ciencia-da-computacao

Sun, 06 Jul 2025 15:27:18 +0800

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Universidade Brasileira Livre

Um caminho para a educação autodidata em Ciência da Computação!

Conteúdos

Sumário

O Curso de Ciência da Computação oferecido pela Universidade Livre Brasileira é uma educação completa em Ciência da Computação usando materiais on-line e em Português do Brasil. Este Curso não é pensado para treinamento em tecnologias específicas ou focado em habilidades profissionais direcionadas ao mercado, e sim para aqueles que desejam uma educação própria, com qualidade, fundada nos conceitos fundamentais da computação e é planejada para alunos com disciplina, comprometimento e (o mais importante) bons hábitos de estudo majoritariamente independentes, mas que buscam o suporte de uma comunidade de outros estudantes no Brasil todo.

Este curso contém conteúdos que seriam vistos em um curso de Ciência da Computação organizados de forma estruturada. Os cursos em si são selecionados primariamente do conteúdo aberto de diversas Universidades e Institutos de Educação do Brasil. Entretanto, os cursos presentes na grade seguem os seguintes critérios:

Bases para a criação do Currículo (Guidelines):

Levamos em consideração - apesar de não termos implementado completamente conforme sugerido - os seguintes documentos sobre a formação de um currículo em Ciência da Computação. Continuaremos constantemente trabalhando e aceitando sugestões de melhorias para cada vez mais oferecer uma experiência melhor para todos os estudantes que seguem nosso guia aberto de conteúdos. Além das referências abaixo, também utilizamos como referência as grades curriculares de outras instituições de ensino superior brasileiras.

Os Cursos devem:

Ser gratuitos ou de conteúdo que possa ser assistido de forma aberta
Possuir método pedagógico
Ter reconhecimento de qualidade da Comunidade sobre o tema
Estar de acordo com o que se espera do Currículo de Ciências da Computação

Todas as disciplinas possuem uma lista de leituras recomendadas. É de sua responsabilidade escolher a metodologia mais adequada. Note que os livros, em sua maioria, não são gratuitos.

Cursos de qualidade recomendados que não se encaixam na grade serão adicionados em cursos extras. O mesmo ocorrerá quanto aos livros em livros extras.

Todos os cursos podem ser completados de forma gratuita. Porém, alguns cursos têm diplomas, certificados, atividades, ou extras opcionais que são pagos. Observe que o Coursera oferece ajuda financeira.

Os estudantes podem fazer as disciplinas individualmente ou em grupo, seguindo a ordem que estabelecemos ou não, sempre respeitando os pré-requisitos curriculares.

Apenas publique em seu GitHub e espaços públicos os materiais que seu Curso permite que sejam publicados. Nunca desrespeite nenhuma regra do curso em que se matriculou e nunca faça plágios!

Como contribuir

Conseguindo ajuda (Detalhes sobre o FAQ e servidor)

Comunidade

Temos um servidor no Discord! Nele, você poderá encontrar e interagir com outros estudantes. Por que não se apresenta lá agora mesmo? Vem para o Discord.
Você também pode interagir sobre questões a respeito dos problemas do Curso, propor mudanças de Currículo e outras coisas relacionadas por meio das nossas issues. Sinta-se à vontade para abrir discussões lá.
Adicione a Universidade Brasileira Livre no seu perfil do LinkedIn!

Antes de começar

Há tópicos que, apesar de não serem essenciais na formação de Ciência da Computação, podem ser muito úteis na sua jornada de aprendizado. Se desejar, você pode optar por ignorá-los momentaneamente e revisá-los posteriormente.

Técnicas de estudo, organização e aprendizagem

Antes de começar a estudar é importante que você aprenda algumas coisas importantes. Ser autodidata não é sobre aprender sozinho, nem sobre não estar vinculado à uma Instituição de Ensino Superior (IES), mas sobre ser responsável pelo seu próprio ensino e isso é algo que exige saber como estudar, o quanto estudar, e como organizar seus estudos. Para isso, recomendamos os seguintes conteúdos abaixo.

Curso	Conteúdos
Aprendendo a aprender ¹	Memória; Técnicas de estudo; Recursos de estudo.
Como estudar do jeito certo	Tempo; Técnica; Discussão.

¹ Disponível com legendas em Português.

Git e GitHub

Conhecer ferramentas como o Git o ajudará a organizar seus projetos de estudo. O GitHub - ou outras plataformas como BitBucket ou GitLab - pode ser muito útil para trabalhar remotamente e compartilhar os seus projetos com colegas, além de poder usá-lo como portfólio em futuras oportunidades de trabalho.

