Como aprender Python do zero em 2026: Um guia especializado

O que faz o Python ser tão popular?

Em dezembro de 2025, Python continua sendo a linguagem de programação mais popular de acordo com o índice TIOBE. Com o tempo, o Python virou uma das linguagens de programação mais populares por ser simples, versátil e ter várias aplicações.

A popularidade do Python

Essas razões também fazem com que seja uma linguagem super popular na ciência de dados, já que permite que os cientistas de dados se concentrem mais na interpretação dos dados do que nas complexidades da linguagem.

Vamos ver esses fatores com mais detalhes.

As principais características do Python

Vamos dar uma olhada em algumas das funcionalidades do Python que o tornam uma linguagem de programação tão versátil e amplamente utilizada:

• Legibilidade. Python é conhecido por sua sintaxe clara e fácil de ler, que lembra um pouco o inglês.
• Fácil de aprender. A legibilidade do Python torna relativamente fácil para iniciantes aprenderem a linguagem e entenderem o que o código está fazendo.
• Versatilidade. Python não se limita a um tipo de tarefa; você pode usá-lo em várias áreas. Se você curte desenvolvimento web, automação de tarefas ou ciência de dados, o Python tem as ferramentas certas pra te ajudar a chegar lá.
• Suporte completo para bibliotecas. Ele vem com uma grande biblioteca padrão que inclui código pré-escrito para várias tarefas, economizando seu tempo e esforço. Além disso, a comunidade animada do Python criou milhares de pacotes de terceiros, que aumentam ainda mais as funcionalidades do Python.
• Independência de plataforma. Uma das grandes vantagens da linguagem é que você pode escrever seu código uma vez e executá-lo em qualquer sistema operacional. Esse recurso faz do Python uma ótima escolha se você estiver trabalhando em uma equipe com diferentes sistemas operacionais.
• Língua interpretada. Python é uma linguagem interpretada, o que significa que o código é executado linha por linha. Isso pode facilitar a depuração, porque você pode testar pequenos trechos de código sem precisar compilar o programa inteiro.
• Código aberto e gratuito. É também uma linguagem de código aberto, o que significa que seu código-fonte está disponível gratuitamente e pode ser distribuído e modificado. Isso fez com que um monte de desenvolvedores se juntassem pra ajudar no desenvolvimento e criassem um ecossistema enorme de bibliotecas Python.
• Tipagem dinâmica. Python é tipado dinamicamente, o que significa que você não precisa declarar o tipo de dados de uma variável ao criá-la. O interpretador Python adivinha o tipo, o que deixa o código mais flexível e fácil de usar.

Por que aprender Python é tão legal?

Aprender Python é legal por vários motivos. Além de ser super popular, o Python é usado em várias áreas, desde tecnologia até finanças, saúde e muito mais. Aprender Python abre muitas oportunidades de carreira e garante melhores resultados profissionais. Veja como:

Python tem várias aplicações

Já falamos sobre a versatilidade do Python, mas vamos ver alguns exemplos específicos de onde você pode usá-lo:

• Ciência de dados. Python é muito usado em análise e visualização de dados, com bibliotecas como Pandas, NumPy e Matplotlib sendo bem úteis.
• Desenvolvimento web. Frameworks como Django e Flask são usados para desenvolvimento web backend.
• Desenvolvimento de software. Você pode usar Python no desenvolvimento de software para criação de scripts, automação e testes.
• Desenvolvimento de jogos. Você pode até usá-lo para desenvolvimento de jogos usando bibliotecas como PyGame e tkinter.
• Machine learning e IA. Bibliotecas como TensorFlow, PyTorch e Scikit-learn fazem do Python uma escolha popular nessa área. Descubra como aprender IA em um guia separado.

Tem muita procura por quem sabe Python.

Com o surgimento da ciência de dados, do machine learning e da inteligência artificial, tem uma demanda alta por habilidades em Python. De acordo com um relatório de 2024 do GitHub, Python foi a linguagem de programação mais desejada entre os entrevistados, com 41,9% dos votos. Também era uma das línguas mais admiradas da lista.

Empresas de vários setores estão procurando profissionais que saibam usar Python pra extrair insights de dados, criar modelos de machine learning e automatizar tarefas. As certificações em Python também estão em alta. 

