<!-- MIT License Copyright (c) 2021 Universidade Brasileira Livre Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal in the Software without restriction, including without limitation the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is furnished to do so, subject to the following conditions: The above copyright notice and this permission notice shall be included in all copies or substantial portions of the Software. THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE. --> <p align="center"> <img src="https://uploaddeimagens.com.br/images/003/361/136/original/placeholder.jpg"> </p> <p align="center"> <h3 align="center">Universidade Brasileira Livre</h3> <p align="center"> Um caminho para a educação autodidata em Ciência da Computação! </p> <p align="center"> <a href="https://github.com/sindresorhus/awesome"> <img alt="Awesome" src="https://cdn.rawgit.com/sindresorhus/awesome/d7305f38d29fed78fa85652e3a63e154dd8e8829/media/badge.svg"> </a> <a href="https://github.com/ossu/computer-science"> <img alt="Open Source Society University - Computer Science" src="https://img.shields.io/badge/OSSU-computer--science-blue.svg"> </a> </p> <p align="center"> <a href="https://twitter.com/UBLivre"> <img alt="Twitter" width="25" src="https://github.com/Universidade-Livre/imagens/blob/main/png/twitter.png"> </a> <a href="https://www.linkedin.com/school/universidade-brasileira-livre/"> <img alt="LinkedIn" width="25" src="https://github.com/Universidade-Livre/imagens/blob/main/png/linkedin.png"> </a> <a href="https://www.twitch.tv/universidade_livre"> <img alt="LinkedIn" width="25" src="https://github.com/Universidade-Livre/imagens/blob/main/png/twitch.png"> </a> </p>

Conteúdos

• Sumário
• Comunidade
• Técnicas de estudo, organização e aprendizagem
• Currículo
• Código de Conduta
• Time

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.

• Referenciais de Formação para os Cursos de Graduação em Computação 2017 (SBC)
• Diretrizes Curriculares de Cursos da Área de Computação e Informática (UFRGS)

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

<img src="https://raw.githubusercontent.com/Universidade-Livre/dependencias-aulas/main/grafo_dependencias.svg">

(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

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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<br><br>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

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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