Curso	Conteúdos
Git e Github para Iniciantes	Git; GitHub; Controle de versão.
Git e GitHub	Git; GitHub; Controle de versão.

Currículo

Você pode fazer os cursos na ordem, onde, e como preferir. Este é o maior benefício da liberdade. Entretanto, por fins didáticos e de organização, recomendamos que tente respeitar os pré-requisitos. Você perceberá que não cumprir com estes poderá criar obstáculos em sua jornada.

Dependências entre assuntos

(Clique na imagem para ampliar.)

Obrigatórias

A grade curricular abaixo está dividida em etapas para melhor visualização

1ª Etapa

Etapa	Aulas em Vídeo	Pré-requisitos	Leitura Recomendada
1	Circuitos Digitais	-	Livros sobre Circuitos Digitais
1	Matemática Discreta	-	Livros sobre Matemática Discreta
1	Linguagens de Programação	-	Livros sobre Linguagens de Programação
1	Introdução à Ciência da Computação com Python I	-	Livros sobre Introdução a CC
1	Geometria Analítica	-	Livros sobre Geometria Analítica

2ª Etapa

Etapa	Aulas em Vídeo	Pré-requisitos	Leitura Recomendada
2	Cálculo I	Geometria Analítica	Livros de Cálculo I
2	Álgebra Linear I	Geometria Analítica	Livros de Álgebra Linear
2	Estruturas de Dados	Matemática Discreta Introdução à Ciência da Computação com Python I	Livros de Estruturas de Dados
2	Introdução à Ciência da Computação com Python II	Introdução à Ciência da Computação com Python I	Livros de Introdução a Programação
2	Laboratório de Programação Orientada a Objetos I	Introdução à Ciência da Computação com Python I	Livros sobre Orientação a Objetos

3ª Etapa

Etapa	Aulas em Vídeo	Pré-requisitos	Leitura Recomendada
3	Algoritmos em Grafos	Estruturas de Dados	Livros sobre Algoritmos em Grafos
3	Arquitetura de Computadores I	Circuitos Digitais	Livros sobre Arquitetura de Computadores I
3	Probabilidade e Estatística	Cálculo I	Livros sobre Probabilidade e Estatística
3	Cálculo II	Cálculo I	Livros sobre Cálculo II
3	Programação Funcional em Haskell	-	Livros sobre Programação Funcional

4ª Etapa

Etapa	Aulas em Vídeo	Pré-requisitos	Leitura Recomendada
4	Análise de Algoritmos	Algoritmos em Grafos	Livros sobre Análise de Algoritmos
4	Métodos Numéricos I	Introdução à Ciência da Computação com Python I Cálculo I	Livros sobre Métodos Numéricos
4	Banco de Dados	-	Livros sobre Bancos de Dados
4	Arquitetura de Computadores II	Introdução à Ciência da Computação com Python II Arquitetura de Computadores I	Livros sobre Arquitetura de Computadores
4	Programação Lógica	-	Livros sobre Programação Lógica

5ª Etapa

Etapa	Aulas em Vídeo	Pré-requisitos	Leitura Recomendada
5	Redes de Computadores	-	Livros sobre Rede de Computadores
5	Introdução à Engenharia de Software	Introdução à Ciência da Computação com Python II	Livros sobre Engenharia de Software
5	Sistemas Operacionais	Arquitetura de Computadores II	Livros sobre Sistemas Operacionais
5	Programação Matemática	Álgebra Linear I	Livros sobre Programação Matemática/Pesquisa Operacional
5	Fundamentos de Computação Gráfica	Geometria Analítica	Livros sobre Computação Gráfica

6ª Etapa

Etapa	Aulas em Vídeo	Pré-requisitos	Leitura Recomendada
6	Linguagens Formais e Autômatos	Matemática Discreta	Livros sobre Linguagens Formais e Autômatos
6	Inteligência Artificial	Estruturas de Dados Probabilidade e Estatística	Livros sobre Inteligência Artificial
6	Sistemas Distribuídos	Redes de Computadores	Livros sobre Sistemas Distríbuidos
6	Teoria dos Grafos	Matemática Discreta	Livros sobre Teoria dos Grafos
6	Cálculo III	Cálculo II	Livros sobre Cálculo III

