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Programação I

Código: CC1016     Sigla: CC1016     Nível: 100

Áreas Científicas
Classificação Área Científica
OFICIAL Ciência de Computadores

Ocorrência: 2022/2023 - 2S Ícone do Moodle

Ativa? Sim
Unidade Responsável: Departamento de Ciência de Computadores
Curso/CE Responsável: Licenciatura em Matemática

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla Nº de Estudantes Plano de Estudos Anos Curriculares Créditos UCN Créditos ECTS Horas de Contacto Horas Totais
L:M 106 Plano de Estudos Oficial 1 - 6 56 162
L:MA 44 Plano de Estudos Oficial 1 - 6 56 162

Língua de trabalho

Português

Objetivos

Pretende-se que os alunos:
1. Se familiarizem com a utilização de computadores pessoais com sistema operativo da família GNU/Linux;
2. Aprendam a programar na linguagem Python e a executar os programas num terminal;
3. Adquiram competência para codificar algoritmos elementares;
4. Adquiram bons hábitos de programação e de estruturação dos programas;
5. Apreendam algumas estruturas de dados e algoritmos fundamentais;
6. Adquiram competências para testar e corrigir erros dos seus programas.

Resultados de aprendizagem e competências

Resultados:
1. Perceção do papel da programação na resolução de problemas na licenciatura.
2. Domínio dos componentes básicos de uma linguagem de programação recente.
3. Capacidade de escrever programas que permitam realizar objetivos úteis.
4. Confiança no uso da linguagem Python e da biblioteca padrão.

Modo de trabalho

Presencial

Programa

1. Breve introdução aos computadores
2. Variáveis, expressões, instruções
3. Fluxo num programa
4. Funções
5. Tipos de dados
6. O módulo numpy
7. Ficheiros
8. Módulos Python
9. Mais tipos de dados
10. Recursão
11. Classes e objetos
12. Exceções

Bibliografia Obrigatória

Peter Wentworth, Jeffrey Elkner, Allen B. Downey and Chris Meyers; How to Think Like a Computer Scientist: Learning with Python 3 (Disponível na Internet em: https://buildmedia.readthedocs.org/media/pdf/howtothink/latest/howtothink.pdf )
Peter Wentworth, Jeffrey Elkner, Allen B. Downey, and Chris Meyers; How to Think Like a Computer Scientist, 2012 (Disponível na Internet em: http://openbookproject.net/thinkcs/python/english3e/)

Bibliografia Complementar

Allen B. Downey; Think Python (Disponível na Internet em: http://www.greenteapress.com/thinkpython/thinkpython.html)
Allen B. Downey; Modeling and Simulation in Python (Disponível na Internet em: http://greenteapress.com/modsimpy/ModSimPy3.pdf)

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Exposição teórica e análise de programas.
Aulas práticas para resolução de exercícios.

Software

Python 3.x

Palavras Chave

Ciências Físicas > Ciência de computadores > Programação

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)
Estudo autónomo 106,00
Frequência das aulas 56,00
Total: 162,00

Obtenção de frequência

Frequência obrigatória às aulas práticas (conforme o regulamento da Universidade do Porto).

Condições adicionais:
- Ter efetuado com sucesso pelo menos metade dos exercícios propostos nas aulas (com correção automática).

Fórmula de cálculo da classificação final

Época normal:

20% Teste intermédio
80% Nota do exame final
(Classificação mínima no exame final: 50%)

Época de recurso:

100% Nota do exame final

Melhoria de classificação

Exame (com peso de 100% na nota).
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