Repositório direcionado para os projetos do #100daysofcode (1ª edição)
Esse repositório não será continuado. Parei o desafio no dia 61. A correria da faculdade somada com o cenário atual fez com que eu não conseguisse dar conta. Essa foi a primeira edição do desafio aqui. Digo 'primeira edição' pelo fato de querer fazer mais vezes, com novas tecnologias + algumas pendentes dessa edição. Independente de tudo, estou orgulhoso de ter passado dos 50% do desafio. Mesmo com o tempo, chegar ao dia 61 já me deixou muito feliz. O objetivo do 100daysofcode é estudar e evoluir cada vez mais. Por isso não pretendo parar!
Até a próxima edição do desafio!!
- Início: 13 de julho
- 25%: 6 de agosto
- Início do projeto 'Organizador': 28 de julho
- 50%: 6 de setembro
- Início do mini projeto 'Histórico de Leitura': 29 de setembro
- Aprender mais sobre a utilização do GitHub
- Estudar programação em Python
- Iniciar estudos em Machine Learning
- Iniciar estudos em Visão Computacional
- Criar projetos de Machine Learning com Python
- Treinar Python + mini-projetos
- Aplicações em Visão Computacional
- Aumentar o conhecimento na línguagem C++ alinhado aos estudos da faculdade
OBS: Se alguma pasta de 'dia x' não aparecer contabilizado na pasta Introdução ao Python, é pelo fato de ter tido equivalência com alguma outra dentre: Computer Vision Introduction, Machine Learning Introduction ou Exercícios Python.
Projetos de Visão Computacional se encontram no repositório da Mentoria Vision
Projetos e atividades utilizando C++ estão presentes no repositório de Atividades da Faculdade
| Dia | Estudos | Tempo |
|---|---|---|
| 1 | Python: funções, *args, docstring | 2h |
| 2 | Python: kwargs, tuplas, biblioteca pandas | 2h |
| 3 | Python: tuplas, dicionários, análise de dados de arquivos csv com Pandas | 3h |
| 4 | Python: mapas(complemento dicionários), sets, Módulo Collections | 1h |
| 5 | Python: Módulo Collections(Finalização), List Comprehension, Listas Aninhadas | 1h |
| 6 | Python: Dictionary Comprehension, Set Comprehension, Funções lambda | 1h |
| 7 | Python: Map + Revisão dos assuntos vistos na semana | 1h30 |
| 8 | Python: Funções integradas - Filter, Reduce, Any & All | 2h |
| 9 | Python: Funções integradas - Generators, Sorted | 1h |
| 10 | Python: Funções integradas (finalização) / Estudo dos erros mais comuns em Python | 2h |
| 11 | Python: Bloco Try/Except/Else/Finally, Métodos de Debugging para tratar erros | 2h30 |
| 12 | Pythn: Módulo Random | 1h |
| 13 | Python: Módulos Built-in, Módulos Customizados, Módulos Externos, Pacotes, Dunder Main e Name | 2h |
| 14 | Python: Revisão dos assuntos estudados na semana (map, filter, zip, exceções, debugging, sorted) | 1h |
| 15 | Python: Leitura e escrita de arquivos, Seek e cursor, comando with. Treino Pandas. | 2h |
| 16 | Python: Modos de Arquivos, StringIO, Sistemas de Arquivos, Iteradores e Iteráveis | 2h |
| 17 | Python: Geradores e Iteradores (testes de memória e velocidade), High Order Functions | 1h45 |
| 18 | Python: Decorators, Metadata com Wraps, Forçando tipos de dados | 2h |
| 19 | Python: Treino com desafios no URI | 5h |
| 20 | Python: Orientação a Objetos, Classes + desafios URI | 1h30 |
| 21 | Python: Desafio URI | 1h30 |
| 22 | Python: POO -> Atributos | 1h45 |
| 23 | Python: Métodos + Desafio URI | 1h30 |
| 24 | Python: Métodos (finalização), Objetos | 1h20 |
| 25 | Python: Revisão de orientação a objetos // Machine Learning (teoria): Introdução, Terminologias, Classificação, Regressão, Tipos de Aprendizagens) | 2h |
| 26 | Python: Abstração e Encapsulamento // Machine Learning (prática): Tratamento de valores inconsistentes e valores faltantes, escalonamento de atributos | 2h30 |
| 27 | Machine Learning: Transformação de variáveis categóricas, Avaliação de Algoritmos, Divisão dos atributos da Base de Dados entre treinamento e teste, Aprendizagem Bayesiana (Introdução) | 2h30 |