7ª Etapa

Etapa	Aulas em Vídeo	Pré-requisitos	Leitura Recomendada
7	Teoria da Computação	Linguagens Formais e Autômatos	Livros sobre Teoria da Computação
7	Deep Learning	Inteligência Artificial	Livros sobre Deep Learning
7	Compiladores	Estruturas de Dados Teoria dos Grafos	Livros sobre Compiladores
7	Computação Quantica	Cálculo III Arquitetura de Computadores II	Livros sobre Computação Quântica
7	Metodologia da Pesquisa	-	Livros sobre Metodologia de Pesquisa

Especializações

Após ter concluído a formação geral, você já deve ter uma ampla visão sobre Ciência da Computação, seus fundamentos, e suas aplicações. Além disso, você deve estar mais preparado para escolher uma área de especialidade. Abaixo disponibilizamos algumas “carreiras” que o estudante pode escolher para seguir com sua especialização em Ciência da Computação. Sua estrutura deverá ser similar ao disposto na grade principal da UBL. Note que o termo “especialização” não é empregado no mesmo sentido de pós-graduação lato sensu, e ao invés disso se refere a uma gama de conteúdos que, se empregados na grade principal, a tornariam menos geral no que diz respeito aos conteúdos base que espera-se de todo cientista da computação.

Especialização	Áreas de Atuação
Computação Gráfica	`softwares gráficos`, `aplicações 3D`, `games`, `fotorrealismo`, `sistemas gráficos`, `simuladores`, `e mais`
Embarcados	`internet das coisas`, `controles industriais`, `coisas inteligentes`, `wearables`, `cidades inteligentes`, `automobilismo`, `e mais`
Desenvolvimento Web	`aplicações em servidor`, `layout de páginas web`, `sistemas on-line`, `APIs`, `computação em nuvem`, `streaming`, `e mais`
Ciência de Dados	`análise de dados`, `visualização de dados`, `machine learning`, `deep learning`, `sistemas especialistas`, `estatística`, `e mais`
CyberSecurity	`segurança`, `pentest`, `criptografia`, `autenticação`, `análise`, `estatística`, `e mais`
DevOps	`devops`, `infraestrutura`, `container`, `docker`, `kubernetes`, `CI/CD`, `e mais`
Design de Algoritmos	`em breve`

Como demonstrar o meu progresso?

A melhor forma de demonstrar sua evolução e maturidade ao longo do currículo é por meio de exercícios. Estes exercícios podem ser os encontrados nas leituras recomendadas ou, em caso de disciplinas mais aplicadas, projetos práticos. Compartilhar sobre os projetos que tem feito ao longo do Curso, seja por meio de redes sociais, blogues, tutoriais, streaming… vai demonstrar para as pessoas do meio técnico e de outros meios o quanto você aprendeu e evoluiu ao longo dessa jornada.

Não deixe de hospedar todos os seus códigos em seu perfil do GitHub, mesmo que sejam pequenos projetos ou apenas exercícios eles podem demonstrar muito sobre o que você tem estudado, como você resolve problemas e o quanto você melhorou ao longo do tempo.

Parabéns!

Após completar todos os requisitos do currículo acima e aprender ao menos uma especialização você já viu todo o conteúdo equivalente a um Bacharelado completo em Ciência da Computação. Parabéns!

O que fazer após isso? Bem, na verdade as possibilidades são sem limites e interconectadas:

Procurar um trabalho como Desenvolvedor em sua especialidade.
Aprender mais lendo livros clássicos de Ciência da Computação em um Clube do Livro para melhorar suas habilidades e expandir seu conhecimento (além de fazer muitos amigos)!
Participar ou organizar meetups de tecnologia.
Encontrar novas tecnologias que estão crescendo:
- Explorar o modelo de atores (actor model) com Elixir ou Scala, que são linguagens modernas com ferramental e bibliotecas muito interessantes para Desenvolvimento Web e que utilizam VM’s muito poderosas!
- Explorar empréstimo (borrowing) e tempo de vida (lifetimes) em Rust, uma linguagem que tem segurança de memória e de fio de execução sem um coletor de lixo!
- Aprender mais sobre tipos e inferência de tipos com OCaml, uma linguagem multiparadigma com inferência estática de tipos!

Time

Camilo Cunha de Azevedo: Fundador da ULivre
Mateus Roveda: Líder de Comunidade
Leonardo Fiedler: Moderador da Comunidade
Jefferson Quesado: Moderador da Comunidade
Rotfuchs von Vulpes: Admin da Comunidade
Emanuel Castelo: Admin da Comunidade
Ana Hernandes: Admin da Comunidade
Christian: Admin da Comunidade

Contribuidores

Nosso muito obrigado a todas essas pessoas!

