Este repositório contém os arquivos relacionados ao Bootcamp Python Data Analytics proporcionado pela DIO_me em colaboração com a Squadio. Este repositório serve como uma exposição de conhecimentos adiquiridos durante o Bootcamp, reunindo todos os projetos práticos executados.
Trabalha os fundamentos do sistema de versionamento de código git, o funcionamento da plataforma Github e tem como conclusão um projeto prático que consiste na criação de um Profile README personalizado contendo informações pessoais, como uma apresentação para a comunidade.
Trabalha a sintaxe e os fundamentos de lógica de programação aplicados em Python, tem como projeto desafios teóricos ao final de cada aula, com uma série de perguntas de multipla escolha com limite de tempo, e um desafio prático de 3 etapas ao final do módulo, onde são apresentados problemas fictícios, instruções sobre como a resolução deve ser executada e a partir deles esperado uma solução criada pelo aluno, os códigos depois de inseridos são testados pela plataforma, e se dados como corretos a tarefa é concluída.
Trabalha os fundamentos e a estrutura de um banco de dados relacional, por meio da utilização do PHPMyAdmin, uma ferramenta de administração de bancos de dados, foi possível colocar em prática a utilização das funcionalidades CRUDE, DQL, DML, DDL e DCL, projetando e criando um Banco de Dados Maria DB, passando desda modelagem, até a inserção e consulta de dados.
Trabalha os fundamentos e a estrutura de um banco de dados não relacional, com foco na introdução do banco de dados Mongo DB, orientado por documentos, por meio da utilização do Mongo DB Comppas, um administrador de banco de dados do sistema Mongo DB, foi possível colocar em prática desda criação de documentos JSON, até a realização de consultas. Também fornece uma breve introdução ao Redis DB, destacando suas principais características e comandos.
Para reproduzir os resultados ou experimentar com o código, siga estas etapas:
- Clone este repositório para o seu ambiente local usando
git clone. - Instale as dependências necessárias listadas no arquivo
requirements.md. - Execute os códigos para reproduzir os resultados ou fazer modificações conforme necessário.
Esse projeto não está aberto para contribuições, é apenas uma demonstração dos conhecimentos adquiridos durante a jornada.
