Programação I

Código:

CC1015

Sigla:

CC1015

Nível:

100

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Ciência de Computadores

Ocorrência: 2017/2018 - 2S

Ativa?	Sim
Página Web:	http://www.dcc.fc.up.pt/~pbv/aulas/programacaoI
Unidade Responsável:	Departamento de Ciência de Computadores
Curso/CE Responsável:	Licenciatura em Química

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
L:M	87	Plano de Estudos Oficial	1	-	6	56	162

Língua de trabalho

Português

Objetivos

Introdução à utilização de computadores com sistema operativo GNU/Linux.

Introdução à programação de computadores usando a linguagem Python.

Noção de linguagens de baixo nivel e alto nível; interpretadores e compiladores; editores e ambientes de desenvolvimento. Valores, tipos e expressões. Funções e procedimentos. Condições e seleção. Iteração e recursão. Estruturas de dados e algoritmos fundamentais: processamento de sequências, texto, computação numérica.

 

Resultados de aprendizagem e competências

No final do curso, o(a) aluno(a) deve ser capaz de:

1. simular a execução passo-a-passo de programas simples;

2. escrever programas para resolver problemas simples (exemplos: cálculo numérico, processamento de texto);

3. decompor problemas em sub-tarefas passíveis de implementação como sub-programas re-utilizáveis;

4. testar e corrigir erros em programas.

5. conhecer algoritmos elementares de processamendo de sequências, texto e programação numérica.

Modo de trabalho

Presencial

Pré-requisitos (conhecimentos prévios) e co-requisitos (conhecimentos simultâneos)

N/A

Programa

1. Breve introdução histórica aos computadores e linguagens de programação
2. Introdução à linguagem Python: variáveis, expressões, instruções.
3. Utilização interativa do Python e definição de "scripts"; definição de funções simples. 
4. Condições e valores lógicos; instruções de execução condicional.
5. Ciclos e Iteração. Exemplos de programação com gráficos "turtle"
6. Números pseudo-aleatórios; exemplos com simulação
7. Resolução numérica de equações; implementação algoritmos elementares
8. Processamendo de variáveis indexadas (listas) e de texto (cadeias)
9. Escrita e leitura de ficheiros de dados; traçado de gráficos com ferramentas externas (e.g. gnuplot)
10. Recursão

Bibliografia Obrigatória

Peter Wentworth, Jeffrey Elkner, Allen B. Downey, and Chris Meyers; How to Think Like a Computer Scientist, n/a, 2012. ISBN: n/a ((disponível na Internet em http://openbookproject.net/thinkcs/python/english3e))
Brad Miller and David Ranum; Learning with Python: Interactive Edition (Disponível na Internet em: http://thinkcspy.appspot.com/)

Bibliografia Complementar

Allen B. Downey; Think Python (Disponível na Internet em: http://www.greenteapress.com/thinkpython/thinkpython.html)
H. M. Deitel, P. J. Deitel, J. P. Liperi, B. A. Wiedermann;; Python: How to Program ((Recomendado para estudo de tópicos mais avançados).)

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Exposição teórica.
Análise de programas em aulas teorico-práticas.
Aulas práticas para resolução de exercícios.

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Exame	80,00
Participação presencial	0,00
Teste	20,00
Total:	100,00

Obtenção de frequência

Frequência obrigatória às aulas práticas (conforme o regulamento da Universidade do Porto).
Resolução de pelo menos metade dos problemas propostos nessas aulas (com correção automática).

Fórmula de cálculo da classificação final

80% * Nota do exame final  + 20% * Nota de teste