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A Arte de Fazer: Code 40 Desafiadores Programas Python Hoje!

Ciência da Computação Através de Aplicações Python. Aprenda fazendo.

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Total de horas: 28.5

Aulas: 157

Nível: Iniciante

Ciência da Computação Através de Aplicações Python. Aprenda fazendo. Olá, meu nome é John Smith. Sou um educador experiente, aprendiz ao longo da vida e programador autodidata. Possuo diplomas oficiais de Bacharel em Indústria Musical, Educação e Física, Mestrado em Ciências Matemáticas e um certificado em Desenvolvimento de Software da Microsoft. Embora eu deva meu amplo conhecimento em Música, Física, Matemática e Educação aos muitos grandes educadores com quem trabalhei, meu entendimento de Ciência da Computação é todo meu. Nunca fiz um curso de ciência da computação "oficial"; sou completamente autodidata. No entanto, não deixe que isso o desencoraje de fazer este curso! Em vez disso, deixe que isso o motive a aprender qualquer coisa que você queira. Não apenas eu fiz isso, mas também percebi o que funciona melhor para o programador autodidata e aperfeiçoei o processo! Veja bem, eu tinha esse medo profundo logo após o nascimento do meu filho de que eu havia parado de crescer como indivíduo; que a pessoa que eu era aos 30 anos seria a mesma pessoa que eu seria aos 55. Eu sentia que não havia literalmente NENHUM tempo no dia para fazer qualquer coisa além de ir trabalhar e ser pai. Isso é, até eu comprar um livro sobre Ciência da Computação, e um senso de maravilha foi despertado. Li inúmeros livros, assisti a centenas de vídeos e passei milhares de horas explorando e escrevendo código. Eu costumava acordar rotineiramente às 3:00 da manhã para aprender por algumas horas antes de ir para o meu emprego em tempo integral, ensinando no ensino médio, antes de ir para o meu emprego de meio período no ensino superior. Os dias eram longos, mas acordar às 3:00 da manhã para ler, aprender ou codificar me beneficiava mais do que algumas horas extras de sono. Isso me ajudou a perceber que eu nunca havia terminado de aprender; nunca havia terminado de crescer. Para mim, isso é o que define um aprendiz ao longo da vida. Tenho anos de experiência em sala de aula como professor de Física do ensino médio, professor de Ciência da Computação e professor de Matemática universitário. Faço parte do Programa de Professores Mestres do Estado de Nova York; uma rede de mais de 800 excelentes professores de escolas públicas em todo o estado que compartilham uma paixão por sua própria aprendizagem em STEM e por colaborar com colegas para inspirar a próxima geração de líderes em STEM. Mais importante, eu sei o que motiva as pessoas a aprender por conta própria; encontrar uma maneira de criar tempo para aprender quando não há tempo disponível. Eu entendo que o tempo é valioso e que toda aprendizagem deve ser envolvente, significativa e ter propósito. Combinando minha experiência como educador e meu próprio interesse pessoal em ciência da computação autodidata, cheguei a uma conclusão reveladora; a maioria do material educacional para o programador autodidata NÃO É EDUCACIONAL DE FORMA ALGUMA. Em vez disso, ele se enquadra em uma das duas categorias: Escrever pequenos "trechos" de programas que, tirados do contexto, parecem não ter nenhum propósito e, francamente, estão abaixo do usuário. Exemplos principais incluem usar um loop for para imprimir todos os números pares de 1 a 100 ou usar declarações if para responder a uma entrada genérica do usuário. Aqui, os usuários ficam entediados e não são desafiados a criar algo com significado. Há pouco propósito além de adquirir o que é essencialmente conhecimento factual. É uma perda de tempo. Assistir a outras pessoas codificarem "aplicações" inteiras sem um verdadeiro entendimento do que está acontecendo. Esses são programas cujo escopo está além do usuário, nos quais não há um guia claro para orientar o usuário pelo processo de pensamento sem apenas fornecer as respostas. Aqui, sem o devido suporte e orientação, o usuário acaba deixando outra pessoa desvendar a solução para ele. Há pouca participação em assistir a outra pessoa trabalhar e raramente surge um pensamento próprio. É uma perda de tempo. Sim, admito que algum aprendizado ocorre ao realizar tarefas simples ou assistir a outros completarem