Como desenvolver uma boa base na programação

O que é a base da programação? Como podemos definir se um programador sabe a base?

Bem, essa é uma dúvida de boa parte da comunidade de desenvolvedores ao redor do mundo. Muitos dizem que a base é a lógica de programação, e não estão errados. Mas como um iniciante vai aprender lógica se não souber como aprendê-la? Por isso, tentei pontuar itens importantes para a base de qualquer programador, englobando a lógica e indo um pouco além dela, servindo como um guia básico. Os tópicos abordados a seguir serão:

1. Lógica de Programação
2. Algoritmos
3. Estrutura e Manipulação de Dados
4. Documentação
5. Levantamento de Requisitos

1. Lógica (de Programação)

A definição de lógica pode variar de autor para autor, porém há o consenso de que ela é o estudo do raciocínio correto. Na programação, a lógica aplicada serve para desenvolver um pensamento crítico com o objetivo de resolver problemas. É justamente aí que precisamos nos atentar: como fazer uma análise crítica e lógica dos problemas para levantar requisitos (veremos mais sobre isso abaixo) e encontrar soluções.

Exercitar a lógica é imprescindível antes de aplicá-la na programação. Por isso, recomenda-se a prática de atividades como:

• Leitura de problemas técnicos ou narrativos;
• Resolução de exercícios matemáticos;
• Análise de textos complexos;
• Jogos como Sudoku ou quebra-cabeças.

Isso não é obrigatório, mas tem base científica: atividades que exigem raciocínio estruturado fortalecem a capacidade de resolver problemas abstratos, essencial para programadores.

2. Algoritmos

Basicamente, um algoritmo é um conjunto de lógicas devidamente estruturadas para resolver um problema. Ou seja, é um passo a passo detalhado que guia desde a entrada de dados até a solução final.

Na prática, é comum enfrentarmos problemas repetidos, e por isso o estudo de algoritmos clássicos é fundamental. Exemplos:

• Pesquisa binária;
• Algoritmos de ordenação (Merge Sort, Quick Sort);
• Estruturas hierárquicas (árvores binárias).

Além disso, a construção de fluxogramas ajuda a visualizar o fluxo de decisões e operações, melhorando a clareza do raciocínio. Quanto mais você pratica a criação de algoritmos, mais natural se torna a tradução de problemas abstratos em código funcional.

3. Estrutura e Manipulação de Dados

Em programação, uma estrutura de dados é uma forma de organizar e armazenar informações de maneira eficiente, facilitando o acesso e a manipulação. Já a manipulação de dados refere-se a operações como filtragem, alteração, transformação ou combinação desses dados.

Por que isso é vital?

• Eficiência: Uma estrutura mal escolhida pode tornar o código lento (ex.: usar uma lista onde um dicionário seria melhor).
• Legibilidade: Dados bem organizados tornam o código mais compreensível.
• Experiência do usuário: Impacta diretamente na velocidade e funcionalidade do software.

Para dominar isso, pratique a escrita de scripts que explorem diferentes estruturas (arrays, objetos, grafos) e operações (concatenação, iteração, busca). Experimente, por exemplo, converter dados JSON ou simular um banco de dados simples.

4. Documentação

Toda linguagem de programação, framework ou software possui uma documentação: um manual técnico que explica seu funcionamento, funções e boas práticas. Saber ler documentação é uma habilidade subestimada, mas crucial, pois:

• Evita retrabalho: Muitas dúvidas já estão respondidas em detalhes na documentação oficial.
• Ensina recursos avançados: Descubra funcionalidades que tutoriais básicos não mencionam.
• Padroniza o conhecimento: É a fonte mais confiável, já que APIs e ferramentas evoluem constantemente.

Para se acostumar, comece explorando a documentação da linguagem que você está aprendendo (ex.: Python, JavaScript). Mesmo que pareça complexa no início, persistir nesse hábito acelerará seu crescimento técnico.

5. Levantamento de Requisitos

Seja para um algoritmo simples ou um sistema complexo, todo problema nasce de uma necessidade. O levantamento de requisitos é o processo de entender o que precisa ser resolvido antes de começar a codar. Isso inclui:

• Conversar com usuários finais para entender suas dores;
• Definir objetivos claros (ex.: "O sistema deve processar 1000 registros por minuto");
• Priorizar funcionalidades (o que é essencial vs. o que é secundário).

Em projetos pessoais, faça perguntas como:

• "Qual é o problema que quero resolver?"
• "Quais dados preciso coletar ou gerar?"
• "Como saberei que a solução está correta?"

Essa etapa evita que você perca tempo desenvolvendo algo que não atende às reais necessidades.

Enfim, a todos os leitores que chegaram aqui, ficam meus agradecimentos! Lembre-se: este guia é um conjunto de boas práticas para formar uma base sólida, mas não deve ser seguido como um livro de regras. Adapte-o à sua realidade e continue explorando!