Aprender Python pode melhorar bastante suas chances de conseguir um emprego e abrir um monte de oportunidades de carreira. Os desenvolvedores Python nos EUA ganham em média US$ 120 mil por ano, de acordo com dados do Glassdoor. 

Python é bom para IA

Você provavelmente viu muita agitação em torno da IA ao longo do último ano. Python é uma das linguagens preferidas para inteligência artificial (IA) por ser simples, versátil e ter um sistema de bibliotecas bem robusto. Sua sintaxe simples permite que os desenvolvedores se concentrem em resolver problemas complexos, em vez de se preocuparem com o código, tornando-a ideal para IA e machine learning (ML). Bibliotecas como TensorFlow, PyTorch e Scikit-learn permitem o desenvolvimento de modelos de ponta, enquanto ferramentas como Pandas e NumPy simplificam a preparação de dados. Seja pra criar chatbots, sistemas de recomendação ou aplicativos de visão computacional, a adaptabilidade do Python garante que ele possa lidar com uma ampla gama de tarefas de IA.

Além disso, a independência de plataforma e a comunidade solidária do Python fazem dele uma opção acessível para iniciantes e profissionais. Do aprendizado profundo ao processamento de linguagem natural e robótica, o Python impulsiona a inovação em todos os setores, consolidando seu papel como base das tecnologias impulsionadas pela IA. Aprender isso agora pode te ajudar muito num futuro que parece cada vez mais movido pela IA. 

Quanto tempo leva pra aprender Python?

Embora Python seja uma das linguagens de programação mais fáceis de aprender, ainda assim requer dedicação e prática. O tempo que leva para aprender Python pode variar bastante dependendo da sua experiência anterior com programação, da complexidade dos conceitos que você está tentando entender e do tempo que você pode dedicar ao aprendizado.

Mas, com um plano de aprendizado bem organizado e um esforço constante, você pode aprender o básico em poucas semanas e ficar mais ou menos craque em alguns meses.

Os recursos online podem te dar uma base sólida para suas habilidades e podem variar em duração. Por exemplo, nosso programa de Programação em Python, que cobre as habilidades necessárias para programar com eficiência, leva cerca de 24 horas de estudo para ser concluído, enquanto nosso programa de Analista de Dados com Python leva cerca de 36 horas de estudo. Claro, a jornada para se tornar um verdadeiro Pythonista é um processo de longo prazo, e grande parte dos seus esforços precisará ser de autoaprendizagem, junto com métodos mais estruturados.

Pra comparar quanto tempo leva pra aprender Python em relação a outras linguagens:

Uma tabela comparativa de quanto tempo levaria para aprender diferentes linguagens de programação

Como aprender Python em 2026: 6 passos para o sucesso

Vamos dar uma olhada em como você pode aprender Python. Este guia passo a passo parte do princípio de que você está aprendendo Python do zero, ou seja, você vai ter que começar pelo básico e ir avançando aos poucos.

1. Entenda por que você está aprendendo Python

Primeiro, é importante descobrir por que você quer aprender Python. É uma linguagem versátil com todo tipo de aplicações. Então, entender por que você quer aprender Python vai te ajudar a criar um plano de aprendizado personalizado.

Se você está interessado em automatizar tarefas, analisar dados ou desenvolver software, ter um objetivo claro em mente vai te manter motivado e focado na sua jornada de aprendizado. Algumas perguntas que você pode fazer a si mesmo incluem:

• Quais são meus objetivos profissionais? Você quer seguir carreira em ciência de dados, desenvolvimento web, engenharia de software ou outra área onde o Python é bem usado?
• Que problemas estou tentando resolver? Você quer automatizar tarefas, analisar dados, criar um site ou desenvolver um modelo de machine learning? Python pode ser usado para todas essas tarefas e muito mais.
• O que me interessa? Você tem interesse em trabalhar com dados ou criar aplicativos? Ou talvez você esteja curioso sobre inteligência artificial? Seus interesses podem guiar sua jornada de aprendizado.
• Qual é o meu nível de habilidade atual? Se você é iniciante, a simplicidade e a legibilidade do Python fazem dele uma ótima primeira linguagem. Se você é um programador experiente, pode se interessar pelo Python por causa das bibliotecas e estruturas poderosas dele.

As respostas a essas perguntas vão ajudar a definir como organizar sua trilha de aprendizagem, o que é super importante para os próximos passos.

