Desenvolvimento Full Stack Básico
Capacite-se para atuar no mercado de TI e torne-se um desenvolvedor full stack capaz de criar soluções inteligentes. Para realização deste curso você precisa possuir conhecimentos prévios em Lógica de Programação e noções de pelo menos uma linguagem de programaçãoMetodologia focada no mercado
Faça sua imersão com uma pós-graduação conectada com a rotina da profissão.
Duração do curso
Modalidade
Conteúdo online.
Certificação
Certificado de Curso PUC-Rio.
Reconhecido pelo MEC
Reconhecido pelo MEC
Conteúdo do Curso
Programação Orientada a Objetos
Duração: 30h | Prof: Tatiana Escovedo
- Introdução e Conceitos Básicos da Linguagem Python;
- Classes, Objetos, Variáveis, Métodos;
- Abstração, Encapsulamento, Herança e Polimorfismo;
- Interfaces e Classes Abstratas;
- Princípios SOLID;
- Guia de Estilos;
- Clean Code e Boas Práticas de Codificação.
Banco de Dados
Duração: 30h | Prof: Sérgio Lifschitz
- Abstração de Dados;
- Modelagem Conceitual de Dados;
- Fundamentos de Projeto de Banco de Dados;
- Projeto Conceitual de Banco de Dados;
- Projeto Lógico de Banco de Dados;
- Projeto Físico de Banco de Dados;
- Linguagem SQL;
- Administração de Dados;
- Banco de Não Dados Convencionais e Distribuídos;
- Implementação de um Banco de Dados Relacional.
Desenvolvimento Full Stack Básico
Duração: 30h | Prof: Fernando Correia
- Restrições de Arquitetura no Desenvolvimento de um Sistema Web;
- Separação de Responsabilidades. Padrão Model View Controll (MVC);
- Protocolo HTTP;
- Implementação de uma API com Python;
- Desenvolvimento Front-end com o Básico de HTML, CSS e JavaScript;
- Frameworks de Mercado para Implementação de Front-end e Back-end;
- Implementação e um Sistema Full Stack Simples;
- Apresentação dos Ambientes de Teste, Homologação e Publicação.
Projeto/MVP em Desenvolvimento Full Stack Básico
Duração: 30h | Profs.: Marcos Kalinowski e Fernando Correia
- Projeto Prático (MVP) das Disciplinas: Programação Orientada a Objetos, Banco de Dados e Desenvolvimento Full Stack Básico.
Fernando Correia
Doutor pela PUC-Rio, atua em projetos de pesquisa em grandes empresas como: Americanas, Globo e Petrobras.
Marcos Kalinowski
Professor do Departamento de Informática da PUC-Rio. Coordena projetos de P&D com empresas como Americanas e Petrobras.
Sergio Lifschitz
Professor do Departamento de Informática da PUC-Rio. Coordena projetos junto a empresas como Fiocruz e INCA.
Tatiana Escovedo
Professora do Departamento de Informática da PUC-Rio.
Fernando Correia
- Atua como Líder de Projetos e Pesquisa em projetos de pesquisa e desenvolvimento da PUC-Rio junto a empresas como Americanas S.A., Globo e Petrobras.
- Doutor em Informática pela PUC-Rio na área de Ciências de Dados, e Mestre, também pela PUC-Rio, na área de Engenharia de Software.
- Por mais de 6 anos, foi pesquisador associado da FGV Direito Rio, onde também atuou como Engenheiro Líder em projetos de pesquisa aplicada.
Marcos Kalinowski
- Professor do Quadro Principal do Departamento de Informática da PUC-Rio, onde orienta pesquisas de mestrado, doutorado e pós-doutorado e coordena projetos de pesquisa e desenvolvimento junto a empresas como Americanas S.A. e Petrobras, nas áreas de Engenharia de Software e Ciência de Dados.
- Seus tópicos de especialidade incluem Engenharia de Requisitos, Engenharia de Software para Ciência de Dados, Engenharia de Software Experimental e Qualidade do Processo e do Produto de Software.
- Doutor em Engenharia de Sistemas e Computação pela COPPE/UFRJ.
- Atuou por mais de 10 anos na indústria de software antes de se tornar professor (como desenvolvedor, consultor e diretor).
- Forneceu dezenas de treinamentos in-company para empresas de dentro e de fora do país, incluindo Chemtech, CNEN, DataPrev, Loggi, Oceaneering, ONS, Petrobras, Sakonnet Technology, entre outras.
- É Senior Advisor da equipe técnica responsável pelo programa nacional MPS.BR, que busca promover o desenvolvimento do Brasil por meio da inovação tecnológica. Avaliador líder do modelo MPS-SW, tendo avaliado processos de software de dezenas de empresas brasileiras.
Sergio Lifschitz
- Professor do Quadro Principal do Departamento de Informática da PUC-Rio, onde orienta pesquisas de mestrado, doutorado e pós-doutorado e coordena projetos de pesquisa e desenvolvimento junto a empresas nas áreas de Banco de Dados e Ciência de Dados.
