Cronograma

• Fase 1: Fundamentos Essenciais (Rápida Revisão e Consolidação)

  • Módulo 1

    Git e GitHub para Colaboração

  • Módulo 2

    Python Essencial (Revisão Orientada a Objetos e Estruturas de Dados)

  • Módulo 3

    SQL Essencial (com foco em PostgreSQL e MySQL)

• PI-F1: Aplicação funcional com Python + SQL.

• Fase 2: Desenvolvimento Web com Django (Construindo a Base)

  • Módulo 4

    Django Básico (MTV, Modelos, Admin)

  • Módulo 5

    Django ORM e Relações de Banco de Dados

  • Módulo 6

    APIs RESTful com Django REST Framework

  • Módulo 7

    Front-end Básico (HTML, CSS, JavaScript para consumir APIs)

• PI-F1: Aplicação funcional com Python + SQL.

• Fase 3: Qualificação para o Mercado e Portfólio (Pronto para Vagas)

  • Módulo 8

    Conteinerização com Docker (foco no básico para PI-F2)

  • Módulo 9

    Testes em Django (Do Zero)

  • Módulo 10

    Estratégias de Deploy Básico e Conceitos de Cloud (leve)

  • Módulo 11

    Preparação para Entrevistas e Otimização do Currículo/Portfólio

• PI-F3: Refinamento dos PIs existentes (Docker, testes, deploy). Objetivo: Conseguir a primeira vaga aqui.

• Fase 4: Aprofundamento - Automação Inteligente (RPA e Agentes de IA)

  • Módulo 12

    Fundamentos de RPA

  • Módulo 13

    RPA Low-Code/No-Code

  • Módulo 14

    RPA com Python (Code)

  • Módulo 15

    Introdução a Agentes de IA e LLMs

  • Módulo 16

    Construindo Agentes com Python (ex: CrewAI)

• PI-F4: Um projeto de automação (RPA) e/ou um agente de IA simples.

• Fase 5: Bancos de Dados NoSQL

  • Módulo 17

    Introdução ao NoSQL

  • Módulo 18

    MongoDB (Foco Principal)

  • Módulo 19

    Outros Bancos NoSQL (Visão Geral)

• PI-F5: Um projeto que utilize MongoDB para armazenar e consultar dados. Pode ser uma API ou um sistema simples.

• Fase 6: Fundamentos de Ciência de Dados

  • Módulo 20

    Introdução à Ciência de Dados

  • Módulo 21

    Python para Ciência de Dados

  • Módulo 22

    Introdução ao Machine Learning

  • Módulo 23

    Scikit-learn

• DPI-F6: Um projeto de análise exploratória de dados ou um modelo de Machine Learning básico.