2. Comece com o básico do Python

Entendendo o básico do Python

Python dá uma ênfase na legibilidade do código e permite que você expresse conceitos com menos linhas de código. Você vai querer começar entendendo conceitos básicos como variáveis, tipos de dados e operadores.

Nosso curso Introdução ao Python aborda os conceitos básicos do Python para análise de dados, ajudando você a se familiarizar com esses conceitos.

Instalando o Python e configurando seu ambiente

Para começar a programar em Python, você precisa instalar o Python e configurar seu ambiente de desenvolvimento. Você pode baixar o Python no site oficial, usar o Anaconda Python ou começar com o DataLab para dar os primeiros passos com o Python no seu navegador.

Pra saber tudo sobre como configurar, dá uma olhada no nosso guia de como instalar o Python.

Escreva seu primeiro programa em Python

Comece escrevendo um programa Python simples, como um script clássico “Olá, mundo!”. Esse processo vai te ajudar a entender a sintaxe e a estrutura do código Python. Nosso tutorial de Python para iniciantes vai te mostrar algumas dessas noções básicas.

Estruturas de dados Python

Python tem várias estruturas de dados integradas, como listas, tuplas, conjuntos e dicionários. Essas estruturas de dados são usadas para guardar e mexer nos dados dos seus programas. Temos um curso dedicado a estruturas de dados e algoritmos em Python, que abrange uma ampla gama desses aspectos.

Controle de fluxo em Python

As instruções de fluxo de controle, como instruções if, loops for e loops while, permitem que seu programa tome decisões e repita ações. Temos um tutorial sobre instruções if, além de outros sobre loops while e loops for.

Funções em Python

As funções em Python são blocos de código reutilizáveis que fazem uma tarefa específica. Você pode criar suas próprias funções e usar as funções integradas do Python. Temos um curso sobre como escrever funções em Python que fala sobre as melhores práticas para criar funções complexas, reutilizáveis e fáceis de manter.

3. Domine conceitos intermediários de Python

Depois de se familiarizar com o básico, você pode começar a avançar para alguns tópicos mais avançados. Mais uma vez, eles são essenciais para você entender melhor o Python e vão te ajudar a resolver vários problemas e situações que você pode encontrar ao usar a linguagem de programação.

Tratamento de erros e exceções

Python oferece ferramentas para lidar com erros e exceções no seu código. Entender como usar blocos try/except e levantar exceções é essencial para escrever programas Python robustos. Temos um guia dedicado ao tratamento de exceções e erros em Python que pode te ajudar a resolver problemas no seu código.

Trabalhando com bibliotecas em Python

O poder do Python vem do seu enorme ecossistema de bibliotecas. Aprenda a importar e usar bibliotecas comuns como NumPy para computação numérica, pandas para manipulação de dados e matplotlib para visualização de dados. Em outro artigo, falamos sobre as principais bibliotecas Python para ciência de dados, que podem ajudar a entender melhor essas ferramentas.

Programação orientada a objetos em Python

Python suporta programação orientada a objetos (OOP), um paradigma que permite estruturar seu código em torno de objetos e classes. Entender conceitos de OOP, como classes, objetos, herança e polimorfismo, pode te ajudar a escrever um código mais organizado e eficiente.

Pra saber mais sobre programação orientada a objetos em Python, dá uma olhada no nosso curso online, que fala sobre como criar classes e usar técnicas como herança e polimorfismo pra reutilizar e otimizar seu código.

4. Aprenda na prática

Uma das maneiras mais legais de aprender Python é usando-o ativamente. Você quer minimizar o tempo que gasta aprendendo sintaxe e começar a trabalhar em projetos o mais rápido possível. Essa abordagem de aprender na prática envolve aplicar os conceitos que você aprendeu nos estudos a projetos e exercícios do mundo real.

Felizmente, muitos recursos do DataCamp usam esse método de aprender fazendo, mas aqui estão outras maneiras de praticar suas habilidades:

• Aceite projetos que te desafiem. Trabalhe em projetos que te interessam. Pode ser qualquer coisa, desde um script simples para automatizar uma tarefa, um projeto de análise de dados ou até mesmo um aplicativo web.
• Participe de webinars e sessões de programação em grupo. Você vai encontrar vários webinars e eventos online do DataCamp onde pode programar junto com o instrutor. Esse método pode ser uma ótima maneira de aprender novos conceitos e ver como eles são aplicados na prática.
• Use o que você aprendeu nas suas próprias ideias e projetos. Tente recriar projetos ou ferramentas existentes que você ache úteis. Isso pode ser uma ótima experiência de aprendizado, pois te faz descobrir como algo funciona e como você mesmo pode implementar.

