🐍 Trilha Python para Dados

Python do zero ao tratamento de dados.

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O que é esta trilha?

A trilha de python é para quem nunca programou e quer aprender Python com foco em dados, análise, limpeza e transformação com pandas.

Cada módulo tem teoria, exemplos práticos e exercícios no estilo LeetCode para treinar escrita de código de verdade.

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Para quem é?

• Analistas e engenheiras de dados que ainda não programam
• Profissionais que vieram do Excel/BI e querem migrar para código
• Qualquer pessoa que quer aprender Python com foco em dados desde o zero

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O que você vai aprender

Módulo	Conteúdo
01 - Primeiros passos	Python, VS Code, variáveis, tipos, print
02 - Lógica e estruturas	Condicionais, listas, dicionários, loops, funções
03 - Arquivos e dados	CSV, JSON, try/except, Jupyter Notebook
04 - Pandas na prática	DataFrame, carregar CSV, explorar, filtrar, tratar nulos
05 - Limpeza de dados	Tipos, duplicatas, colunas novas, apply
06 - Análise exploratória	groupby, estatísticas, ordenar, exportar
07 - Visualização	Matplotlib, gráficos, cores, títulos
Projeto final	Dataset a definir para explorar, limpar, analisar, visualizar

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Estrutura dos arquivos

python-para-dados/
├── modulo-01-primeiros-passos/
├── modulo-02-logica-e-estruturas/
│   ├── 01_condicionais.py
│   ├── 02_listas.py
│   ├── 03_dicionarios.py
│   ├── 04_loops.py
│   ├── 05_funcoes.py
│   └── gabarito.py
├── modulo-03-arquivos-e-dados/
├── modulo-04-pandas/
├── modulo-05-limpeza/
├── modulo-06-eda/
├── modulo-07-visualizacao/
├── projeto-final/
└── README.md

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Como usar os exercícios

Cada arquivo .py tem exercícios organizados em três níveis:

Nível 1 - Básico Conceitos fundamentais. Resolve antes de avançar.

Nível 2 - Intermediário Combinação de conceitos. Exige raciocínio lógico.

Nível 3 - Desafio Funções com assinatura definida, entrada e saída esperada. Treina escrita de código.

💡 Tente resolver cada exercício antes de consultar o gabarito.py.

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Como começar

1. Instale o Python

Baixe em: python.org/downloads

Verifique a instalação:

python --version

2. Instale o VS Code

Baixe em: code.visualstudio.com

Instale a extensão Python dentro do VS Code.

3. Faça o fork e clone

# Fork pelo GitHub, depois:
git clone https://github.com/SEU_USUARIO/python-para-dados.git
cd python-para-dados

4. Crie o ambiente virtual

python -m venv venv
source venv/bin/activate    # Mac/Linux
venv\Scripts\activate       # Windows

5. Comece pelo Módulo 01

Abra modulo-01-primeiros-passos/ e siga a ordem dos arquivos.

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Sobre os exercícios de desafio

Os exercícios de Nível 3 seguem o formato do LeetCode:

def nome_da_funcao(parametro: tipo) -> tipo_retorno:
    # SUA SOLUÇÃO AQUI
    pass

# Casos de teste já fornecidos
print(nome_da_funcao(entrada))  # saída esperada

Você escreve a solução dentro da função e roda o arquivo para ver se os resultados batem.

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Conexão com o projeto prático

Os exercícios do Módulo 02 já usam dados do contexto da VoughtGuard:

• Exercício de condicionais → classificar risco de transação
• Exercício de listas → analisar transações em lote
• Exercício de dicionários → perfil de fraude por país
• Exercício de loops → validar status de transações
• Exercício de funções → pipeline de limpeza de dados

No Projeto Final, você vai aplicar tudo isso no dataset real com 10.000 transações.

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Contribuindo

Esta trilha é open source. PRs são bem-vindos.

Antes de contribuir, leia o CONTRIBUTING.md.

Tipos de contribuição aceitos:

• Novos exercícios com contexto de dados
• Correções no gabarito
• Melhorias na documentação
• Tradução de enunciados

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Não sabe por onde começar?

→ 🌟 Comece pela trilha-01-fundamentos

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⭐⭐⭐⭐ Starlight Git Project · open source · feito para profissionais de dados

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