Guia Carreiras Com Python

Como impulsionar sua carreira usando a linguagem
de programação mais popular do mundo

Introdução: O que é Python?
Python é uma linguagem de programação de alto nível, interpretada e
de propósito geral.
Criada por Guido van Rossum e lançada em 1991, o Python tem como
objetivo ser fácil de aprender e usar, com uma sintaxe limpa e legível.
Desde o seu lançamento, o Python se tornou uma das linguagens de

programação mais populares do mundo e é amplamente utilizada
em diversas indústrias, desde tecnologia até finanças e saúde.
Uma das principais características do Python é a sua simplicidade. A sintaxe da linguagem é
projetada para ser fácil de ler e entender, com menos necessidade de digitar código em
comparação com outras linguagens de programação.
O famoso código ”Olá Mundo” escrito em Python
O mesmo código escrito em Java
Tipos de linguagens
Python é uma linguagem interpretada, o que significa que o código é executado linha por linha,
sem a necessidade da utilização de um compilador para transformá-lo em um arquivo binário.
Isso o torna uma ótima opção para prototipagem rápida de ideias e projetos.
Esse é o tipo da linguagem Python
SEMANA DO PYTHON NA PRÁTICA Empowerdata Todos os direitos reservados

Python é Multiplataforma
Outra grande vantagem do Python é a sua flexibilidade. Como ela é uma linguagem de propósito
geral, pode ser usada para uma ampla variedade de aplicativos: desde Desenvolvimento Web,
Automação de Processos, Análise de Dados até aplicações de Inteligência Artificial.
Além disso, Python é uma linguagem multiplataforma,

o que significa que o mesmo código Python pode ser
executado em diferentes sistemas operacionais, como
W indows Mac S e inux.
, O L
Sintaxe simplificada
A sintaxe do Python é relativamente simples e fácil de entender, mesmo para iniciantes na
programação. O código Python é organizado em blocos e é fortemente orientado a identação.
Isso significa que a organização do código é determinada pelo recuo ou identação do código, e
não por chaves ou palavras-chave específicas, como em outras linguagens de programação.
Por exemplo, em Python, o código que define uma função pode ser escrito da seguinte forma:
Observe como o bloco de código da função é determinado
pela identação do código abaixo da linha def
minha funcao argumento , argumento isso o torna
_ ( 1 2);
muito mais leg el e f cil de entender.

ív á
Agora veja como ficaria essa mesma função na linguagem

Java, que usa chaves para definir blocos de código:
Bibliotecas: a solução para qualquer problema

Com uma grande comunidade de desenvolvedores e usuários em todo o
mundo, a linguagem Python oferece mais de 400.000 bibliotecas que
podem ser instaladas em segundos.
A disponibilidade dessas bibliotecas significa que os desenvolvedores

podem aproveitar as soluções existentes em vez de reinventar a roda,
economizando tempo e esforço no desenvolvimento de aplicativos Python.
Algumas das bibliotecas mais populares incluem NumPy, Pandas,

Matplotlib, Scikit-learn, Flask, Django e FastAPI.

Por que você precisa aprender Python em 2023?
Alta popularidade no mercado
Em 2023, a expectativa é que o mercado de trabalho continue a crescer, especialmente em áreas
como Inteligência Artificial e Análise de Dados. Por isso, uma das vantagens de aprender Python
é a grande quantidade de oportunidades de trabalho disponíveis.
Empresas de todos os tamanhos estão procurando profissionais que saibam Python para
trabalhar em áreas como Tecnologia da Informação, Financeiro, Logística, Suprimentos,
Engenharia, Saúde, Mercado Financeiro, Mercado Imobiliário, Indústria Farmacêutica, entre outras.
Python pelo segundo ano consecutivo foi
- -
eleita como a linguagem preferida por ientistas

C
de Dados em todo o mundo pela pesquisa da IEEE

(Institute of Electrical and Electronics Engineers).
Toda essa popularidade se dá pela rapidez com que os profissionais aprendem e a facilidade
com que podem usar esse aprendizado em problemas reais dentro das empresas.
Fle ibilidade
x
Python é muito popular para trabalhos remotos, o que significa que

você pode trabalhar em projetos para empresas de todo o mundo
sem nunca ter que sair de casa.
Outra vantagem é a facilidade de uso e a sua capacidade de se

adaptar a diferentes necessidades. Isso torna a linguagem a escolha
ideal para aqueles que buscam se adequar às diferentes áreas.
Isso significa que um profissional que domina Python pode

facilmente mudar de setor de indústria sem precisar aprender uma
nova linguagem de programação.