Uma série de projetos Python no DataCamp Projects

5. Crie um portfólio de projetos

À medida que você for concluindo projetos, coloque-os em um portfólio. Esse portfólio deve mostrar suas habilidades e interesses e ser feito sob medida para a carreira ou setor que você curte. Tente fazer projetos originais e mostrar suas habilidades pra resolver problemas.

Temos uma lista com mais de 60 projetos Python para todos os níveis em um artigo separado, mas aqui estão algumas sugestões de ideias de projetos para diferentes níveis:

• Iniciantes. Projetos simples, tipo um jogo de adivinhação de números, um aplicativo de lista de tarefas ou uma análise básica de dados usando um conjunto de dados que te interessa.
• Intermediário. Projetos mais complexos, como um web scraper, um blog usando Django ou um modelo de machine learning usando Scikit-learn.
• Avançado. Projetos grandes, tipo um aplicativo web completo, um projeto complexo de análise de dados ou um modelo de aprendizado profundo usando TensorFlow ou PyTorch.

Temos um guia completo sobre como criar um ótimo portfólio de ciência de dados, que traz vários exemplos diferentes. E não esqueça: você pode criar seu portfólio com o DataCamp para mostrar suas habilidades.

6. Continue se desafiando

Nunca pare de aprender. Depois de dominar o básico, procure tarefas e projetos mais desafiadores. Especialize-se em áreas que sejam relevantes para seus objetivos profissionais ou interesses pessoais. Seja ciência de dados, desenvolvimento web ou machine learning, sempre tem mais pra aprender no mundo do Python. Lembre-se, aprender Python é uma maratona, não uma corrida de velocidade. Continue praticando, mantenha a curiosidade e não tenha medo de errar.

Um exemplo de plano de aprendizagem de Python

Abaixo, criamos um plano de aprendizagem potencial que mostra onde você deve focar seu tempo e esforços se estiver começando a usar Python. Lembre-se de que os prazos, as áreas temáticas e o progresso dependem de uma ampla gama de variáveis. Queremos tornar este plano o mais prático e funcional possível, e é por isso que recomendamos projetos nos quais você pode trabalhar à medida que avança.

Mês 1-3: Noções básicas de Python e manipulação de dados

Domine os conceitos básicos e intermediários de programação. Comece a fazer projetos básicos na sua área de especialização. Por exemplo, se você curte ciência de dados, pode começar analisando um conjunto de dados usando pandas e visualizando os dados com matplotlib.

• Noções básicas de Python. Comece com o básico do Python. Isso inclui entender a sintaxe, os tipos de dados, as estruturas de controle, as funções e muito mais.
• Manipulação de dados. Aprenda a lidar e manipular dados usando bibliotecas Python como pandas e NumPy. Essa é uma habilidade essencial para qualquer trabalho relacionado ao Python, principalmente em ciência de dados e machine learning.

Recursos e projetos recomendados

• Fundamentos do Python
• Investigando filmes da Netflix e estrelas convidadas no projeto de ciência de dados do The Office
• Folha de dicas do Python para quem tá começando

Mês 4-6: Python intermediário

Agora que você tem uma base sólida, pode começar a aprender tópicos mais avançados.

• Python intermediário. Quando você estiver confortável com o básico, passe para tópicos mais avançados do Python. Isso inclui entender programação orientada a objetos, tratamento de erros e estruturas de dados mais complexas. Explore tópicos mais avançados, como decoradores, gerenciadores de contexto, metaclasses e muito mais.
• Tópicos mais específicos. Se você curte machine learning, por exemplo, pode começar com o programa Fundamentos de Machine Learning com Python . Continue trabalhando nos projetos, mas torne-os mais complexos. Por exemplo, você pode criar um modelo de machine learning para prever preços de imóveis ou classificar imagens.

Recursos e projetos recomendados

• Programa de Carreira de Programador Python
• Uma nova era na análise de dados no beisebol
• Programação Orientada a Objetos em Python (OOP): Tutorial

A partir do sétimo mês: Python avançado e especialização

A essa altura, você já deve ter uma boa noção do Python e como ele pode ser útil na sua área de interesse. Agora é a hora de se especializar.

