Arquivo curado de materiais de estudo em Ciência da Computação, organizado por tópico. Cada página é montada como uma aula: por que estudar, trilha de estudo em etapas, conceitos explicados de verdade, erros comuns, materiais abertos e referências anotadas — no espírito do roadmap.sh e do material do Prof. Wesley Folly.
Sobre os materiais
Todos os PDFs recomendados aqui são de distribuição legal e gratuita (Rede e-Tec Brasil/MEC, Escola Técnica Aberta, UAB, apostilas de professores com permissão explícita). Livros comerciais clássicos aparecem só como citação de bibliografia — procure na biblioteca do campus. Os PDFs abertos estarão em breve hospedados na biblioteca deste site; enquanto isso, o ProEdu é o repositório oficial dos livros e-Tec.
Tópicos
- Fundamentos da Computação — A porta de entrada: como um computador representa dados, executa programas e por que binário, camadas e abstração explicam todo o resto do curso.
- Lógica de Computação — Proposições, quantificadores, provas e conjuntos: o alicerce formal que sustenta algoritmos, banco de dados e a matemática discreta inteira.
- Informática Básica — Hardware, periféricos e o vocabulário mínimo da máquina — o pré-requisito informal de todos os outros tópicos.
- Programação — A trilha completa: lógica de programação, C e ponteiros, estruturas de dados, orientação a objetos com Java e paradigmas — o eixo prático de seis disciplinas do curso.
- Projeto e Análise de Algoritmos — Notação assintótica, divisão e conquista, programação dinâmica e algoritmos gulosos: como provar que uma solução é eficiente antes de rodar.
- Circuitos — Da lei de Ohm às portas lógicas: eletricidade, eletrônica analógica e circuitos digitais — a ponte física entre elétrons e bits.
- Arquitetura de Computadores — Processador, hierarquia de memória, pipeline e conjuntos de instruções: o que o hardware realmente faz com o seu código.
- Sistemas Operacionais — Processos, threads, memória virtual, sistemas de arquivos e concorrência — a camada que todo programa usa sem perceber.
- Comunicação de Dados — Sinais, modulação, meios de transmissão e detecção de erros: a física e a matemática por trás de qualquer rede.
- Redes — TCP/IP na prática: endereçamento, roteamento, DNS, HTTP e as ferramentas (Wireshark, Packet Tracer) pra ver os pacotes de verdade.
- Modelagem de Dados — Entidade-relacionamento, normalização e o projeto conceitual que decide se o banco vai ser sólido ou um pântano de dados duplicados.
- Banco de Dados — SQL de verdade, transações, índices e ACID — do primeiro SELECT ao raciocínio de quem projeta o armazenamento de um sistema real.
- Engenharia de Software — Requisitos, UML, padrões de projeto, testes e processos ágeis: a diferença entre programar e construir software que sobrevive a anos de manutenção.
- Análise e Desempenho de Sistemas — Levantamento de requisitos, modelagem de processos, teoria das filas e medição: saber se o sistema aguenta a carga antes de prometer que aguenta.
- Segurança da Informação — Criptografia aplicada, OWASP Top 10 e mentalidade de atacante — o tópico sem disciplina dedicada na grade, e justamente por isso obrigatório por conta própria.
- Machine Learning — Aprendizado supervisionado e não supervisionado, avaliação de modelos e o caminho até a minha própria pesquisa: detecção de anomalias em dados astronômicos.
- Prática Profissional — Metodologia científica, escrita acadêmica, ABNT, Lattes e TCC: o que transforma trabalho técnico em carreira.