desenvolvimento

6.3. Design responsivo e adaptativo com Python

6.3.1. Técnicas de design responsivo
6.3.2. Adaptação a diferentes dispositivos e telas
6.3.3. Testing e garantia da qualidade

6.4. Animações e transições com Python

6.4.1. Criação de animações eficazes com Python
6.4.2. Ferramentas e bibliotecas de animação
6.4.3. Impacto na UX e no desempenho

6.5. Acessibilidade e usabilidade com Python

6.5.1. Acessibilidade Web
6.5.2. Ferramentas e técnicas de avaliação
6.5.3. Implementação de melhores práticas

6.6. Prototipagem e Wireframes com Python

6.6.1. Criação de Wireframes e Mockups
6.6.2. Ferramentas de prototipagem rápida
6.6.3. Testes de usabilidade e Feedback

6.7. Teste de usabilidade com Python

6.7.1. Métodos e técnicas de teste de usabilidade
6.7.2. Análise e aprimoramento baseados em resultados
6.7.3. Ferramentas de teste de usabilidade

6.8. Análise do comportamento do usuário com Python

6.8.1. Técnicas de análise e Tracking
6.8.2. Interpretação de dados e métricas
6.8.3. Melhoria contínua orientada por dados

6.9. Melhorias baseadas em Feedback com Python

6.9.1. Gerenciamento e análise de Feedback
6.9.2. Ciclos de Feedback e melhoria contínua
6.9.3. Estratégias para implementar mudanças efetivas

6.10. Tendências futuras em UI/UX com Python

6.10.1. Inovações e tendências emergentes
6.10.2. Impacto das novas tecnologias na UI/UX
6.10.3. Preparação para o futuro do design

Módulo 7. Processamento de Dados e Big Datacom Python

7.1. Uso de Python em dados

7.1.1. Python em ciência e análise de dados
7.1.2. Bibliotecas de dados essenciais
7.1.3. Aplicações e exemplos

7.2. Configuração do ambiente de desenvolvimento com Python

7.2.1. Instalação de Python e ferramentas
7.2.2. Configurações de ambientes virtuais
7.2.3. Ferramentas de Desenvolvimento Integrado (IDE)

7.3. Variáveis, tipos de dados e operadores em Python

7.3.1. Variáveis e tipos de dados primitivos
7.3.2. Estruturas de dados
7.3.3. Operadores aritméticos e lógicos

7.4. Controle de fluxo: Condicionais e loops

7.4.1. Estruturas de controle condicionais (if, else, elif)
7.4.2. Bucles (for, while) e controle de fluxo
7.4.3. Compreensões de listas e expressões generativas

7.5. Funções e modularidade com Python

7.5.1. Uso de funções
7.5.2. Parâmetros, argumentos e valores de retorno
7.5.3. Modularidade e reutilização de código

7.6. Tratamento de erros e exceções com Python

7.6.1. erros e exceções
7.6.2. Tratamento de exceções com try-except
7.6.3. Criação de exceções personalizadas

7.7. Ferramenta IPython

7.7.1. Ferramenta IPython
7.7.2. Uso do IPython para análise de dados
7.7.3. Diferenças com o interpretador padrão do Python

7.8. Jupyter Notebooks

7.8.1. Jupyter Notebooks
7.8.2. Uso de notebooks para análise de dados
7.8.3. Publicação de notebooks Jupyter

7.9. Melhores práticas de codificação em Python

7.9.1. Estilo e convenções (PEP 8)
7.9.2. Documentação e comentários
7.9.3. Estratégias de teste e depuração

7.10. Recursos e comunidades Python

7.10.1. Recursos online e documentação
7.10.2. Comunidades e fóruns
7.10.3. Aprendizagem e atualização em Python

Módulo 8. Estruturas de dados e funções em Python

8.1. Conjuntos em Python

8.1.1. Operações e métodos
8.1.2. Diferenças e aplicação prática
8.1.3. Iteração e compreensão

8.2. Dicionários e seu uso em Python

8.2.1. Criação e manipulação de dicionário
8.2.2. Acesso e gerenciamento de dados
8.2.3. Padrões e técnicas avançadas

8.3. Entendimento de listas e dicionários em Python

8.3.1. Sintaxe e exemplos
8.3.2. Eficiência e legibilidade
8.3.3. Aplicações práticas

8.4. Funções de dados em Python

8.4.1. Criação de funções
8.4.2. Escopo e espaço de nomes
8.4.3. Funções anônimas e Lambda

8.5. Argumentos de função e retorno de valores em Python

8.5.1. Argumentos posicionais e nomeados
8.5.2. Valores de retorno múltiplos
8.5.3. Argumentos variáveis e palavras-chave

8.6. Funções Lambda e funções de ordem superior em Python

8.6.1. Uso das funções Lambdas
8.6.2. Funções Map, Filter e Reduce
8.6.3. Aplicações em processamento de dados

8.7. Tratamento de arquivos Python

8.7.1. Leitura e escrita de arquivos
8.7.2. Tratamento de arquivos binários e de texto
8.7.3. Boas práticas e tratamento de exceções