• Especialização. Com base nos seus interesses e aspirações profissionais, especialize-se em uma área. Pode ser ciência de dados, machine learning, desenvolvimento web, automação ou qualquer outra área. Por exemplo, se você curte processamento de linguagem natural, pode começar a aprender sobre bibliotecas como NLTK e SpaCy. Continue trabalhando em projetos e lendo sobre as novidades na sua área.

Recursos e projetos recomendados

• Cientista de machine learning com Python - Programa de Carreira
• Abelhas ingênuas: Projeto de carregamento e processamento de imagens
• Dominando o Processamento de Linguagem Natural (NLP) com PyTorch: Guia completo

Roteiro para aprender Python

Abaixo, a gente montou um roteiro visual básico com base nas trilhas de aprendizagem do Python. Isso pode te ajudar a visualizar seu progresso em direção ao seu objetivo de dominar Python: 

6 dicas importantes para aprender Python

Se você está ansioso para começar sua jornada de aprendizado de Python, vale a pena ter essas dicas em mente; elas vão te ajudar a maximizar seu progresso e manter o foco.

1. Escolha o seu foco

A versatilidade do Python abrange desenvolvimento web, análise de dados, machine learning e muito mais. Para otimizar seu aprendizado, considere se concentrar em uma área específica alinhada com seus objetivos ou interesses profissionais. Por exemplo, quem quer ser cientista de dados pode dar prioridade a bibliotecas como pandas e NumPy, enquanto quem quer trabalhar com desenvolvimento web pode explorar frameworks como Django ou Flask.

Focar não te limita; as habilidades do Python podem ser usadas em vários campos. Quando você se sentir à vontade, pode expandir seus conhecimentos para outras áreas.

2. Pratique com frequência

A consistência é essencial para aprender Python — ou qualquer nova linguagem. Procure programar todos os dias, mesmo que seja só por alguns minutos, para reforçar seus conhecimentos e melhorar a retenção.

A prática diária não precisa ser complicada. Pode envolver revisar conceitos, refinar códigos anteriores ou resolver desafios simples para ganhar confiança e manter o ritmo.

3. Trabalhe em projetos reais

A melhor maneira de aprender Python é usando-o. Trabalhar em projetos reais te dá a chance de colocar em prática o que você aprendeu e ganhar experiência prática. Comece com projetos simples que reforçam o básico e, aos poucos, vá encarando projetos mais complexos à medida que suas habilidades melhoram. Isso pode ser qualquer coisa, desde automatizar uma tarefa simples, criar um pequeno jogo ou até mesmo montar um projeto de análise de dados.

4. Junte-se a uma comunidade

Aprender Python é mais fácil e gratificante quando se compartilha com outras pessoas. As comunidades oferecem apoio, motivação e oportunidades valiosas para aprender com os colegas.

Pense em participar de encontros locais de Python para fazer contatos pessoais ou participar de fóruns online para fazer perguntas, compartilhar conhecimento e aprender com as experiências de outras pessoas.

5. Não se apresse

Aprender a programar leva tempo, e o Python não é diferente. Não se apresse ao estudar o material na tentativa de aprender tudo rapidamente. Reserve um tempo para entender cada conceito antes de passar para o próximo. Lembre-se, é mais importante entender completamente um conceito do que avançar rapidamente pelo material.

6. Continue tentando

Aprender Python é um processo que rola várias vezes. À medida que você ganha mais experiência, volte a ver projetos ou exercícios antigos e tente melhorá-los ou fazê-los de uma maneira diferente. Isso pode significar otimizar seu código, implementar um novo recurso ou até mesmo tornar seu código mais legível. Esse processo de repetição vai ajudar a reforçar o que você aprendeu e mostrar o quanto você melhorou com o tempo.

As melhores maneiras de aprender Python em 2026

Tem várias maneiras de aprender Python, e a melhor pra você vai depender de como você gosta de aprender e da flexibilidade do seu cronograma de estudos. Aqui estão algumas das melhores maneiras de começar a aprender Python do zero hoje mesmo:

Cursos online

Os cursos online são uma ótima maneira de aprender Python no seu próprio ritmo. Oferecemos mais de 150 cursos de Python para todos os níveis, desde iniciantes até alunos avançados. Esses cursos geralmente têm aulas em vídeo, questionários e projetos práticos, oferecendo uma experiência de aprendizado completa.

