Estruturas de Dados e Algoritmos em Python: Implementações e Análise — WalkSelf
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Estruturas de Dados e Algoritmos em Python: Implementações e Análise

Construa uma base sólida em ciência da computação dominando estruturas de dados principais, analisando a complexidade do algoritmo e escrevendo implementações limpas do Python.

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    Sem horários nem prazos: aprenda no seu ritmo, quando quiser.
  • 🌐 Em português
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Sobre este curso

Compreender estruturas de dados e algoritmos é a chave para escrever software eficiente e escalável e passar em entrevistas técnicas.Este curso fornece um caminho claro e conceitual para dominar esses princípios essenciais da ciência da computação usando Python. Você passará de simplesmente escrever código de trabalho para projetar programas altamente otimizados.Lendo explicações detalhadas, revisando trechos de código limpo e rastreando a execução de algoritmos, você aprenderá a selecionar as estruturas de dados e os algoritmo corretos para resolver desafios complexos de programação de forma eficiente. O que você vai aprender: - Entenda a notação Big O e como analisar a complexidade de tempo e espaço do seu código Python. - Implemente estruturas de dados fundamentais a partir do zero, incluindo listas vinculadas, pilhas, filas e árvores de pesquisa binárias. - Aplique algoritmos essenciais de pesquisa e classificação, como quicksort, mergesort e pesquisa binária, para organizar e recuperar dados. - Utilize técnicas de hashing e resolva colisões para criar soluções de armazenamento de dados de alto desempenho. - Escreva implementações limpas e legíveis usando recursos modernos do Python, como dicas de tipo, para garantir que seus algoritmos sejam robustos e autodocumentados. A jornada começa com definições fundamentais de ciência da computação, análise de algoritmos e teoria da complexidade.A partir daí, você progredirá através de estruturas de dados lineares, estruturas não lineares em árvore e algoritmo práticos de classificação e pesquisa, estudando a mecânica e o código Python para cada um. Este curso é projetado para desenvolvedores Python iniciantes, programadores autodidatas e estudantes de ciência da computação que desejam fortalecer seus conhecimentos fundamentais.Não é necessária experiência prévia com algoritmos, embora uma familiaridade básica com a sintaxe Python seja útil. Comece a ler hoje para construir uma base mais forte em engenharia de software e escrever código Python mais eficiente.

O que você vai receber

  • 📜 Certificado de conclusão
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  • ♾️ Acesso vitalício
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  • 💸 Reembolso em 14 dias
    Sem perguntas
  • Curto e focado
    2 h 42 min de conteúdo prático

Avaliações (5)

জয়নাল আবেদীন BD Aluno verificado
★ 3 · 10 agosto 2026

É decente. Os conceitos são explicados bem o suficiente, embora eu gostaria que houvesse mais exemplos do mundo real.

Rohana binti Mohd Zainal MY
★ 4 · 18 junho 2026

Curso: Excel Basics Machine Translated Base muito boa. As explicações eram geralmente claras e a estrutura fazia sentido.

Zane Petrovica LV Aluno verificado
★ 4 · 17 junho 2026

É um curso sólido. A estrutura é lógica e a maioria dos exemplos foram úteis.Poderia usar alguns cenários mais reais.

Harper Cruz PH
★ 5 · 14 junho 2026

É um bom curso se você já tiver algum conhecimento prévio. Para iniciantes, alguns conceitos podem ser um pouco desafiadores, mas a estrutura é lógica.

Siti Aminah ID Aluno verificado
★ 3 · 31 maio 2026

É uma introdução decente, mas poderia se beneficiar de exemplos mais diversos e um fluxo ligeiramente melhor entre os módulos.

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Perguntas frequentes

O que preciso para fazer este curso? +

Só um celular ou computador com internet. Sem instalações nem hardware especial.

Como faço para pagar? +

Com cartão via Stripe. Não guardamos dados do cartão — o Stripe processa com segurança.

Posso pedir reembolso? +

Sim — reembolso integral em 14 dias, sem perguntas.

Por quanto tempo terei acesso? +

Para sempre. Uma vez comprado, o curso é seu para revisar quando quiser.

Vou receber um certificado? +

Sim. Ao concluir, você recebe um certificado que pode adicionar ao seu perfil do LinkedIn.

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