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<p class="caption" role="heading"><span class="caption-text">Aulas:</span></p>
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<p class="caption" role="heading"><span class="caption-text">Referências Bibliográficas</span></p>
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<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="referencias.html">Referências Bibliográficas</a></li>
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<p class="caption" role="heading"><span class="caption-text">Listas de Exercícios</span></p>
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<p class="caption" role="heading"><span class="caption-text">Provas</span></p>
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<li><a href="#" class="icon icon-home" aria-label="Home"></a></li>
<li class="breadcrumb-item active">Introdução à Programação com Dados Geoespaciais</li>
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<section id="introducao-a-programacao-com-dados-geoespaciais">
<h1>Introdução à Programação com Dados Geoespaciais<a class="headerlink" href="#introducao-a-programacao-com-dados-geoespaciais" title="Link permanente para este cabeçalho"></a></h1>
<p>Na era do big data, os profissionais necessitam cada vez mais de conhecimentos em programação para realizarem análise de dados de maneira rápida e prática. Essa disciplina é voltada ao ensino da arte de programação de computadores através de problemas práticos usando dados geoespaciais. Não é exigida experiência prévia de programação. O curso irá apresentar conceitos, técnicas e ferramentas computacionais para apoio ao ciclo de pesquisa em Ciência de Dados Geoespaciais, envolvendo a aquisição de dados, organização e integração de dados, análise e visualização. Para isso, será apresentada aos alunos uma visão geral de como construir pequenos programas na linguagem Python, para automatização de atividades rotineiras ou repetitivas, que sejam capazes de extrair, transformar e analisar dados geoespaciais.</p>
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<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="instalacao.html">1. Instalando e Configurando o Ambiente de Programação</a></li>
<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="introducao-programacao/index.html">2. Introdução à Programação com a Linguagem Python</a></li>
<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="jupyter.html">3. Jupyter</a></li>
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<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="vetorial.html">5. Manipulação de Dados Vetoriais</a></li>
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<p class="caption" role="heading"><span class="caption-text">Informações Gerais:</span></p>
<ul>
<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="licenca.html">Licença</a></li>
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<ul>
<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="agradecimentos.html">Agradecimentos</a></li>
</ul>
</div>
</section>
<section id="indices-e-tabelas">
<h1>Índices e Tabelas<a class="headerlink" href="#indices-e-tabelas" title="Link permanente para este cabeçalho"></a></h1>
<ul class="simple">
<li><p><a class="reference internal" href="genindex.html"><span class="std std-ref">Índice</span></a></p></li>
<li><p><a class="reference internal" href="py-modindex.html"><span class="std std-ref">Índice do Módulo</span></a></p></li>
<li><p><a class="reference internal" href="search.html"><span class="std std-ref">Página de Busca</span></a></p></li>
</ul>
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<footer><div class="rst-footer-buttons" role="navigation" aria-label="Rodapé">
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<p>© Copyright 2020-2022, Gilberto Queiroz and Thales Körting.</p>
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