Se você é totalmente novo no Python, talvez queira começar com nosso curso Introdução ao Python. Pra quem quer aprender o básico, nosso programa Python Fundamentals cobre tudo que você precisa pra começar a programar.

Os melhores cursos de Python para quem tá começando

• Programa de habilidades básicas em Python
• Programa de Carreira de Programador Python
• Introdução ao Python
• Caixa de ferramentas de ciência de dados Python
• Escrevendo código Python eficiente

Tutoriais

Tutoriais são uma ótima maneira de aprender Python, principalmente para quem tá começando. Eles oferecem instruções passo a passo sobre como fazer tarefas específicas ou entender certos conceitos em Python.

Temos vários tutoriais sobre Python e bibliotecas relacionadas. Então, seja você um iniciante ou alguém que quer melhorar seus conhecimentos, com certeza vai encontrar assuntos que te interessam.

Os melhores tutoriais de Python

• Tutorial de Python para iniciantes
• Como instalar o Python
• 30 truques legais para melhorar seu código Python
• 21 ferramentas essenciais do Python

Folhas de cola

Se você está procurando uma maneira rápida de revisar princípios específicos do Python, as folhas de referência são uma maneira prática de ter muito conhecimento em um único recurso. Por exemplo, nossa Folha de Referência Python para Iniciantes aborda muitos dos conceitos básicos que você precisa para começar.

Também temos folhas de dicas para bibliotecas Python específicas, como Seaborn e SciPy, que incluem trechos de código de exemplo e dicas para aproveitar ao máximo as ferramentas.

Uma seleção de folhas de dicas

As melhores folhas de referência do Python

• Folha de dicas do Python para quem tá começando
• Folha de referência para trabalhar com datas e horários em Python
• Visualização de dados em Python: Folha de dicas sobre bokeh
• Importando dados em Python - Folha de referência rápida

Projetos

Trabalhar em projetos ajuda você a usar as habilidades que já aprendeu para enfrentar novos desafios. À medida que você avança, vai precisar adaptar sua abordagem e pesquisar novas maneiras de obter resultados, o que vai te ajudar a dominar novas técnicas do Python.

Você pode encontrar uma grande variedade de projetos de ciência de dados para trabalhar no DataCamp. Isso permite que você use suas habilidades de programação em vários conjuntos de dados pra resolver problemas reais no seu navegador, e você pode filtrar especificamente aqueles que precisam de Python.

Principais projetos Python

• Mais de 60 projetos Python para todos os níveis de especialização
• Conhecendo a história da Lego
• Investigando os filmes da Netflix e as estrelas convidadas em The Office
• Análise de dados do Airbnb em Nova Iorque 

Livros

Os livros são um recurso excelente para aprender Python, principalmente para quem curte aprender no seu próprio ritmo. Aprenda Python da maneira difícil, de Zed Shaw, e Curso intensivo de Python, de Eric Matthes, são dois livros super recomendados para quem tá começando. Esses livros oferecem explicações detalhadas sobre os conceitos do Python, além de vários exercícios e projetos para reforçar seu aprendizado.

Os melhores livros sobre Python

• Aprendendo Python, 5ª edição: Lutz, Mark
• Python para Iniciantes: Um guia fácil de entender: Barry, Paulo
• Python Distilled (Biblioteca do Desenvolvedor): Beazley, David
• Python 3: O Guia Completo para Programação Prática em Python

Python para usuários empresariais

Não são só as pessoas que podem querer melhorar suas habilidades em Python. À medida que as empresas dependem cada vez mais da tomada de decisões baseadas em dados, a procura por profissionais com proficiência em Python aumentou. Pra quem quer melhorar as habilidades da equipe, o DataCamp for Business oferece uma solução completa.

Por que escolher o DataCamp para empresas?

O DataCamp for Business oferece todas as vantagens de uma assinatura normal do DataCamp, mas de uma forma que pode ser adaptada às necessidades da sua organização. Aqui estão só alguns dos benefícios: 

1. Trilhas de aprendizagem personalizadas: As trilhas de aprendizagem estruturadas atendem a várias funções, garantindo um treinamento relevante para cada membro da equipe.
2. Prática prática: Exercícios interativos e projetos reais ajudam os usuários a colocar em prática o que aprenderam.
3. Escalabilidade e flexibilidade: Ótimo pra treinar equipes pequenas ou departamentos inteiros, com os usuários aprendendo no seu próprio ritmo.
4. Instrutores especializados: Os cursos são criados por especialistas do setor, garantindo um conteúdo prático e atualizado.
5. Biblioteca de conteúdo completa: Recursos extensivos cobrem Python para análise de dados, machine learning e muito mais.