_{Fabio Kon} 📹	_{professordouglasmaioli} 📹	_{Gabriel Guimaraes} 📹	_{Pedro Thiago Valério de Souza} 📹	_{Rodolfo Azevedo} 📹	_{Eduardo Guerra} 📹	_{Fábio dos Reis} 📹
_{Matheus Felipe} 👀	_{João Paulo Carvalho} 🤔	_{Wellington Silva} 🤔	_{Hallison Paz} 📹 🤔	_{Fernando Mercês} 📹 🚧	_{Fernando Masanori} 📹	_{Emilio Francesquini} 📹
_{Fabricio Olivetti de Franca} 📹	_{Professor Isidro} 📹	_{Fabio Levy Siqueira} 📹	_{Luiz Velho} 📹	_Geofisicando 📹	_{WR Kits} 📹	_{Bruno Miranda} 📹
_{Gustavo Guanabara} 📹	_{Victor Lima} 📹	_{Lucas Nhimi} 📹	_{oliveira-michel} 📹	_{Willian Justen} 📹	_{Kizzy Terra} 📹	_{Andrew Rosário} 📹

E a todos os outros educadores, produtores de conteúdo e pessoas que contribuíram com esse projeto, mas não possuem perfil ou ainda não os encontramos!

cs-self-learning

Thu, 24 Apr 2025 15:29:04 +0800

PKUFlyingPig/cs-self-learning

CS 自学指南

Everyone should enjoy CS if you have a good teacher to teach you a good course.

新冠肆虐，网课当道，CS 爆火，这一系列的事件都让自学计算机成为了一种潮流。

随着欧美众多名校将质量极高的计算机课程全部开源，自学 CS 成了一件可操作性极强的事情。毫不夸张地说，只要你有毅力和兴趣，自学的成果完全不亚于你在国内任何一所大学受到的本科 CS 教育（当然，这里单指计算机专业领域，大学带给你的显然不止是专业知识）。

我很庆幸在自己大一的时候就选择了自学 CS 这条路，它让我爱上了计算机这门学科，也无比丰富了我的视野。

但同时，自学这条路也有很多困难和阻力：课程繁多不知如何选择，资料零散甚至残缺，作业难度不知深浅，课内任务还需要花时间应付······这些主客观因素叠加到一起，使得好课虽多，却只能在收藏夹里吃灰。

在大学的第四个年头，我想把这一路自学走来的经验和教训，把那些让我受益终身的课程记录下来，分享给大家，形成了这本CS自学指南，以期能给所有想自学计算机的朋友一点帮助。

我的目标是让一个刚刚接触计算机的小白，可以完全凭借这些开源社区的优质资源，少走弯路，在 2-3 年内成长为一个有扎实的数学功底和代码能力，经历过数十个千行代码量的 Project 的洗礼，掌握至少 C/C++/Java/JS/Python/Go/Rust 等主流语言，对算法、电路、体系、网络、操统、编译、人工智能、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习、密码学、信息论、博弈论、数值分析、统计学、分布式、数据库、图形学、Web 开发、云服务、超算等等方面均有所涉猎的全能程序员。此后，无论是选择科研还是就业，我相信你都会有相当的竞争力。

你可以在线免费阅读这本书。英文版请移步这里。

如何成为贡献者

一个人的力量终究是有限的，对于书中任意章节你若有想要补充的内容，欢迎各位提出 Pull Request。如果你想贡献一门新的课程，可以参考目前 repo 中的 template 文件作为模版，并在 mkdocs.yml 文件中添加其navigation，当然你还可以在 CS 学习规划里的对应模块为其添加言简意赅的导语。如果你有想推荐的书籍，请参考好书推荐模块上方的注释按相应格式添加内容。

对于中英混合排版的要点规范，可以参考这个仓库，我们将会对您的 Pull Request 做相应的校对，具体原因参见这个 issue。

本书支持英文版，因此贡献的内容需要提供对应的英文翻译，具体流程可以参考这个 issue。

同时由于个人水平有限，书中难免有笔误甚至概念错误之处，也请各位不吝赐教，在 issue 中提出来。

关于交流社区的建立

本书支持页面评论功能，因此如果你想自学某课程，可以自己建立群聊后（QQ 微信皆可）在对应的课程页面下方发表评论，注明你的学习目标以及加入交流群的途径。此外，过去已有不少朋友在 issue 里建立了类似群聊，可以自行选择直接加入。

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✨ 鸣谢

特别感谢 @AlfredThiel 为项目制作了精美的 Logo。

许可

项目贡献者编写的部分依照 MIT LICENSE。

其余部分（包括但不限于书中提到的课程资源、开源书籍以及视频内容）遵循原作者规定的许可。

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