tarefas complicadas. Na verdade, grande parte do que aprendi foi feito dessa maneira. No entanto, estou lhe dizendo que isso não se compara ao aprendizado que ocorre ao FAZER um trabalho significativo e apropriadamente desafiador. Esta é a arte de fazer. A arte de fazer é a forma de arte de transformar-se de um aprendiz passivo que observa para alguém que vê o processo de aprendizagem pelo que realmente é; um mecanismo para melhorar a si mesmo. Em "A Arte de Fazer", trabalhei muito para reunir 40 "Problemas Desafiadores" significativos, envolventes e com propósito para você resolver. Cada problema desafiador é diferenciado em 3 níveis de aprendizado. Primeiro, você recebe uma descrição do programa que deve criar e um exemplo de saída. Isso permite aos usuários a oportunidade de resolver problemas bem definidos que são significativos e apropriados em escopo. Aqui, toda a solução é gerada pelo usuário. É uma aprendizagem envolvente. Segundo, você recebe um guia abrangente que o ajudará no processo de pensamento necessário para codificar com sucesso seu programa. Isso permite aos usuários a assistência apropriada que testa seu conhecimento e os obriga a gerar os pensamentos necessários para resolver o problema dado. É uma aprendizagem significativa. Terceiro, você recebe o código completo, com comentários, para destacar como alcançar o objetivo final. Isso permite aos usuários consultar uma versão funcional do programa se estiverem presos e não conseguirem resolver uma parte do problema sem assistência. Em vez de ficarem frustrados, os usuários podem consultar rapidamente esse código para obter uma base intelectual e trabalhar para resolver o problema por conta própria. É uma aprendizagem com propósito. Envolver, significativo e com propósito. Esses problemas desafiadores são veículos que não apenas ensinam ciência da computação, mas também ensinam a arte de fazer. Garanto que, depois de concluí-los, você se considerará um aprendiz ao longo da vida e se orgulhará de se chamar de programador autodidata. Ao longo do escopo deste livro e seus 40 problemas desafiadores, você será exposto a inúmeras ideias, teorias e conceitos fundamentais de ciência da computação. Ao trabalhar em todos os 40 problemas desafiadores, você obterá um entendimento de nível de domínio dos seguintes tópicos: Tipos de Dados: Strings: Uma série de caracteres Inteiros: Números inteiros Floats: Números decimais Listas: Uma coleção mutável Tuplas: Uma coleção imutável Ranges: Uma sequência de inteiros Booleans: Um valor Verdadeiro ou Falso Dicionários: Uma coleção de pares chave-valor Fluxo de Controle: Loops For Declarações If Declarações If/Else Declarações If/Elif/Else Break Pass Continue Loops While Def Return Operadores de Atribuição, Álgebra, Lógicos, Membros e Comparação = Atribuição += Atribuição Composta -= Atribuição Composta + Concatenação (strings) + Adição (inteiros e floats) - Subtração * Multiplicação / Divisão ** Exponenciação % Divisão de Módulo And Or Not In Not in == Igual a != Diferente de < Menor que > Maior que <= Menor ou igual >= Maior ou igual Mais de 20 Funções Embutidas do Python: print() type() str() int() float() input() round() sorted() len() range() list() min() max() sum() zip() bin() hex() set() bool() super() Métodos de Strings: .upper() .lower() .title() .strip() .count() .join() .startswith() .replace() .split() Métodos de Listas: .append() .insert() .pop() .remove() .sort() .reverse() .copy() .index() Métodos de Dicionários: .items() .keys() .values() .most_common() E Bibliotecas Externas: math datetime cmath random collections time matplotlib tkinter O que você vai aprender Conceitos fundamentais de ciência da computação que são transferíveis para TODAS as linguagens de programação. Fundamentos da linguagem Python, bem como como importar e trabalhar com 8 bibliotecas como random, matplotlib e tkinter. Como realmente escrever SEUS PRÓPRIOS programas. Você não vai apenas sentar e assistir. Você vai FAZER! 40 "Problemas Desafiadores" que incluem uma descrição do problema, guia detalhado, exemplo de saída e código completo. Comunicar-se secretamente com um amigo codificando/decodificando informações com base em corpos de texto predeterminados. Simular a loteria Power Ball e ver como ajustar o número de bolas afeta a probabilidade de se tornar um bilionário. Ver o efeito devastador dos juros sobre em