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)