Aplicações
da linguagem Python
Desenvolvimento Web
Python é muito utilizado em Desenvolvimento Web, especificamente nas aplicações do tipo
Backend. A linguagem é uma das principais escolhas para o desenvolvimento de aplicativos
Web, desde pequenos sites estáticos até grandes plataformas de comércio eletrônico.
Existem diversas bibliotecas e frameworks em Python, como Flask, Django e FastAPI. A escolha
do framework depende do tamanho e complexidade do projeto.
Python permite os desenvolvedores a criarem aplicativos de alta
qualidade e escaláveis.
Grandes empresas de tecnologia utilizam a linguagem no

desenvolvimento de muitas de suas aplicações. Alguns exemplos:
Instagram, Netflix, Google, Microsoft, Disney e Nasa.
Análise de Dados
Python é a principal linguagem utilizada em Análise de Dados e Ciência de Dados, devido ao
seu grande ecossistema de bibliotecas e ferramentas voltadas para essa área.
O pacote Pandas é uma das bibliotecas mais populares para manipulação e análise de dados
tabulares, enquanto o NumPy é utilizado para trabalhar com matrizes e operações numéricas.
Além disso, a linguagem Python é frequentemente usada em conjunto com outras ferramentas,
como Jupyter Notebooks e o Power BI para criar relatórios interativos e visualizações de dados,
tornando a análise de dados mais acessível e compreensível para as partes interessadas.

Como resultado, a demanda por profissionais que sabem como usar Python para Análise de
Dados continua a crescer, tanto em setores tradicionais quanto em campos emergentes como a
Inteligência Artificial e a Análise Preditiva.
Aprendizado de Máquina
A linguagem Python também é muito utilizada na área de
Aprendizado de Máquina.
As bibliotecas de Machine Learning como Tensorflow, Keras e

PyTorch, são algumas das mais avançadas disponíveis
atualmente e oferecem aos desenvolvedores a capacidade de
criar sistemas de Inteligência Artificial sofisticados e eficientes.
Aprender Python pode lhe dar a habilidade de se envolver

nesse campo emocionante e em rápido crescimento.
Automação de tarefas (RPA)

A automação de tarefas é uma área crescente em que o Python é uma escolha popular devido à
sua facilidade de uso e bibliotecas especializadas em automação.
Com a Automação de Processos Robóticos (RPA) é possível criar programas que realizam
tarefas repetitivas e intensivas, como preencher formulários, coletar dados e realizar operações
em aplicativos de desktop.
O uso de Python para RPA permite que as empresas economizem tempo e recursos, além de
minimizar erros humanos.

Análise de Dados
o ouro do mercado
Com certeza, aprender Python é uma habilidade valiosa para qualquer aplicação que citamos,
mas aprender Python para Análise de Dados é o que há de melhor neste momento.
Com o crescimento do Big Data e a importância cada vez maior da tomada de decisões
baseadas em dados, a demanda por profissionais que possam coletar, limpar, analisar e
visualizar dados de maneira eficaz está aumentando rapidamente.
A Análise de Dados é uma das áreas mais importantes e em rápido crescimento no mercado de
trabalho e Python é a principal linguagem de programação utilizada, devido ao grande
ecossistema de bibliotecas e ferramentas especialmente desenvolvidas para esse objetivo.
Dizemos que o mercado da Análise de Dados é o ouro do mercado pela altíssima demanda por
profissionais capacitados e altos salários para aqueles que têm essa competência.
Essa diferença existe até mesmo entre profissionais que trabalham com a linguagem Python.
Cientistas de Dados no Brasil têm média salarial 50% maior que Desenvolvedores Python.

