Criação de Aplicações Interativas com Streamlit, API da OpenAI, Python e PostgreSQL

Após uma introdução aos conceitos básicos de Python e aos fundamentos de bancos de dados relacionais com PostgreSQL, você terá uma sólida base de conhecimento e será capaz de realizar consultas de dados usando SQL e operações CRUD com Python. Com esse conhecimento, avançará para a integração da API da OpenAI, utilizando inteligência artificial para inserir dados automaticamente em bancos de dados. Na etapa seguinte, você desenvolverá aplicações interativas com Streamlit, criando uma ferramenta prática e versátil. Essa aplicação permitirá a criação e aplicação de testes sobre qualquer tema, sendo ideal para professores que desejam avaliar seus alunos ou para estudantes que buscam autoavaliação em preparação para provas escolares ou concursos públicos.

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Para que serve este curso

Lembra que você teve que aprender Excel? Agora você precisa aprender Inteligência Artificial e não é utilizando uma ChatGPT que você aumenta sua empregabilidade. Você aumenta sua empregabilidade aprendendo a usar fórmulas (códigos de IA) para resolver problemas mais rapidamente e em massa para você. Este curso serve para você ter uma introdução de programação com a linguagem Python e o uso com inteligência artificial, onde você vai desenvolver e aprimorar as tarefas do seu dia a dia usando a inteligência artificial ao seu favor para agilizar e melhorar seu desempenho.

Introdução a linguagem a Python e a banco de dados;

Criação de uma conta na OpenAI e gerenciamento da API-KEY;

Uso da plataforma Colab do Google como forma de escrita e execução de códigos;

Realizar operações CRUD dentro do banco de dados;

Como usar uma Inteligência Artificial de maneira onde consiga mais desempenho para analisar e escrever códigos para resolver algum problema para você;

Você também terá a oportunidade de ouvir do autor algumas informações ricas e práticas durante todo curso com aulas complementares.

Aprendizado deste curso

Bem-vindo ao curso "Criação de Aplicações Interativas com Streamlit, API da OpenAI, Python e PostgreSQL"

Configuração do Ambiente: O que são IDE’s, Introdução ao Google Colab, como usar Google Colab?

Introdução ao Python para Iniciantes- O que é Python, onde usar, como realizar a instalação do Python

Comentários em Código: Melhores Práticas Importância e técnicas para comentar código de forma eficiente

Dominando a Arte da Manipulação de Strings em Python

Dominando Estruturas de Dados em Python: Listas, Tuplas, Dicionários e Conjuntos

Dominando Dicionários: Armazenamento Eficiente de Dados em Python

Dominando Funções para a Modularização Eficiente do Código

Desvendando a Programação Orientada a Objetos: Conceitos Fundamentais

Dominando a Importação de Módulos em Python para Eficiência no Código

Dominando o pip: Instalação eficiente de bibliotecas Python

Introdução à Banco de Dados: Instalação, Montagem do Ambiente do Postgres

Conexão com Bancos de Dados Postgres em Python: Utilização de bibliotecas Python para executar consultas SQL

Planejamento da Migração de Listas para PostgreSQL: Passos detalhados e considerações para migrar listas do código para um banco de dados PostgreSQL

Performance e Eficiência: Consultas em Python vs PostgreSQL: Análise das diferenças e impactos na performance ao gerenciar listas grandes diretamente no código Python em comparação com consultas em PostgreSQL

Uso do chat GPT para Análise e Documentação de Código: Como utilizar inteligência artificial para analisar e documentar um código

Fundamentos de API: Conceitos e Funcionalidades: O que é uma API e como realizar requisições HTTP com a biblioteca requests

Integração com API da OpenAI em Python: Como integrar a API da OpenAI dentro de um código Python

Uso de IA para Inserção de Dados em Banco de Dados: Implementação de IA para inserir perguntas sobre temas específicos no banco de dados

Descrição e Propósito do Código: Criação Análise detalhada do que o código faz e os problemas que resolve

Manipulação de DataFrames com Pandas: Técnicas para carregar e transformar dados armazenados no banco de dados

Criação de Aplicações Interativas com Streamlit: Como criar aplicações interativas em ambiente local usando a biblioteca Streamlit

Tratamento de Eventos e Interatividade com Streamlit: Métodos para tratar eventos e melhorar a interatividade nas interfaces locais criadas com Streamlit

Debugging e Tratamento de Erros em Python: Uso de try e except para tratamento de exceções e depuração de código

Criação, Descrição e Propósito do Código: Análise detalhada do que o código faz e os problemas que resolve

Automação na Educação: Como o curso pode auxiliar na demanda por automação no setor educacional

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