8.8. Leitura e escrita de arquivos de texto e binários em Python

8.8.1. Formatos de arquivo e codificação
8.8.2. Manuseio de arquivos grandes
8.8.3. Serialização e desserialização (JSON, pickle)

8.9. Contextos e operações com arquivos

8.9.1. Uso do gerenciador de contexto(with)
8.9.2. Técnicas de processamento de arquivos
8.9.3. Segurança e tratamento de erros

8.10. Bibliotecas de modelagem em Python

8.10.1. Scikit-learn
8.10.2. TensorFlow
8.10.3. PyTorch

Módulo 9. Gerenciamento de dados em Python com NumPy e Pandas

9.1. Criação e manipulação de Arrays em NumPy

9.1.1. NumPy
9.1.2. Operações básicas com Arrays
9.1.3. Manipulação e transformação de Arrays

9.2. Operações vetorizadas com Arrays

9.2.1. Vetorização
9.2.2. Funções universais (ufunc)
9.2.3. Eficiência e desempenho

9.3. Indexação e segmentação no NumPy

9.3.1. Acesso a elementos e Slicing
9.3.2. Indexação avançada e booleana
9.3.3. Reordenação e seleção

9.4. Pandas Series e DataFrames

9.4.1. Pandas
9.4.2. Estruturas de dados no Pandas
9.4.3. Manipulação de DataFrames

9.5. Indexação e seleção no Pandas

9.5.1. Acesso a dados em série e DataFrames
9.5.2. Métodos de seleção e filtragem
9.5.3. Uso de loc e iloc

9.6. Operações com Pandas

9.6.1. Operações aritméticas e alinhamento
9.6.2. Funções de agregação e estatísticas
9.6.3. Transformações e aplicação de funções

9.7. Manipulação de dados incompletos no Pandas

9.7.1. Detecção e tratamento de valores nulos
9.7.2. Preenchimento e exclusão de dados incompletos
9.7.3. Estratégias para lidar com dados incompletos

9.8. Funções e aplicações do Pandas

9.8.1. Concatenação e mescla de dados
9.8.2. Agrupamento e agregação (groupby)
9.8.3. Pivot Tables e Crosstabs

9.9. Visualização com Matplotlib

9.9.1. Matplotlib
9.9.2. Criação e personalização de gráficos
9.9.3. Integração com Pandas

9.10. Personalização de gráficos no Matplotlib

9.10.1. Estilos e configurações
9.10.2. Gráficos avançados (scatter, bar, etc.)
9.10.3. Criação de visualizações complexas

Módulo 10. Técnicas avançadas e aplicações práticas do NumPy e Pandas

10.1. Carregamento de dados de diferentes fontes

10.1.1. Importação de CSV, Excel e bancos de dados
10.1.2. Leitura de dados de APIs e Web
10.1.3. Estratégias de gerenciamento de big data

10.2. Armazenamento de dados em Python

10.2.1. Exportação para diferentes formatos
10.2.2. Eficiência de armazenamento
10.2.3. Segurança e privacidade de dados

10.3. Estratégias de limpeza de dados em Python

10.3.1. Identificação e correção de inconsistências
10.3.2. Normalização e transformação de dados
10.3.3. Automação de processos de limpeza

10.4. Transformação avançada de dados no Pandas

10.4.1. Técnicas de manipulação e processamento
10.4.2. Combinação e reestruturação de DataFrames
10.4.3. Uso de expressões regulares no Pandas

10.5. Combinação de DataFrames no Pandas

10.5.1. Merge, Join e concatenação
10.5.2. Gerenciamento de conflitos e fatores-chave
10.5.3. Estratégias de combinação eficientes

10.6. Transformação avançada e pivotamento de dados no Pandas

10.6.1. Pivot e Melt
10.6.2. Técnicas de Reshape e transposição
10.6.3. Aplicações em análise de dados

10.7. Séries temporais no Pandas

10.7.1. Gerenciamento de data e hora
10.7.2. Resampling e Window Functions
10.7.3. Análise de tendências e sazonalidade

10.8. Gerenciamento avançado de índices no Pandas

10.8.1. Índices multiníveis e hierárquicos
10.8.2. Seleção e manipulação avançada
10.8.3. Otimização de consultas

10.9. Estratégias de otimização de desempenho

10.9.1. Melhorias na velocidade e na eficiência
10.9.2. Uso de Cython e Numba
10.9.3. Paralelização e processamento distribuído

10.10. Projetos práticos de manipulação de dados

10.10.1. Desenvolvimento de exemplos de usos reais
10.10.2. Integração de técnicas de Python
10.10.3. Estratégias para resolver problemas complexos de dados

Esse programa inovador se adapta às suas necessidades para que você se mantenha atualizado com as últimas tendências e tecnologias, garantindo assim que você esteja na vanguarda da inovação em desenvolvimento de software"