Hora da Prática - Python para Data Science da Alura

Este notebook contém uma série de desafios e exercícios práticos que acompanham o curso de Python para Data Science da Alura. Ele foi projetado para consolidar os aprendizados de cada aula, oferecendo um espaço para construir, executar e testar as soluções propostas.

Aula 1: Introdução ao Python

Nesta seção, são abordados os conceitos fundamentais da linguagem Python, incluindo:

• Impressão de frases e variáveis.
• Utilização de print() para exibir diferentes tipos de dados.
• Formatação básica de saída.

Aula 2: Manipulando Dados no Python

Aqui, o foco é a interação com o usuário e a manipulação de dados, cobrindo:

• Coleta de dados via input().
• Conversão de tipos de dados (int(), float()).
• Operadores aritméticos (soma, subtração, multiplicação, divisão, exponenciação, divisão inteira, módulo).
• Edição e manipulação de strings (upper(), lower(), strip(), replace()).

Aula 3: Estruturas Condicionais

Esta parte do notebook explora a tomada de decisões em Python, com exercícios sobre:

• Declarações if, elif e else.
• Comparação de valores.
• Verificação de par/ímpar, vogal/consoante.
• Projetos práticos como calculadora e identificação de tipos de triângulos.

Aula 4: Estruturas de Repetição

Dedica-se a loops e iterações, incluindo:

• Estruturas while e for.
• Criação de tabuadas.
• Cálculos de fatorial.
• Verificação de números primos.
• Análise de crescimento de colônias e distribuição de idades.

Aula 5: Estruturas de Dados

Esta seção aborda as principais estruturas de dados em Python:

• Listas: criação, manipulação, cálculo de médias e filtragem.
• Dicionários: criação, acesso a elementos, cálculo de totais e identificação de maiores/menores valores.
• Projetos práticos envolvendo análise de dados de vendas, votos e informações de diversidade biológica.

Contribuição

Sinta-se à vontade para sugerir melhorias ou correções. Este é um material de apoio ao aprendizado.