Programação e Bases de Dados

Código:

CC4042

Sigla:

CC4042

Nível:

400

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Ciência de Computadores

Ocorrência: 2019/2020 - 1S

Ativa?	Sim
Página Web:	http://www.dcc.fc.up.pt/~slc/aulas/PBD-CDR/1920/index.html
Unidade Responsável:	Departamento de Ciência de Computadores
Curso/CE Responsável:	Mestrado em Bioinformática e Biologia Computacional

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
E:BBC	7	PE_Bioinformática e Biologia Computacional	1	-	6	42	162
M:BBC	18	Plano estudos a partir de 2018	1	-	6	42	162
M:DS	6	Plano Oficial a partir de 2018_M:DS	1	-	6	42	162

Língua de trabalho

Inglês

Objetivos

Introdução à programação de computadores usando a linguagem Python. Valores, tipos e expressões. Funções e procedimentos. Condições e seleção. Iteração e recursão. Estruturas de dados e algoritmos fundamentais: processamento de sequências, texto. Programação científica com python.

Resultados de aprendizagem e competências

Programar de forma autónoma na linguagem de programação Python, ganhando competências para aprender e programar noutras linguagens de programação.

 

Capacidade de modelar e implementar bases de dados relacionais e sua manipulação através da linguagem SQL.

Modo de trabalho

Presencial

Programa

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

Bases de dados:
10. Bases de dados: o modelo ER e EER.
11. O modelo relacional.
12. Conversão do modelo EER para o modelo relacional.
13. A linguagem SQL.

Acesso a bases de dados com python:
14. Python e MySQL, ligação a partir do Python a bases de dados MySQL.
15. Cursores e manipulação de resultados de consultas SQL em Python.
16. O módulo MySQLdb e psycopg2.

Bibliografia Obrigatória

Allen Downey; How to think like a computer scientist. ISBN: 0-9716775-0-6
Ramez Elmasri; Fundamentals of database systems. ISBN: 9780805317534 pbk

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Ensino teórico com apresentação apoiada em apontamentos projectados.

Recurso a exemplos, desenvolvendo pequenos programas de forma interactiva em Python durante as aulas de apresentação.

Aulas de laboratório com computadores onde são resolvidos pelos alunos pequenas fichas com problemas variados, com apoio do docente.

Exercícios formativos (auto-avaliação) em computador, para realizar fora das aulas e utilizando uma plataforma de validação automática de programas através de testes unitários.

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída sem exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Trabalho prático ou de projeto	40,00
Teste	60,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Elaboração de projeto	32,00
Estudo autónomo	88,00
Frequência das aulas	42,00
Total:	162,00

Obtenção de frequência

1) frequência das aulas;
2) entrega do trabalho prático de avaliação;
3) ter sucesso em pelo menos 50% das tarefas de auto-avaliação propostas.

Fórmula de cálculo da classificação final

A classificação final (CF) corresponde à média ponderada das classificações obtidas no Trabalho (Trb), e nos dois testes (T1 e T2):

CF = 0.4*Trb + 0.3*T1 + 0.3*T2

Se CF < 9.5 (em 20), o estudante pode ir ao exame de recurso (ExR). Neste caso, a nota final será:

CF = 0.4*Trb + 0.6*ExR