Tema 1: Introdução ao Python

• O que é o Python?

• História e evolução da linguagem

• Características e principais aplicações

Tema 2: Ambientes de desenvolvimento

• O interpretador Python em profundidade

• Instalação e configuração do ambiente

• Introdução às IDEs

Tema 3: Tipos de dados e estruturas básicas

• Introdução aos comentários no código Python

• Variáveis e constantes

• Tipos de dados básicos (ou primitivos)

• Tipos de dados avançados

• Conversão de tipos (Casting)

Tema 4: Operadores e controlo de fluxo

• Operadores aritméticos

• Estruturas condicionais

• Loops (estruturas de repetição)

• Controlo de fluxo

Tema 5: Funções e boas práticas

• O que é uma função

• Argumentos variáveis

Tema 1: POO em Python

• O que são objetos e classes em Python

• A palavra-chave self

• Atributos de instância

• Métodos (funções dentro de classes)

• Encapsulamento

• Herança e super ()

Tema 2: Recursos avançados de Orientação a Objetos

• Métodos especiais (Dunter Methods)

Tema 1: Entrada e saída de dados

• Entrada de dados: a função input ()

• Formatação de Strings

Tema 2: Tratamento de erros e exceções

• O que são exceções?

Tema 3: Manipulação de ficheiros

• O que é um ficheiro?

• Leitura de ficheiros

• Escrever em ficheiros

Tema 4: Bases de dados

• O conceito de base de dados

• Bases de dados relacionais (SQL)

• Conceitos fundamentais em bases de dados relacionais

• Bases de dados não relacionais (NoSQL)

• MongoDB: conceitos essenciais

• SQLite3 em Python

Tema 1: Módulos e pacotes

• O que é um módulo?

• O que é um pacote?

Tema 2: Bibliotecas externas

• O que são bibliotecas externas?

Tema 3: Bibliotecas para manipulação de dados

• O que é manipulação de dados?

• Operações comuns com NumPy

• Pandas

• Operações estatísticas com Pandas

Tema 4: Trabalhar com datas e horas

• Módulo datetime

• Trabalhar com fusos horários

Tema 1 – Introdução aos Frameworks

• A origem dos frameworks

• O que é um framework?

• Diferença entre frameworks e bibliotecas

• Categorias de frameworks em Python

Tema 2 – Frameworks Web

• Flask

• Django

• FastAPI

Tema 3 – Frameworks para interfaces gráficas (GUI)

• Tkinter

• PyQt

• Kivy

Tema 4 – Frameworks para scraping e automação

• O que é web scraping

• BeautifulSoup

• Scrapy

• Selenium

Tema 5 – Frameworks para testes e qualidade de software

• Tipos de testes

• unittest

• pytest

• Ferramentas de qualidade de código

Tema 1: Mini-Projetos Guiados

• API de Tarefas com Flask + SQLite (CRUD, validação e erros)

• Tkinter: Sistema de Cadastro de Alunos (UI, validação e persistência)

• Manipulação de Ficheiros: CSV e JSON (importação/exportação)

• Boas práticas: organização, docstrings e logging

Tema 2: Do Protótipo ao “Mundo Real”: Packaging, CLI, Configuração e Deploy Leve

• Estrutura de projeto e dependências (pyproject, venv/Poetry)

• Configuração e variáveis de ambiente; logging essencial

• CLI e empacotamento (entry points, wheels)

• Deploy leve com Docker e automação (cron/Task Scheduler)

• Documentação mínima (README e convenções)

Tema 0: Introdução à Cloud Computing e à Microsoft Azure

• O que é computação em nuvem: IaaS, PaaS, SaaS

• Introdução à Microsoft Azure

• Principais serviços, benefícios e painel (Azure Portal)

Tema 1: Fundamentos de Dados na Azure (DP-900)

• Bases de dados relacionais e não relacionais

• Noções básicas de linguagem de consulta (T-SQL e Kusto/KQL)

• Armazenamento de dados na nuvem

• Azure SQL Database, Azure Synapse, Azure Data Lake

• ETL e pipelines de dados

Tema 2: Fundamentos de IA na Azure (AI-900)

• Conceitos de IA, ML e DL

• Serviços de IA na Azure: Cognitive Services, Bot Services

• PNL, visão computacional e ética em IA

Tema 3: Preparação para os Exames

• Estrutura dos exames DP-900 e AI-900

• Simulados e materiais oficiais Microsoft Learn

• Estratégias de estudo e registo nos exames