Programação I

Código:

CC1015

Sigla:

CC1015

Nível:

100

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Ciência de Computadores

Ocorrência: 2023/2024 - 1S

Ativa?	Sim
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:B	2	Plano de Estudos Oficial	3	-	6	48	162
L:BIOINF	29	Plano de Estudos Oficial	1	-	6	48	162
L:F	57	Plano de Estudos Oficial	1	-	6	48	162
L:G	0	Plano estudos a partir do ano letivo 2017/18	3	-	6	48	162
L:Q	0	Plano estudos a partir do ano letivo 2016/17	3	-	6	48	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

Allen B. Downey; Think Python (Disponível na Internet em: http://www.greenteapress.com/thinkpython/thinkpython.html)
Allen B. Downey; Modeling and Simulation in Python, Green Tea Press, 2017 (Disponível na Internet em: http://greenteapress.com/modsimpy/ModSimPy3.pdf)

Bibliografia Complementar

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/)
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)

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	100,00
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).

Fórmula de cálculo da classificação final

100% Nota do exame final

Melhoria de classificação

Exame (com peso de 100% na nota).

Observações

Juri: João Pedro Pedroso e Bernardo Portela