Essa alta demanda por profissionais da área de Dados - que só em 2021 cresceu 500% -
acontece porque as empresas estão implementando a Análise de Dados em todas as áreas de
seus negócios.
A verdade é que os dados são o petróleo da era digital, segundo a revista The Economist,
o que faz deles um recurso extremamente valioso.
Por ser um recurso tão precioso, as empresas confiam seus dados a serem analisados somente
por profissionais que tenham o conhecimento da ferramenta certa.
É por isso que os salários dessa próspera área chegam a R$22 mil e são mais de 8.000 vagas
abertas - entre os níveis júnior, pleno e sênior - no LinkedIn para quem domina o Python.
Aqueles que dominam as habilidades de análise, bibliotecas e ferramentas relevantes podem

conseguir ótimas oportunidades e ajudar suas empresas a tomar decisões mais acertadas,
melhorando cada vez mais a eficiência dos negócios.

6 bibliotecas que você precisa conhecer para Análise de Dados
Manipulação e Análise de Dados
Uma das bibliotecas mais populares para manipulação e análise
de dados tabulares é a Pandas, que permite que os usuários
importem, manipulem e exportem dados em vários formatos,
como CSV, Excel e SQL.
Além disso, o Pandas oferece uma ampla gama de funções para

limpeza, transformação e agregação de dados, tornando a
análise de dados mais fácil e eficiente.
Cálculos
A NumPy fornece um conjunto poderoso de funções
matemáticas e numéricas que podem ser usadas para trabalhar
com matrizes e operações numéricas.
A SciPy é outra biblioteca que fornece funções matemáticas e

científicas adicionais, como estatísticas, otimização e
processamento de sinais.
Visualização de Dados
O uso de Python em Análise de Dados também se estende à
criação de visualizações e relatórios interativos.
A Matplotlib é uma biblioteca popular que permite a criação de

gráficos e visualizações de dados personalizados, enquanto o
Seaborn fornece um conjunto de visualizações estatísticas
prontas para uso.
Já o Plotly é uma biblioteca mais avançada que permite criar

gráficos e visualizações interativas, o que é útil para compartilhar
informações e insights de dados com outras pessoas.

Bônus
30 perguntas feitas em
entrevistas de emprego
NÍVEL JÚNIOR
1 O que é Python e como ele pode ser usado em uma empresa?

2 Quais tipos de dados você conhece na linguagem Python?
3 Quais estruturas de dados você conhece?
4 Explique com suas palavras o que são variáveis e para que servem.
5 O que é uma lista e como ela pode ser criada?
6 É possível alterar os elementos de uma lista?
7 Explique o que é uma tupla e como ela pode ser criada.
8 É possível inserir um elemento em uma tupla?
9 Liste as principais diferenças entre uma lista e uma tupla.
10 Python é uma linguagem interpretada ou compilada?
11 Qual a diferença entre uma linguagem interpretada e uma compilada?
12 O que são dicionários e como funcionam?
13 Cite e explique duas estruturas de repetição.
14 Explique as diferenças entre um laço FOR e um WHILE.
15 O que é uma estrutura condicional. Cite um exemplo.

16 Como importamos um módulo no Python?
17 Como instalamos uma biblioteca no Python?
18 O que é Programação Orientada a Objetos?
19 O que é uma classe em Python?
20 Quais são os principais elementos de uma classe?
21 Defina herança dentro do paradigma de Orientação a Objeto.
22 Qual a função da estrutura try...exception?
23 Qual a função da biblioteca Pandas?
24 Qual a função da biblioteca Numpy?
25 Qual a finalidade da biblioteca Matplotlib?
26 O que é Django?
27 O que é Flask?
28 O que é uma API?
29 Como podemos ler um arquivo TXT no Python?
30 Como são delimitados os blocos de código na linguagem Python?

O MELHOR TREINAMENTO DE
PYTHON DO BRASIL ESTÁ
QUASE COMEÇANDO...
Uma imersão de 4 aulas para você aprender Python do zero e

criar projetos que se destacam no mercado de trabalho.
mesmo que você nunca tenha programado
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O mesmo código escrito em Java

Esse é o tipo da linguagem Python

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Bibliotecas: a solução para qualquer problema

A disponibilidade dessas bibliotecas significa que os desenvolvedores

Algumas das bibliotecas mais populares incluem NumPy, Pandas,

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Além disso, o Pandas oferece uma ampla gama de funções para

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A Matplotlib é uma biblioteca popular que permite a criação de

Já o Plotly é uma biblioteca mais avançada que permite criar

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