As melhores carreiras em Python em 2026

Como já vimos, a procura por profissionais com conhecimentos de Python está a aumentar, e há muitas funções que exigem conhecimentos desta linguagem de programação. Aqui estão algumas das principais carreiras que usam Python e que você pode escolher:

Cientista de dados

Os cientistas de dados são tipo os detetives do mundo dos dados, responsáveis por descobrir e entender fontes de dados valiosas, gerenciar grandes quantidades de dados e juntar pontos de dados para identificar tendências.

Eles usam suas habilidades analíticas, estatísticas e de programação para coletar, analisar e interpretar grandes conjuntos de dados. Eles então usam essas informações para desenvolver soluções baseadas em dados para problemas comerciais desafiadores.

Parte dessas soluções é desenvolver algoritmos de machine learning que geram novas ideias (por exemplo, identificar segmentos de clientes), automatizam processos de negócios (por exemplo, previsão de pontuação de crédito) ou oferecem aos clientes um valor novo (por exemplo, sistemas de recomendação).

Competências essenciais:

• Conhecimento sólido de Python, R e SQL
• Entendendo conceitos de machine learning e IA
• Proficiência em análise estatística, análise quantitativa e modelagem preditiva
• Técnicas de visualização de dados e relatórios
• Habilidades eficazes de comunicação e apresentação

Ferramentas essenciais:

• Ferramentas de análise de dados (por exemplo, pandas, NumPy)
• Bibliotecas de machine learning (por exemplo, Scikit-learn)
• Ferramentas de visualização de dados (por exemplo, Matplotlib, Tableau)
• Estruturas de big data (por exemplo, Airflow, Spark)
• Ferramentas de linha de comando (por exemplo, Git, Bash)

Desenvolvedor Python

Os desenvolvedores Python são responsáveis por escrever a lógica das aplicações web do lado do servidor. Eles desenvolvem componentes back-end, conectam o aplicativo com outros serviços web e dão suporte aos desenvolvedores front-end, integrando o trabalho deles com o aplicativo Python. Os desenvolvedores Python também costumam trabalhar com análise de dados e machine learning, aproveitando o rico ecossistema de bibliotecas Python.

Competências essenciais:

• Proficiência em programação Python
• Conhecimento de tecnologias front-end (HTML, CSS, JavaScript)
• Conhecimento de frameworks web Python (por exemplo, Django, Flask)
• Conhecimento das bibliotecas ORM
• Conhecimento básico de tecnologias de banco de dados (por exemplo, MySQL, PostgreSQL)

Ferramentas essenciais:

• IDEs Python (por exemplo, PyCharm)
• Sistemas de controle de versão (por exemplo, Git)
• Bibliotecas Python para desenvolvimento web (por exemplo, Django, Flask)

Analista de dados

Os analistas de dados são responsáveis por interpretar os dados e transformá-los em informações que podem oferecer maneiras de melhorar um negócio. Eles juntam informações de várias fontes e interpretam padrões e tendências. Depois que os dados são coletados e analisados, os analistas de dados podem compartilhar suas descobertas com a empresa toda para ajudar nas decisões estratégicas.

Competências essenciais:

• Proficiência em Python, R e SQL
• Conhecimento sólido de análise estatística
• Experiência com ferramentas de inteligência empresarial (por exemplo, Tableau, Power BI)
• Entendendo as técnicas de coleta e limpeza de dados
• Habilidades eficazes de comunicação e apresentação

Ferramentas essenciais:

• Ferramentas de análise de dados (por exemplo, pandas, NumPy)
• Ferramentas de dados de inteligência empresarial (por exemplo, Tableau, Power BI)
• Bancos de dados SQL (por exemplo, MySQL, PostgreSQL)
• Software de planilhas (por exemplo, MS Excel)

Engenheiro de machine learning

Os engenheiros de machine learning são programadores sofisticados que desenvolvem máquinas e sistemas capazes de aprender e aplicar conhecimentos. Esses profissionais são responsáveis por criar programas e algoritmos que permitem que as máquinas ajam sem precisar receber instruções específicas para fazer essas tarefas.

