Um caminho para a educação autodidata em Ciência da Computação!

• Sumário
• Comunidade
• Técnicas de estudo, organização e aprendizagem
• Currículo

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 Esse Curso não é pensado para treinamento em tecnologias especificas ou focado em habilidades profissionais direcionadas ao mercado. Esse Curso é pensado para aqueles que desejam uma educação própria, com qualidade, fundada nos conceitos fundamentais da computação e é planejada para alunos com disciplina, cometimento e (o mais importante) bons hábitos de estudo majoritariamente independentes, mas que buscam o suporte de uma comunidade de outros estudantes no Brasil todo.

Esse curso contêm conteúdos que seriam vistos em um curso de Ciência da Computação organizados de forma estruturada e que contêm disciplinas relacionadas computação e também disciplinas de formação geral (acreditamos que uma formação completa abranja mais do que simplesmente CC). Os cursos em si são selecionados primariamente do conteúdo aberto de diversas Universidades e Institutos de Educação do Brasil, mas no geral os cursos presentes na grade seguem o seguinte critério:

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 espera-se do Currículo de Ciências da Computação

Os cursos tem como suplementação sempre que possível livros. Quando um livro ou curso de qualidade for recomendável a leitura, mas não encaixar-se com o currículo ele deverá ser adicionado nas listas de cursos extra e livros extra respectivamente.

Organização. O Currículo é organizado da seguinte forma:

• Introdução a Computação: Contêm os conteúdos de introdução, é onde você pode começar e ver se quer fazer CS.
• Aprofundamento de Conceitos Introdutórios: Contêm os conteúdos que começam a aprofundar os conceitos introdutórios.
• Desenvolvimento Teórico: Contêm os conteúdos que servem como base para a construção de bases teóricas.
• Desenvolvimento Técnico: Contêm os conteúdos que começam a desenvolver bases técnicas.
• Aprofundamento Técnico: Contêm os conteúdos que utilizam as bases teóricas e técnicas para contruir fundamentos práticos.
• Tópicos Finais: Conteúdos que utilizam-se de todo conhecimento adquirido nos tópicos anteriores para técnicas avançadas de computação.

Duração. É possível terminar o curso em x anos, dedicando x horas por dia. Os estudantes podem utilizar a planilha que ainda vamos disponibilizar para estimar o tempo de curso que ainda falta para a conclusão.

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

Decida quanto tempo de curso e quanto quer gastar em seus estudos nesse curso por sua própria conta, apenas tenha sempre em mente que você não pode comprar o sucesso!

Processo. Os estudantes podem fazer as disciplinas individualmente ou em grupo, seguindo a ordem que estabelecemos ou não.

Política de Conteúdo. 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!

• Temos um servidor no Discord! Aqui você pode encontrar e interagir com outros estudantes. Porquê não se apresenta lá agora mesmo? Vem pro Discord.
• Você também pode interagir sobre questões a respeito do problemas com Curso, propor mudanças de Currículo e outras coisas relacionadas atráves das nossas issues, sinta-se a vontade para abrir discussões lá.

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, como organizar seus estudos... e para isso recomendamos os seguintes conteúdos abaixo.

¹ Disponível com legendas em Português.

O currículo deste Curso se divide em duas categorias: a das Disciplinas de Formação Geral e as Disciplinas de Especialização. As disciplinas de formação geral são essenciais na formação de todos os alunos idependente de qual área ou especialização desejam seguir e são a base para o conteúdo técnico-teórico para os cursos de especialização. Você pode fazer os cursos na ordem, onde e como preferir e esse é o maior benefício da liberdade, mas por fins didáticos e de organização recomendamos que tente respeitar os pré-requisitos e que conclua todas as disciplinas de formação geral antes de prosseguir nas de especialização.

Após ter concluído a formação geral, você já deve ter uma ampla visão sobre Ciência da Computação, seus fundamentos e aplicações e estará mais que preparado para escolher uma área de especialidade dentro de suas aplicações para se tornar especialista. A partir daqui não vamos mais elencar pré-requisitos, pois entendemos que a partir de ter a bagagem da formação geral o aluno já consegue ter pleno conhecimento sobre como estudar temas complexos e consegue decidir como e quando fazer cada curso sem necessitar de recomendaç

Áreas de aplicação: softwares gráficos aplicações 3D games fotorealismo sistemas gráficos simuladores e mais

¹ Esse curso está dísponível apoiando a partir de R$ 2,99/mês o Canal.

Áreas de aplicação: internet das coisas controles industriais coisas inteligentes wearables cidades inteligentes automobilismo e mais

Áreas de aplicação: aplicações em servidor layout de páginas web sistemas on-line APIs computação em nuvem streamming e mais

Áreas de aplicação: jogos mobile aplicativos para smartphone desenvolvimento para tablets iOS && Android aplicativos comerciais redes sociais e mais

(Em construção)

Áreas de aplicação: administração de banco de dados organização de tabelas de dados optimização de querys segurança de dados criação de rotinas de bd big data e mais

(Em construção)

Áreas de aplicação: analise de dados visualização de dados machine learning deep learning sistemas epecialistas estat e mais

(Em construção)