organização para o início do curso

Author: ericbrasiln

README.md

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-# Curso de Noções de Programação em Python para as Humanidades
+# Curso de Python para Ciências Sociais
 
 Prof: Eric Brasil
 
 Ementa:
 
-O curso visa apresentar os elementos básicos da linguagem de programação Python, focando em usos possíveis para as pesquisas na área das ciências humanas e sociais. São temas do curso: definição da linguagem python, instalação e preparação do ambiente de trabalho, apresentação dos conceitos básicos de Python, manipulação de dados a partir de arquivos simples, contagem de frequências e palavras-chave em contexto, análise de dados tabulares com Pandas, e visualização de dados com Plotly.
+O curso visa apresentar os elementos básicos da linguagem de programação Python, focando em usos possíveis para as pesquisas na área das ciências humanas e sociais. São temas do curso: definição da linguagem python, instalação e preparação do ambiente de trabalho, apresentação dos conceitos básicos de Python, manipulação de dados a partir de arquivos simples, contagem de frequências e palavras-chave em contexto.
 
-Duração: dias 18, 19, 20 e 21 de setembro, de 17h às 20h, por Zoom. 
+Duração: dias 31 de outubro e 01 de novembro, de 19h às 21h.
+
+Formato: online, via Jitsi (Link para aula será enviado no grupo do Telegram).
 
 ## Roteiro
 
@@ -44,28 +46,4 @@ Duração: dias 18, 19, 20 e 21 de setembro, de 17h às 20h, por Zoom.
   - while
   - break, continue
   - try, except
-- Desafio 2: *Contagem de frequência de palavras e palavras-chave em contexto com python*
-
-### [Dia 3](dia3.ipynb)
-
-- Dúvidas sobre Desafio 2
-- Análise de dados com Pandas
-    - Entendendo um *datset*
-    - Operações básicas: ler, entender e perguntar aos dados
-    - Contar, filtrar e avaliar os dados
-    - Criar novos *datsets*, mesclar *datsets*
-- Desafio 3: *Entender dados da ANPUH*
-
-### [Dia 4](dia4.ipynb)
-
-- Dúvidas sobre Desafio 3
-- Visualização dos dados com Plotly
-    - Conceitos básicos
-    - Gráficos de barra
-    - Gráfico de pizza
-    - Scatter plot
-- Desafio 4: *Visualizar dados da ANPUH*
-- Conclusão
-    - Resumo do que foi aprendido no curso
-    - Próximos passos para aprofundamento em Python
-    - Recursos adicionais para aprendizado contínuo em Python.
+- Desafio 2: *Relatório de busca*

anpuh.html

@@ -60,15 +60,23 @@ Para abrir o terminal no macOS, basta pressionar as teclas `Command + Espaço` e
 
 #### E no Windows?
 
-- Instalar GitBash
+Duas opções: usar o app Terminal do Windows, ou instalar o GitBash.
+
+##### Usando o app Terminal do Windows
+
+O app Terminal do Windows é uma ferramenta poderosa e que vem sendo aprimorada a cada versão do Windows 10. Para abri-lo, basta buscar por `terminal` no menu de aplicativos.
+
+##### Instalando o GitBash
+
+O GitBash é uma ferramenta que traz um terminal mais poderoso e com mais funcionalidades que o app Terminal do Windows. Além disso ele é compatível com os comandos do terminal do macOS e Linux, e é instalado junto com o Git. Git é uma ferramenta de controle de versão de código fonte. Para saber mais sobre o Git, ver a [lição do Programming Historian, Git como ferramenta metodológica em projetos de História (parte 1)](https://programminghistorian.org/pt/licoes/git-ferramenta-metodologica-projetos-historia-1).
 
 Veja o vídeo de instalação, também [disponível no YouTube](https://youtu.be/PGIuYvkctj0):
 
 https://github.com/ericbrasiln/python-puc/assets/58128421/de51310c-c074-49e0-9b21-909543a67483
 
 Com ele poderemos usar os mesmos comandos do terminal do macOS e Linux.
 
-##### Executando o python no GitBash
+###### Executando o python no GitBash
 
 Para executarmos o python no GitBash precisamos executar mais um comando. Ele incluirá um alias (apelido) na configuração do bash para que todas vez que executarmos `python`, o GitBash execute o executável correto:
 

anpuh.png

@@ -58,7 +58,7 @@
    "id": "0f271431",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "## Introdução à Python\n",
+    "## Introdução à linguagem de programação Python\n",
     "\n",
     "- O que é Python e por que é usado?"
    ]
@@ -222,39 +222,20 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 1,
+   "execution_count": null,
    "id": "182652a5",
    "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "data": {
-      "text/plain": [
-       "4"
-      ]
-     },
-     "execution_count": 1,
-     "metadata": {},
-     "output_type": "execute_result"
-    }
-   ],
+   "outputs": [],
    "source": [
     "2+2"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 3,
+   "execution_count": null,
    "id": "d997899c",
    "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "name": "stdout",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "Meu nome é Eric.\n"
-     ]
-    }
-   ],
+   "outputs": [],
    "source": [
     "print('Meu nome é Eric.')"
    ]
@@ -407,6 +388,15 @@
    "metadata": {},
    "source": [
     "### Tipos de Dados\n",
+    "\n",
+    "Python é uma linguagem dinamicamente tipada, o que significa que o tipo de uma variável é determinado em tempo de execução e não precisa ser declarado explicitamente. Em linguagens dinamicamente tipadas como Python, é possível atribuir valores de diferentes tipos a uma mesma variável sem precisar especificar o tipo previamente"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "dd381ab2",
+   "metadata": {},
+   "source": [
     "\n",
     "Existem quatro tipos essenciais de dados Python com diferentes poderes e capacidades:\n",
     "\n",
@@ -516,19 +506,10 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 5,
+   "execution_count": null,
    "id": "01f73905",
    "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "name": "stdout",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "Eric\n",
-      "Olá, Eric! Como vai?\n"
-     ]
-    }
-   ],
+   "outputs": [],
    "source": [
     "new_name = input('Digite seu nome: ')\n",
     "print(new_name)\n",