Competências essenciais:

• Proficiência em Python, R e SQL
• Conhecimento profundo de algoritmos de machine learning
• Conhecimento de estruturas de aprendizado profundo (por exemplo, TensorFlow)

Ferramentas essenciais:

• Bibliotecas de machine learning (por exemplo, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
• Ferramentas de análise e manipulação de dados (por exemplo, pandas, NumPy)
• Ferramentas de visualização de dados (por exemplo, Matplotlib, Seaborn)
• Estruturas de aprendizado profundo (por exemplo, TensorFlow, Keras, PyTorch)

Como encontrar um emprego que use Python

Um diploma pode ser um grande trunfo ao iniciar uma carreira que usa Python, mas não é o único caminho. Embora uma formação formal em ciência da computação ou em áreas relacionadas possa ser útil, cada vez mais profissionais estão entrando no campo por caminhos não tradicionais. Com dedicação, aprendizado constante e uma abordagem proativa, você pode conseguir o emprego dos seus sonhos usando Python.

Veja como encontrar um emprego que use Python sem ter um diploma:

Continue aprendendo sobre a área

Fique por dentro das últimas novidades sobre Python. Siga profissionais influentes de Python no Twitter, leia blogs relacionados a Python e ouça podcasts relacionados a Python. Alguns dos principais líderes do Python que você deve acompanhar são Guido van Rossum (o criador do Python), Raymond Hettinger e outros. Você vai ficar por dentro dos assuntos mais comentados, das tecnologias que estão surgindo e do que vem por aí no Python.

Você também deve conferir os eventos do setor, sejam webinars no DataCamp, conferências sobre Python ou eventos de networking.

Crie um portfólio

Criar um portfólio robusto que mostre suas habilidades e projetos concluídos é uma maneira de se destacar dos outros candidatos. É importante mostrar projetos em que você usou Python pra resolver desafios reais, porque isso pode deixar uma boa impressão nos gerentes de contratação.

Como Nick Singh, autor de Ace the Data Science Interview, disse no podcast DataFramed Careers Series,

Seu portfólio deve ser uma vitrine diversificada de projetos que mostrem sua experiência em Python e suas várias aplicações. Para mais dicas sobre como criar um portfólio de ciência de dados que impressione, dá uma olhada no nosso artigo dedicado ao assunto.

Crie um currículo que chame a atenção

No mercado de trabalho de hoje, seu currículo precisa impressionar não só os recrutadores humanos, mas também os Sistemas de Rastreamento de Candidatos (ATS). Esses sistemas de software automatizados são usados por muitas empresas para filtrar currículos e eliminar aqueles que não atendem a critérios específicos. Por isso, é essencial otimizar seu currículo para que ele seja compatível com o ATS e atraente para os gerentes de contratação.

De acordo com Jen Bricker, ex-chefe de serviços de carreira da DataCamp:

Então, é super importante organizar seu currículo da melhor maneira possível. Para saber mais sobre como criar um currículo de cientista de dados que se destaque, dá uma olhada no nosso artigo sobre o assunto.

Chame a atenção dos gerentes de contratação

Participar ativamente nas redes sociais pode te ajudar a chamar a atenção dos gerentes de contratação. Compartilhe seus projetos e ideias em plataformas como LinkedIn ou Twitter, participe de comunidades Python e contribua com projetos de código aberto. Essas atividades não só aumentam sua visibilidade, mas também mostram seu entusiasmo pelo Python.

Lembre-se de que construir uma carreira em uma área que usa Python exige persistência, aprendizado contínuo e paciência. Mas, seguindo esses passos, você estará no caminho certo para o sucesso.

Considerações finais

Aprender Python é uma jornada gratificante que pode abrir um monte de oportunidades de carreira. Este guia forneceu um roteiro para você começar sua jornada de aprendizado do Python, desde a compreensão dos conceitos básicos até o domínio de conceitos avançados e o trabalho em projetos do mundo real.

Lembre-se, o segredo para aprender Python (ou qualquer linguagem de programação) é ser consistente e praticar bastante. Não se apresse ao aprender os conceitos. Dá uma olhada em cada um deles e aplica em projetos práticos. Entre nas comunidades Python, participe de desafios de programação e nunca pare de aprender.