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Programação I

Código: CC1015     Sigla: CC1015     Nível: 100

Áreas Científicas
Classificação Área Científica
OFICIAL Ciência de Computadores

Ocorrência: 2019/2020 - 2S Ícone do Moodle

Ativa? Sim
Página Web: https://piazza.com/up.pt/spring2020/cc1015
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 100 Plano de Estudos Oficial 1 - 6 56 162

Docência - Responsabilidades

Docente Responsabilidade
Ana Paula Nunes Gomes Tomás Regente

Docência - Horas

Teórica: 2,00
Práticas Laboratoriais: 2,00
Tipo Docente Turmas Horas
Teórica Totais 1 2,00
Ana Paula Nunes Gomes Tomás 2,00
Práticas Laboratoriais Totais 3 6,00
Sérgio Armindo Lopes Crisóstomo 4,00
Ana Paula Nunes Gomes Tomás 2,00

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, com análise e discussão de problemas e programas.
Aulas práticas para resolução de exercícios em laboratório, com utilização de ferramentas de avaliação automática para programas. 

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

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

Componentes de Ocupação

Designação Tempo (Horas)
Frequência das aulas 56,00
Trabalho laboratorial 50,00
Estudo autónomo 56,00
Total: 162,00

Obtenção de frequência

Frequência obrigatória às aulas práticas (conforme o Regulamento de Avaliação do Aproveitamento dos Estudantes, FCUP).

Perde a frequência o estudante que faltar a mais do que 4 aulas práticas. 

A perda de frequência implica a impossibilidade de realizar exames da unidade curricular em 2019/20.

Fórmula de cálculo da classificação final

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

Melhoria de classificação

Os estudantes inscritos para melhoria de classificação devem comparecer ao exame de segunda época.

=============

Alteração devido à Pandemia por Covid-19:

Os estudantes inscritos para melhoria de classificação podem realizar o exame em qualquer uma das épocas (normal e de recurso)

Observações

Alterações de funcionamento devido à Pandemia por Covid-19:

As aulas são dadas de forma síncrona por Zoom.

Para apoio complementar às aulas práticas e ao estudo extra aula, são disponibilizados problemas nos sistemas Mooshak e Codex.

Avaliação:

A avaliação será apenas por exame final (100%).

Todos os estudantes podem realizar os exames finais. Não há perda de frequência por falta de assiduidade.

Os exames deverão ser presenciais.


Materiais e apontadores: 

Além do Sigarra (pasta de Documentos da UC):

  • (Piazza)   https://piazza.com/up.pt/spring2020/cc1015

  • (Mooshak) https://mooshak.dcc.fc.up.pt/~pi/

  • (Codex)   https://codex.dcc.fc.up.pt/cc1015/

  • (Slides Pedro Vasconcelos 2018/19) https://www.dcc.fc.up.pt/~pbv/aulas/programacaoI/

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