| 28 | Revisão dos conteúdos de Machine Learning | 1h |
| 29 | Python: Herança // Machine Learning: Revisão + Treino | 1h30 |
| 30 | Machine Learning: Teoria Naive Bayes | 1h |
| 31 | Machine Learning: Teoria + Prática de Naive Bayes // Prática com outros exemplos de base de dados | 2h |
| 32 | Machine Learning: Mais treinos com o Naive Bayes + Cálculo de precisão + Matriz de confusão | 2h |
| 33 | Machine Learning: Estudo da matemática por trás de algoritmos de Machine Learning + Práticas com Naive Bayes | 2h |
| 34 | Machine Learning: Estudos em tratamento de Missing Values em Datasets com Pandas e Sklearn | 1h |
| 35 | Machine Learning: Prática com algoritmo Naive Bayes | 1h |
| 36 | Python: Exercícios + prática com POO // Machine Learning: Estudo de outros Notebooks para entender outras maneiras de tratamento e classificação | 2h |
| 37 | Python: Exercício de POO | 1h |
| 38 | Python: Utilização do decorator @property em python para manipulação de variáveis privadas ('getters' e 'setters') | 1h30 |
| 39 | Python: Refatoração e entendimento da utilização do decorator @property para getters e setters. + Teste de recursividade com Fatorial e Sequência de Fibonacci // Machine Learning: Utilização do Matthews Correlation Coefficient e Avarage Precision Score para cálculo da acurácia de algoritmos de Machine Learning | 2h |
| 40 | Machine Learning: Estudo das aplicações do XGBClassfier + Estudo de técnicas de exploração mais detalhada de dados | 2h |
| 41 | Machine Learning: Estudo de Notebooks já existentes para aprender técnicas de exploração de dados | 1h |
| 42 | Machine Learning: Mais estudos voltados para pré-processamento de dados // Computer Vision: Introdução ao OpenCV | 2h |
| 43 | Python: Geração de Wordcloud através da extração de arquivos por Web Scraping e armazenando em um DataFrame | 1h |
| 44 | Python: Desenvolvimento de um programa que automatiza uma tarefa no computador // Computer Vision: Estudos da parte teórica de Visão Computacional | 2h |
| 45 | Python: Alterações no programa desenvolvido | 1h30 |
| 46 | Python: Mais alterações feitas no programa desenvolvido, criando recursos ainda mais eficientes + Revisão de conceitos básicos do Python | 2h30 |
| 47 | Python: Ajustes no projeto 'Organizador' + aprofundamento na biblioteca 'os' | 1h |
| 48 | Python: Treinamento em Orientação a Objetos com Python // Machine Learning: Entendendo o funcionamento do deploy de um modelo de ML | 2h |
| 49 | Python: Revisão de funções Lambda | 1h |
| 50 | Computer Vision: Estudo do histograma de cores + plotagem de figuras + estudo de técnicas de blur + revisão | 3h30 |
| 51 | Computer Vision: Revisão de reconhecimento facial, haarscascade, criação de dataset para reconhecimento facial | 1h30 |
| 52 | Python: Revisão de conceitos de POO fazendo um projetinho simples // C++: Continuação dos estudos de Structs com Listas, Filas e Pilhas | 2h |
| 53 | Python: Continuação do Mini projeto utilizando o que foi aprendido com POO | 2h |
| 54 | Python: Início de um novo Mini projeto utilizando POO | 2h |
| 55 | Python: Continuação do Mini projeto de Histórico de Leitura utilizando POO | 2h |
| 56 | Python: Modificações no Mini projeto de Histórico de Leitura + Revisão nos conteúdos de Decorators e High Order Functions | 2h30 |
| 57 | Python: Revisão de Reduce + Modificações no Mini projeto | 1h30 |
| 58 | C++: Início dos estudos em Listas Dinâmicas Utilizando Structs | 2h |
| 59 | C++: Implementação de novas funções em Listas Dinâmicas | 1h30 |
| 60 | C++: Estudo da biblioteca Vector + Exercício no URI | 2h |
| 61 | Computer Vision: Algorítimo Canny + Detecção de contornos + Comportamento de visualização de imagens utilizando esquema HSV | 2h |
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Pretenções para a 2ª edição do #100daysofcode:
