Matemática é frequentemente negligenciada por muitos vendedores de cursos, mas sua importância não pode ser subestimada. Ter uma base sólida em matemática é essencial para compreender em profundidade como o computador opera, afinal, o computador é nada mais do que uma máquina super avançada de computação, assim como o nome já sugere.
| Área de Estudo | Tópicos | Aplicações |
|---|---|---|
| Matemática Discreta | - Lógica e Conjuntos - Conjuntos, relações e funções - Teoria dos grafos - Combinatória - Álgebra Booleana |
- Análise de Algoritmos - A.I. - Estruturas de dados (árvores, grafos) |
| Álgebra Linear | - Vetores e matrizes - Operações com matrizes - Transformações lineares - Autovalores e autovetores - Espaços vetoriais |
- Computação gráfica - Machine Learning (redução dimensional, regressão) - Sistemas lineares |
| Cálculo | - Limites e continuidade - Derivadas e aplicações - Integrais e aplicações - Séries infinitas e convergência |
- Modelagem física - Otimização em IA - Processos de simulação e análise |
| Probabilidade e Estatística | - Probabilidade básica (espaços amostrais, eventos) - Variáveis aleatórias e distribuições - Inferência estatística - Testes de hipóteses e regressão |
- Machine Learning (modelos probabilísticos) - Análise de dados - Sistemas de recomendação |
| Nome | Descrição | Link |
|---|---|---|
| Learn Mathematics from START to FINISH | Video apresentando os principais livros indicados para cada assunto do ensino em matemática. | https://www.youtube.com/watch?app=desktop&v=pTnEG_WGd2Q |
| Kham Academy | Site com cursos, trilhas, provas e exercicios para a evolução matemática. | https://pt.khanacademy.org |
| OSSU - MATH | Repositório com um guia de cursos para cada matéria, do básico ao avançado. | https://github.com/ossu/math?tab=readme-ov-file#core-mathematics |
- O que é Lógica de Programação?
- Conjunto de regras e técnicas para resolver problemas computacionais.
- Base para aprender qualquer linguagem de programação.
- Por que é importante?
- Desenvolve habilidades de pensamento estruturado e resolução de problemas.
- Fundamental para escrever código eficiente e escalável.
| Área de Estudo | Tópicos | Aplicações |
|---|---|---|
| Fundamentos de Lógica | - Estruturas Sequenciais - Condicionais (if/else/switch) - Loops (for, while, do-while) |
- Automação de tarefas - Solução de problemas básicos - Desenvolvimento de algoritmos básicos |
| Funções e Modularização | - Criação e uso de funções - Recursividade - Escopo e parâmetros |
- Reutilização de código - Desenvolvimento de sistemas escaláveis - Solução de problemas complexos |
| Estruturas de Dados Simples | - Vetores (Arrays) - Listas - Matrizes |
- Organização de dados - Processamento de coleções - Algoritmos de busca e ordenação |
| Estruturas Condicionais Avançadas | - Operadores Lógicos e Relacionais - Expressões Ternárias - Short-circuit Evaluation |
- Otimização de condições - Redução de complexidade de código |
| Estruturas de Dados Avançadas | - Pilhas - Filas - Hash Tables - Árvores - Grafos |
- Algoritmos de roteamento - Estruturas hierárquicas - Processamento de dados dinâmicos |
| Pensamento Computacional | - Divisão e Conquista (Divide and Conquer) - Abstração - Debugging |
- Solução de problemas complexos - Melhoria da eficiência de código - Detecção de erros e otimização |
| Algoritmos Clássicos | - Ordenação (Bubble Sort, Quick Sort, Merge Sort) - Busca (Linear, Binária) - Busca em Grafos (BFS, DFS) |
- Processamento eficiente - Organização e análise de grandes volumes de dados |
| Programação Orientada a Objetos (POO) | - Classes e Objetos - Encapsulamento - Herança - Polimorfismo |
- Modelagem de sistemas complexos - Desenvolvimento de software escalável e modularizado |
| Nome | Descrição | Link |
|---|---|---|
| Curso Lógica Virado no Jiraya | Curso completo de lógica de programação utilizando JAVA | https://www.youtube.com/playlist?list=PL62G310vn6nH-uBTKREcUWDkOi2Q9n4OZ |
| Curso Completo de Lógica de Programação com Português Estruturado do Zero ao Avançado | Curso completo de lógica de programação utilizando Portugol | https://www.youtube.com/watch?v=XzkZO2qjgec&t=175s |
- Entendendo Algoritmos: Um Guia Ilustrado Para Programadores e Outros Curiosos
Autor: Robert C. Martin
- O que são linguagens de programação?
- Essas linguagens podem ser utilizadas para a criação de softwares, processamento de dados, desenvolvimento de sistemas e resolução de todo tipo de problema computacional.
- Assim como a linguagem que usamos no dia-a-dia como Português e Inglês, as linguagens de programação foram criadas para permitir a comunicação, a diferença é que esse tipo de linguagem foi criada com o proposito de facilitar a comunicação entre humano e o computador que só compreende linguagem de máquina.
Hello World em Linguagem de máquina para Linux X86:
10111000 00000100 00000000 00000000 00000000
10111011 00000001 00000000 00000000 00000000
10111001 00000000 00000000 00000000 00000000
10111010 00001101 00000000 00000000 00000000
11001101 10000000 10111000 00000001 00000000
00000000 00000000 00110001 11011011 11001101
10000000
O mesmo código mas agora em Python
print("Hello, World!")Como podemos ver, em python se torna muito mais simples a leitura, mas em geral as linguagens são apenas uma forma de desenvolver de maneira mais próxima da linguagem humana.
Abaixo estão listadas algumas linguagens e suas caracteristicas, atualmente existem mais de 1.300 linguagens em uso no mundo e cada uma tem sua própria finalidade e peculiaridade, para mais informações de cada uma é recomendado ler a documentação oficial.
| Tipo | Linguagem | Características | Aplicações e Benefícios |
|---|---|---|---|
| Baixo Nível | C | - Linguagem eficiente e próxima do hardware. | - Usada em sistemas embarcados e sistemas operacionais. |
| C++ | - Expande as capacidades do C com programação orientada a objetos. | - Usada em jogos, motores gráficos e sistemas complexos. | |
| Rust | - Foco em segurança e desempenho sem concessões. | - Ideal para sistemas de alta performance e segurança de memória. | |
| Médio Nível | C# | - Linguagem moderna com foco em produtividade e simplicidade. | - Usada em desenvolvimento de aplicativos, jogos (Unity) e sistemas web. |
| Java | - Linguagem robusta e multiplataforma. | - Ideal para sistemas corporativos e engenharia de dados (ex.: Apache Spark). | |
| Golang | - Foco em desempenho, simplicidade e concorrência. | - Ideal para aplicações em nuvem e sistemas distribuídos. | |
| Alto Nível | Python | - Linguagem de sintaxe simples e poderosa. | - Muito usada para análise de dados, machine learning e automação. |
| R | - Voltada para estatística e visualização de dados. | - Ideal para análises estatísticas avançadas e ciência de dados. | |
| Lua | - Leve, eficiente e embutível. | - Usada em scripts de jogos e aplicações embarcadas. | |
| Ruby | - Foco em simplicidade e produtividade. | - Ideal para desenvolvimento web (ex.: Ruby on Rails). | |
| PHP | - Voltada para desenvolvimento web dinâmico. | - Muito usada para criar websites e sistemas gerenciadores de conteúdo. | |
| SQL | - Linguagem para manipulação e consulta de bancos de dados. | - Essencial para gestão e análise de dados em sistemas relacionais. | |
| Web | JavaScript | - Linguagem de alto nível voltada para o desenvolvimento web. | - Essencial para criação de sites interativos e dinâmicos. |
| TypeScript | - Superconjunto do JavaScript com tipagem estática. | - Ideal para projetos front-end mais robustos e escaláveis. | |
| Mobile | Swift | - Desenvolvida pela Apple para iOS e macOS. | - Ideal para desenvolvimento de aplicativos nativos. |
| Kotlin | - Foco em segurança e interoperabilidade com Java. | - Usada no desenvolvimento Android e aplicativos multiplataforma. | |
| Funcional | Scala | - Combina programação funcional e orientada a objetos. | - Ideal para sistemas distribuídos e big data (ex.: Apache Spark). |
| Haskell | - Puramente funcional com ênfase em expressões matemáticas. | - Usada em cenários críticos como finanças e segurança. |
Note
Vale Ressaltar que alguns profissional acreditam que linguagens de programação "médio nivel" não chegam a existir, mas para uma melhor categorização consideraremos que exista.
Um erro muito comum que é predominante na área de tecnologia são os famigerados "fanboy de (insira uma linguagem)", a verdade é que da para resolver qualquer problema com qualquer linguagem que seja, porém se não for adequado ao propósito da ferramenta, pode se tornar muito mais dificil. Um exemplo simples:
-
Para uma analise de dados qual linguagem seria mais adequada?
- Python
- C++
Tudo depende do contexto.
1. Python
- Atualmente a linguagem mais versátil e popular em ciência de dados e A.I.
- Suporte a bibliotecas como Pandas, NumPy, TensorFlow e PyTorch, abrangendo desde manipulação de dados até aprendizado profundo.
- Para a área de dados é indispensável ter uma ótima base em Python.
2. SQL
- Essencial para consultar, manipular e gerenciar grandes volumes de dados em bancos de dados relacionais.
- Ferramenta indispensável para a manipulação de dados em geral.
3. Java
- Amplamente utilizada em frameworks de Big Data, como Apache Hadoop e Apache Spark.
- Ideal para sistemas distribuídos e processamento massivo de dados.
- Linguagem consolidada com amplo suporte e uma biblioteca de ferramentas e framworks abrangente.
4. Scala
- Integrada ao ecossistema do Apache Spark, combinando funcionalidade de Big Data com programação funcional.
- Excelente para processamento paralelo e pipelines de dados complexos.
5. R
- Simples, fácil e direto ao ponto.
- Foco em manipulação de dados para estatística.
| Nome | Descrição | Link |
|---|---|---|
| MINICURSO Java do ZERO ao SPRING BOOT | Video explicativo utilizando java ao framework springboot | https://www.youtube.com/watch?v=KDOJaQxTavI |
| Maratona Java Virado no Jiraya | Curso completo de 286 videos totalmente gratuito de Java | https://www.youtube.com/playlist?list=PL62G310vn6nFIsOCC0H-C2infYgwm8SWW |
- Java: Como Programar
Autor: Paul Deitel e Harvey Deitel