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Trilha 6 · Avançado

Autonomia técnica real. Código + IA.

Esta trilha é para quem quer o nível mais alto: escrever código, integrar APIs e construir aplicações com IA do zero.

⏱️ 20–30 horas
📦 5 módulos
🎯 Projeto final
Progresso da trilha 0%
0 de 5 módulos concluídos
MÓDULO 1

Lógica de Programação

“Como Computadores Pensam”

Variáveis, condições, loops, funções. Esses conceitos são a gramática de qualquer linguagem de programação. Este módulo ensina a lógica fundamental — com Python como idioma de entrada.

Harvard
CS50 — Introdução à Ciência da Computação
~20h •Gratuito
freeCodeCamp
Python — Computação Científica
~300h •Certificado gratuito
Dr. Chuck
Python for Everybody
Variável •Gratuito
✏️

Exercício Prático

No CS50 ou freeCodeCamp, complete os primeiros 3 exercícios de Python. Mostre o código para uma colega e explique o que cada linha faz. Ensinar é a prova definitiva de que você aprendeu.

⏱️ 3–5 horas💻 Replit ou VS Code🐍 Python
💡
Dica Estratégica

Python é a linguagem mais próxima do português entre as linguagens de programação. Com IA como Cursor ou Copilot ao lado, você aprende e executa ao mesmo tempo. A curva de aprendizado nunca foi tão acessível.

MÓDULO 2

Python com IA

“Cursor, Copilot e Pair Programming com IA”

Programar com IA ao lado é diferente de programar sozinha. IA sugere, completa, explica e corrige. Este módulo ensina a trabalhar em par com ferramentas como Cursor e GitHub Copilot — acelerando o aprendizado sem criar dependência.

Cursor
Editor de código com IA integrada
Gratuito para começar •IA no editor
Kaggle Learn
Python — Curso Prático
~5h •Certificado gratuito
📊

Exercício Prático

Abra o Cursor ou Replit com IA. Peça para criar um script Python que lê um CSV de dados.gov.br e gera um resumo estatístico simples. Tente entender cada linha do código gerado antes de executar.

⏱️ 2–3 horas💻 Cursor ou Replit📂 CSV de dados.gov.br
⚠️
Atenção

Não aceite código que você não entende. Use a IA para explicar linha por linha. "O que faz esse for loop?" é uma pergunta legítima e essencial. Entender o código é o que diferencia uma desenvolvedora de alguém que apenas copia.

MÓDULO 3

APIs e Integrações

“Conectando Sistemas com Python”

APIs são o vocabulário dos sistemas modernos. Este módulo ensina a consumir APIs públicas do governo federal, integrar serviços externos e automatizar fluxos via código — sem depender de ferramentas de terceiros.

Gov.br
Catálogo de APIs do Governo Federal
Referência •APIs públicas oficiais
Replit
IDE online — Python no navegador
Gratuito •IA integrada
🗄️

Exercício Prático

Consuma uma API pública do governo (ex: API de CEP, API do IBGE ou Portal da Transparência). Escreva um script Python que faz a chamada, processa a resposta e salva em CSV. Documente cada etapa.

⏱️ 3–4 horas💻 Python + requests🔌 API pública gov.br
🔎
Olhar Analítico

Consumir uma API do governo com código próprio é um salto de autonomia: você deixa de depender de portais com interface limitada e passa a acessar os dados diretamente, no formato que precisa, quando precisa.

MÓDULO 4

Aplicações com LLMs

“Integrando a API da Anthropic ou OpenAI”

Você vai escrever código que conversa com modelos de linguagem. Este módulo ensina a chamar a API da Anthropic ou OpenAI via Python, construir fluxos de prompt programáticos e criar ferramentas internas com IA.

Anthropic
Documentação da API Claude
Referência •Oficial
OpenAI
Documentação da API OpenAI
Referência •Oficial
📈

Exercício Prático

Construa um script Python que recebe um texto (ex: normativos, ofícios) e gera automaticamente: resumo, pontos principais e sugestão de ação — usando a API da Anthropic ou OpenAI. Teste com documentos reais do setor.

⏱️ 3–5 horas💻 Python + API LLM📄 Documentos reais do setor
📊
Aplicação Prática

Chamar uma API de IA com código é o nível mais alto de controle: você define o modelo, o prompt, o formato de saída, o limite de tokens e o tratamento de erro. Nenhuma interface gráfica oferece esse nível de personalização.

MÓDULO 5

Deploy e Manutenção

“Publicar e Manter sua Aplicação”

Uma aplicação que roda só na sua máquina não serve a ninguém. Este módulo ensina a publicar no Netlify ou Replit, configurar variáveis de ambiente com segurança, monitorar erros e planejar atualizações — o ciclo completo.

Netlify
Deploy de aplicações web — gratuito
Gratuito •CI/CD automático
Replit
Deploy direto do editor
Gratuito para começar •Python + Node
🤖

Exercício Prático

Publique sua aplicação Python no Netlify ou Replit com URL pública. Configure variáveis de ambiente para proteger suas chaves de API. Escreva um README com instruções de instalação e uso. Compartilhe o repositório.

⏱️ 3–4 horas💻 Netlify ou Replit📁 GitHub ou repositório
💡
Dica Estratégica

Nunca coloque chaves de API no código. Variáveis de ambiente existem para proteger credenciais sensíveis. No serviço público, segurança de código é tão importante quanto segurança de documento. Boas práticas desde o primeiro deploy.

🎯 Projeto Final

Aplicação Python com API de IA

Você dominou lógica de programação, Python assistido por IA, consumo de APIs e chamadas a LLMs. Agora vai consolidar tudo numa aplicação real: ler dados de uma API pública do governo, processar com LLM e entregar um resultado útil — versionada, publicada e documentada.

1

Definir o caso de uso

Escolha um problema do seu setor que combine dado público (via API gov.br) + processamento por LLM. Exemplos: classificar normativos por tema, resumir consultas públicas, extrair entidades de processos administrativos (Módulos 1 e 3).

2

Construir o pipeline

Escreva o script Python que (a) consome a API pública (Módulo 3), (b) envia o conteúdo para a API da Anthropic ou OpenAI com prompt estruturado (Módulo 4), (c) salva a saída em CSV ou JSON. Use IA assistente no editor durante o desenvolvimento (Módulo 2).

3

Tratar erros e proteger chaves

Adicione tratamento de exceções, retry com backoff e logs estruturados. Configure variáveis de ambiente para as API keys (Módulo 5). Versione no GitHub com .gitignore correto.

4

Publicar e documentar

Faça deploy (Netlify, Replit ou similar) com URL pública. Escreva README com instalação, uso, arquitetura e exemplo de saída. Compartilhe o repositório com pelo menos 1 colega da área.

Entrega: Aplicação Python publicada com URL pública + repositório GitHub com README + exemplo de saída para um caso real do seu setor.

Você sabe programar. Com IA ao lado.

Completar esta trilha é alcançar o nível mais alto de autonomia tecnológica: você não depende de ferramentas de terceiros para resolver problemas complexos. Você cria as suas.

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