Submódulo 1: Construindo seu portfólio em Python: projetos, planejamento e documentação

Planejando seu portfólio em Python: critérios de seleção de projetos

🎯 Planejamento do Portfólio

Vamos começar definindo o objetivo do seu portfólio: demonstrar, de forma prática, como você resolve problemas com Python. Pensando na nossa jornada de transição de carreira, o portfólio funciona como uma vitrine do que você sabe fazer e como pensa. Lembra da ideia central que discutimos sobre entender o problema antes de escrever código? Aqui esse princípio se traduz na clareza de objetivos, na seleção de projetos que mostrem raciocínio e na capacidade de explicar decisões de design. O objetivo não é apenas escrever código, mas comunicar de forma eficaz o que foi feito, por que foi feito e como alguém pode reproduzir os resultados. (1)

Em seguida, escolha 2–3 projetos curtos, porém significativos, que demonstrem domínio de estruturas de dados (listas, dicionários), manipulação de dados (leitura de arquivos, transformação de dados) e automação simples ou integração com ferramentas comuns (CLI, APIs). Esses projetos devem ter entradas e saídas claras, com um valor prático para você e para quem for analisar seu portfólio. (2)

Para cada projeto, planeje o repositório com README que inclua o objetivo, entradas e saídas, requisitos, exemplo de uso, instruções de instalação; documentação interna (docstrings e comentários objetivos) e documentação externa (diagramas simples, decisões de design). Tudo isso facilita a leitura por recrutadores e gestores de contratação. (3)

Crie um README central no topo do portfólio que apresente uma visão geral, links para cada projeto e orientações sobre como apresentar resultados durante entrevistas. Essa abordagem ajuda a transmitir seu progresso de forma clara e objetiva, mesmo para quem não conhece seu código em detalhe. (4)

Dicas de entrega rápida: inicie com projetos que gerem valor imediato, mantenha o versionamento consistente e adicione testes básicos para demonstrar responsabilidade com qualidade de código. (5)

Ao final deste submódulo, você terá um portfólio inicial pronto para compor seu portfólio/portfolio, com guias para adicionar novos projetos, manter documentação atualizada e mostrar progresso contínuo na sua jornada de Python. (6)

Estrutura do repositório e README para cada projeto

🎯 Estrutura do Repositório e README

Para cada projeto do seu portfólio, use uma estrutura de diretório que facilite a compreensão e a replicação. Um layout comum em projetos Python inclui uma raiz com README, uma pasta src/ com o código da(s) biblioteca(s), uma pasta tests/ com testes, e um README dedicado para o projeto. Essa organização facilita tanto a navegação quanto a evolução futura, especialmente quando você começar a adicionar novos projetos ao portfólio.

O conteúdo mínimo do README deve apresentar: objetivo claro, entradas e saídas esperadas, dependências/requisitos do ambiente, um exemplo de uso simples, instruções de instalação e uma seção de notas de design, se aplicável. Documentação interna deve incluir docstrings simples e comentários objetivos que expliquem decisões-chave do código. A documentação externa pode incluir um diagrama de fluxo simples, uma breve explicação das escolhas de design e situações em que cada abordagem faz sentido.

Para facilitar a repetição, crie um template de README que possa ser preenchido rapidamente para novos projetos. Este template deve manter uma estrutura consistente entre os itens do portfólio, ajudando recrutadores a navegar e comparar projetos de forma eficiente.

Documentação interna/externa e entrega rápida: mantendo o portfólio atualizável e apresentável

🎯 Documentação Interna/Externa e Entrega

Neste estágio, vamos consolidar as práticas de documentação: docstrings concisos e úteis, comentários que esclareçam o raciocínio, e documentação externa com diagramas simples que expliquem decisões de design e fluxos de dados.

Além disso, o portfólio precisa de um README central que apresente uma visão geral dos projetos, com links diretos para cada um. Dicas de entrega rápida incluem manter um versionamento estável, adicionar testes básicos e documentar as mudanças para facilitar revisões em entrevistas.

🎯 Exercícios