🎓 Um caminho para a educação autodidata em Ciência da Computação!
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435 commits
updated May 20, 2026
Um caminho para a educação autodidata em Ciência da Computação!
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:
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!
Conseguindo ajuda (Detalhes sobre o FAQ e servidor)
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.
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.
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. |
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.
(Clique na imagem para ampliar.)
A grade curricular abaixo está dividida em etapas para melhor visualização
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 |
As ferramentas abaixo ajudam a acelerar seu aprendizado com exercícios e trilhas, mas o que mais fortalece seu portfólio e empregabilidade é criar projetos próprios que resolvam problemas reais.
| Plataforma | Conteúdos |
|---|---|
| freeCodeCamp | Trilhas com projetos práticos de Web, JS, APIs e dados para montar portfólio. |
| Exercism | Exercícios em dezenas de linguagens com mentoria e CLI para feedback estruturado. |
| Kaggle | Projetos práticos de Data Science e IA. Oferece cursos, competições e notebooks interativos com Python e SQL. |
| HackerRank | Preparação para entrevistas técnicas. Focado em desafios de algoritmos, estruturas de dados e diversas linguagens como Java e SQL. |
| LeetCode | Treinamento intensivo para entrevistas de emprego em big techs. Oferece um vasto banco de problemas, planos de estudo e discussões em fóruns. |
| SadServers | Solução de problemas em servidores Linux. Simula cenários reais de erros para praticar administração de sistemas, infraestrutura e análise de logs. |
| SQLZoo | Exercícios progressivos de SQL direto no navegador, ideais para fixar consultas e joins. |
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.
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:
Nosso muito obrigado a todas essas pessoas!
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!
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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:
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!
Conseguindo ajuda (Detalhes sobre o FAQ e servidor)
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.
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.
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. |
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.
(Clique na imagem para ampliar.)
A grade curricular abaixo está dividida em etapas para melhor visualização
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 |
As ferramentas abaixo ajudam a acelerar seu aprendizado com exercícios e trilhas, mas o que mais fortalece seu portfólio e empregabilidade é criar projetos próprios que resolvam problemas reais.
| Plataforma | Conteúdos |
|---|---|
| freeCodeCamp | Trilhas com projetos práticos de Web, JS, APIs e dados para montar portfólio. |
| Exercism | Exercícios em dezenas de linguagens com mentoria e CLI para feedback estruturado. |
| Kaggle | Projetos práticos de Data Science e IA. Oferece cursos, competições e notebooks interativos com Python e SQL. |
| HackerRank | Preparação para entrevistas técnicas. Focado em desafios de algoritmos, estruturas de dados e diversas linguagens como Java e SQL. |
| LeetCode | Treinamento intensivo para entrevistas de emprego em big techs. Oferece um vasto banco de problemas, planos de estudo e discussões em fóruns. |
| SadServers | Solução de problemas em servidores Linux. Simula cenários reais de erros para praticar administração de sistemas, infraestrutura e análise de logs. |
| SQLZoo | Exercícios progressivos de SQL direto no navegador, ideais para fixar consultas e joins. |
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.
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:
Nosso muito obrigado a todas essas pessoas!
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