Inicializando o repositório

Author: melissawm

.github/workflows/deploy.yml

@@ -0,0 +1,45 @@
+name: Build and Deploy
+
+on:
+  push:
+    branches:
+      - main
+  workflow_dispatch:
+
+jobs:
+  build:
+    runs-on: ubuntu-latest
+    steps:
+      - name: Checkout
+        uses: actions/checkout@v4
+      - name: Setup Python
+        uses: actions/setup-python@v5
+        with:
+          python-version: '3.11'
+      - name: Install the dependencies
+        run: |
+          python -m pip install -r book/requirements.txt
+      - name: Build the JupyterBook site
+        run: |
+          jupyter-book build book
+      - name: Upload artifact
+        uses: actions/upload-pages-artifact@v3
+        with:
+          path: book/_build/html
+
+  deploy:
+    needs: build
+    if: github.ref == 'refs/heads/main'
+    permissions:
+      pages: write
+      id-token: write
+
+    environment:
+      name: github-pages
+      url: ${{ steps.deployment.outputs.page_url }}
+
+    runs-on: ubuntu-latest
+    steps:
+      - name: Deploy to GitHub Pages
+        id: deployment
+        uses: actions/deploy-pages@v4

README.md

@@ -1,2 +1,28 @@
-# tutorial-pysul2024
-Introdução ao Python Científico e para Data Science
+# Introdução ao Python Científico e para Data Science
+
+Tutorial curto (3h) ministrado na Python Sul 2024.
+
+## Resumo
+
+Vamos explorar as bibliotecas NumPy, SciPy e Matplotlib e discutir boas práticas para a resolução de problemas em ciências em geral e ciência de dados com essas bibliotecas.
+
+## Sobre
+
+Neste tutorial, vamos discutir conceitos, fundamentos e aplicações das bibliotecas que formam o núcleo da computação científica em Python: NumPy, SciPy e Matplotlib.
+
+Discutiremos como fazer a transição de Python para o pensamento vetorial, usando os conceitos de *broadcasting*, *stacking* e como garantir um bom desempenho para seu código. Também exploraremos os diversos submódulos das bibliotecas NumPy e SciPy para efetuar operações em estatística, otimização, processamento de imagens e outros. Finalmente, vamos explorar boas práticas para a utilização da Matplotlib para visualização, incluindo a API de orientação a objetos mais recente que permite grande flexibilidade nos gráficos gerados.
+
+### Tabela de Conteúdo
+
+- 5 min: Apresentação
+- 30 mins: Discussão de conceitos, fundamentos e aplicações da biblioteca NumPy
+- 20 minutos: Exercícios e aplicações
+- 30 mins: Conceitos da SciPy
+- 30 mins: Exploração dos diversos submódulos das bibliotecas NumPy e SciPy para operações em estatística, otimização, processamento de imagens, etc.
+- 30 mins: Boas práticas para a utilização da Matplotlib para visualização
+- 20 mins: Exercícios e aplicações
+- 10 mins: Conclusão
+
+## Público alvo
+
+Conhecimento básico de Python incluindo listas, loops, condicionais, funções e conceitos básicos de orientação a objetos. Básico de matemática incluindo conceitos de probabilidade (ensino médio).

book/_config.yml

@@ -0,0 +1,23 @@
+# Book settings
+# Learn more at https://jupyterbook.org/customize/config.html
+
+title: Tutorial Python Brasil 2020
+author: Melissa
+logo: logo.png
+
+# Force re-execution of notebooks on each build.
+# See https://jupyterbook.org/content/execute.html
+execute:
+  execute_notebooks: force
+
+# Information about where the book exists on the web
+repository:
+  url: https://github.com/melissawm/tutorial-pybr2020  # Online location of your book
+  path_to_book: book  # Optional path to your book, relative to the repository root
+  branch: main  # Which branch of the repository should be used when creating links (optional)
+
+# Add GitHub buttons to your book
+# See https://jupyterbook.org/customize/config.html#add-a-link-to-your-repository
+html:
+  use_issues_button: true
+  use_repository_button: true

book/_toc.yml

@@ -0,0 +1,14 @@
+# Table of contents
+# Learn more at https://jupyterbook.org/customize/toc.html
+
+format: jb-book
+root: intro
+chapters:
+- file: notebooks/00-Tutorial_Python_Brasil_2020.ipynb
+- file: notebooks/01-Tutorial_NumPy.ipynb
+- file: notebooks/02-Tutorial_Matplotlib.ipynb
+- file: notebooks/03-Exemplo_Masked_Arrays.ipynb
+- file: notebooks/04-Exemplo_SVD.ipynb
+- file: notebooks/05-Exemplo_Queimadas.ipynb
+- file: notebooks/06-Tutorial_SciPy.ipynb
+- file: notebooks/07-Exemplo_Regressao.ipynb

book/intro.md

@@ -0,0 +1,11 @@
+# Welcome to your Jupyter Book
+
+This is a small sample book to give you a feel for how book content is
+structured.
+It shows off a few of the major file types, as well as some sample content.
+It does not go in-depth into any particular topic - check out [the Jupyter Book documentation](https://jupyterbook.org) for more information.
+
+Check out the content pages bundled with this sample book to see more.
+
+```{tableofcontents}
+```