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Python & Dados

Nossa Metodologia

A educação tradicional tem um foco no ensino, o conteúdo é passado de uma forma e os alunos que se adaptarem vão bem e os demais vão mal. O conteúdo é quase sempre expositivo tornando o aluno um mero "espectador" do seu próprio processo de aprendizagem. Na Let's Code buscamos o oposto. Nosso foco é na aprendizagem, em auxiliar o aluno a desenvolver sua autonomia sob orientação do professor. Planejamos constantemente novas ferramentas e a aplicação de metodologias nas quais o aluno possa se engajar em reforçar e consolidar seus conhecimentos na prática, além de adquirir novos.

Nossas aulas utilizam metodologias ativas, são majoritariamente práticas e se valem constantemente de projetos (Project Based Learning, PBL). Projetos permitem que os alunos envolvam-se com problemas complexos e realistas, resolvidos pela aplicação dos conhecimentos adquiridos em sala de aula, no material e por meio de pesquisa. A jornada de aprendizagem do aluno se dá de forma síncrona (durante a aula) e assíncrona (atividades autônomas fora de aula), sempre priorizando o aprendizado prático.

Nossa avaliação é formativa, qualitativa e contínua, abrange alunos, professores e uma auto-avaliação do aluno. A avaliação é continua, aula a aula medimos o engajamento dos alunos no ensino remoto e a qualidade do aprendizado a cada final de módulo (a cada 3 semanas). As avaliações apresentam de forma clara o que era esperado do nível em que ele foi avaliado, bem como o necessário para alcançar os próximos. Assim ele pode continuar se desenvolvendo de forma autônoma, até mesmo após o final do curso.

Tecnologias

Ícone do Python

Python

Ícone do MongoDB

MongoDB

Ícone do Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Server

Ícone do PostgreSQL

PostgreSQL

Ícone do MySQL

MySQL

Módulos

Lógica de Programação (I, II)

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Trabalha os fundamentos de programação estruturada, conceitos, estruturas e sintaxes fundamentais à programação como condicionais, laços e funções.

Orientação a Objetos

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Trabalha um estilo de programação baseado na modelagem de entidade do "mundo real" de forma computacional, que possuem características e comportamentos.

Estrutura de Dados

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Trabalha estruturas de dados importantes para a resolução de diversos problemas computacionais, além de estimular maior profundidade e pensamento crítico na construção de códigos.

Banco de Dados

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Ícone do MongoDB
Ícone do Microsoft SQL Server
Ícone do PostgreSQL
Ícone do MySQL

Trabalha técnicas de modelagem entidade-relacionamento e criação, gerenciamento, manutenção e otimização de modelos físicos. Introduz os tipos de bancos de dados NoSQL, focando-se na modelagem e implementação de banco documentais.

Estatística (I, II)

Trabalha os fundamentos estatísticos indispensáveis à aplicação de modelos e técnicas de análise de dados.

Machine Learning (I, II, III)

Trabalha modelos computacionais baseados em aprendizagem de máquina e sua aplicação em diversos cenários do mundo profissional.

Dados Não-Estruturados (I, II)

Trabalha com técnicas para extração de informação estruturada de formatos não estruturados de dados como imagens, áudios e textos.

Redes Neurais

Trabalha a aplicação de redes neurais em cenários estruturados e não estruturados, adentrando em diversas arquiteturas como MLP, CNN e RNN.

Big Data

Trabalha conceitos relacionados a Big Data, governança e as ferramentas mais utilizadas no mercado.

Modelos Produtivos

Trabalha técnicas de deployment para modelos de ciência de dados abordando versionamento, esteiras de CI/CD, distribuição e escalabilidade.