- Seus tópicos de especialidade incluem Banco de Dados, Ciência de Dados, Engenharia de Dados e Bioinformática, com desenvolvimento de ferramentas e sistemas em parceria com a Fiocruz, UNB, UFRRJ, UFRJ e INCA.
- Doutor em Informática, com especialização em Bancos de Dados e Redes pela École Nationale Supérieure des Télécommunications (ENST/Télécom Paris), França
Tatiana Escovedo
- Professora do Departamento de Informática da PUC-Rio, onde coordena cursos de pós-graduação lato sensu e colabora com pesquisas nas áreas de Ciência de Dados e Engenharia de Software.
- Doutora em Engenharia Elétrica, na área de Métodos de Apoio à Decisão, e Mestre em Informática, na área de Engenharia de Software, pela PUC-Rio.
- Autora dos livros Introdução a Data Science - Algoritmos de Machine Learning e Métodos de Análise, Jornada Java, Jornada Python e Engenharia de Software para Ciência de Dados - Um guia de boas práticas com ênfase na construção de sistemas de Machine Learning em Python.
Time de professores que praticam o que ensinam
Fernando Correia
- Atua como Líder de Projetos e Pesquisa em projetos de pesquisa e desenvolvimento da PUC-Rio junto a empresas como Americanas S.A., Globo e Petrobras.
- Doutor em Informática pela PUC-Rio na área de Ciências de Dados, e Mestre, também pela PUC-Rio, na área de Engenharia de Software.
- Por mais de 6 anos, foi pesquisador associado da FGV Direito Rio, onde também atuou como Engenheiro Líder em projetos de pesquisa aplicada.
Marcos Kalinowski
- Professor do Quadro Principal do Departamento de Informática da PUC-Rio, onde orienta pesquisas de mestrado, doutorado e pós-doutorado e coordena projetos de pesquisa e desenvolvimento junto a empresas como Americanas S.A. e Petrobras, nas áreas de Engenharia de Software e Ciência de Dados.
- Seus tópicos de especialidade incluem Engenharia de Requisitos, Engenharia de Software para Ciência de Dados, Engenharia de Software Experimental e Qualidade do Processo e do Produto de Software.
- Doutor em Engenharia de Sistemas e Computação pela COPPE/UFRJ.
- Atuou por mais de 10 anos na indústria de software antes de se tornar professor (como desenvolvedor, consultor e diretor).
- Forneceu dezenas de treinamentos in-company para empresas de dentro e de fora do país, incluindo Chemtech, CNEN, DataPrev, Loggi, Oceaneering, ONS, Petrobras, Sakonnet Technology, entre outras.
- É Senior Advisor da equipe técnica responsável pelo programa nacional MPS.BR, que busca promover o desenvolvimento do Brasil por meio da inovação tecnológica. Avaliador líder do modelo MPS-SW, tendo avaliado processos de software de dezenas de empresas brasileiras.
Sergio Lifschitz
- Professor do Quadro Principal do Departamento de Informática da PUC-Rio, onde orienta pesquisas de mestrado, doutorado e pós-doutorado e coordena projetos de pesquisa e desenvolvimento junto a empresas nas áreas de Banco de Dados e Ciência de Dados.
- Seus tópicos de especialidade incluem Banco de Dados, Ciência de Dados, Engenharia de Dados e Bioinformática, com desenvolvimento de ferramentas e sistemas em parceria com a Fiocruz, UNB, UFRRJ, UFRJ e INCA.
- Doutor em Informática, com especialização em Bancos de Dados e Redes pela École Nationale Supérieure des Télécommunications (ENST/Télécom Paris), França
Tatiana Escovedo
- Professora do Departamento de Informática da PUC-Rio, onde coordena cursos de pós-graduação lato sensu e colabora com pesquisas nas áreas de Ciência de Dados e Engenharia de Software.
- Doutora em Engenharia Elétrica, na área de Métodos de Apoio à Decisão, e Mestre em Informática, na área de Engenharia de Software, pela PUC-Rio.
- Autora dos livros Introdução a Data Science - Algoritmos de Machine Learning e Métodos de Análise, Jornada Java, Jornada Python e Engenharia de Software para Ciência de Dados - Um guia de boas práticas com ênfase na construção de sistemas de Machine Learning em Python.
Fernando Correia
Marcos Kalinowski
Sergio Lifschitz
Tatiana Escovedo
Preço e formas de pagamento
Em até 18x de:
@mensalidade
ou à vista por R$ @valorTotal*
- Curso 100% Online
- Certificado: PUC-Rio
- Formato: aulas gravadas e encontros ao vivo
- Carga horária: 90h (Do Zero ao Código) a 120h (todo o restante)
- Duração total: 3 meses
Parcelamento em até 18x no cartão de crédito ou boleto
| De:* | Por**: |
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* De: preço original do curso, considerando a condição de parcelamento.
** Por: preço final do curso parcelado + desconto, se aplicável.
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