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Fundamentos da Programação

Código: EIC0005     Sigla: FPRO

Áreas Científicas
Classificação Área Científica
OFICIAL Fundamentos da Programação

Ocorrência: 2018/2019 - 1S Ícone do Moodle

Ativa? Sim
Página Web: https://web.fe.up.pt/~jlopes/doku.php/teach/fpro/index
Unidade Responsável: Departamento de Engenharia Informática
Curso/CE Responsável: Mestrado Integrado em Engenharia Informática e Computação

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla Nº de Estudantes Plano de Estudos Anos Curriculares Créditos UCN Créditos ECTS Horas de Contacto Horas Totais
MIEIC 182 Plano de estudos a partir de 2009/10 1 - 6 70 162

Docência - Responsabilidades

Docente Responsabilidade
João António Correia Lopes Regente

Docência - Horas

Teóricas: 3,00
Teórico-Práticas: 2,00
Tipo Docente Turmas Horas
Teóricas Totais 1 3,00
João António Correia Lopes 3,00
Teórico-Práticas Totais 7 14,00
João António Correia Lopes 6,00
Pedro Miguel Martins Ferreira 4,00
Ricardo Pereira de Magalhães Cruz 4,00
Rui Carlos Camacho de Sousa Ferreira da Silva 8,00
Mais informaçõesA ficha foi alterada no dia 2018-09-19.

Campos alterados: Componentes de Avaliação e Ocupação, Fórmula de cálculo da classificação final

Língua de trabalho

Português

Objetivos

1 - INTRODUÇÃO

A fluência no processo de desenvolvimento de software é um pré-requisito básico para o trabalho dos engenheiros de informática. Para usar computadores na resolução de problemas de maneira eficaz, os alunos devem ser competentes na leitura e escrita de programas usando linguagens de programação de Alto Nível.

2 - OBJETIVOS ESPECÍFICOS

O objetivo global desta Unidade é dar ao aluno a capacidade de criar algoritmos e de usar uma linguagem de programação para implementar, testar e depurar algoritmos para resolver problemas simples.

O aluno será capaz de entender e usar os conceitos fundamentais de programação e a abordagem Funcional da programação, especificamente a programação livre de efeitos (effect-free), onde as chamadas de função não têm efeitos colaterais e as variáveis são imutáveis, e de contrastar esta abordagem com a abordagem Imperativa.

3 - DISTRIBUIÇÃO PERCENTUAL

Componente científica: 40%
Componente tecnológica: 60%

Resultados de aprendizagem e competências

No final do curso, espera-se que o aluno consiga resolver problemas através do desenvolvimento de programas de complexidade média, usando as abordagens ou paradigmas de programação imperativa e funcional.

Mais especificamente, o estudante deverá ser capaz de:

  • Projetar, implementar, testar e depurar um programa que use as construções fundamentais de programação,  cálculos básicos, estruturas condicionais e iterativas padrão, Entrada/Saída simples, persistência (ficheiros) e exceções.
  • Entender a Abstração de dados e usar tipos de dados simples ou agregados.
  • Entender a Abstração procedimental e usar a definição de funções, passagem de parâmetros, recursão.
  • Escrever funções úteis que aceitem e devolvam outras funções.
  • Implementar algoritmos básicos que evitem atribuir a um estado mutável ou considerar igualdade de referência.
  • Entender variáveis e escopo léxico num programa (closures).
  • Definir e usar iteradores e outras operações em agregações, incluindo operações que tomam funções como argumentos (map, reduce/fold, e filter).
  • Usar as ferramentas de programação que ajudam a escrever, testar e documentar programas em computador de acordo com as melhores práticas de programação.

Modo de trabalho

Presencial

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

Não são necessários conhecimentos prévios.

Programa


  • Introdução à resolução de problemas, a algoritmos e à programação com Python.

  • Conceitos fundamentais de programação: tipos de dados simples; variáveis, expressões e declarações; fluxo de programa, condicionais, iteração; funções, passagem de parâmetros, recursão; persistência.

  • Tipos de dados agregados: strings, tuplos, listas, dicionários.

  • Programação livre de efeitos usando chamadas de função sem efeitos colaterais e variáveis imutáveis.

  • Funções como cidadãos de primeira classe e closures.

  • Funções de ordem superior úteis: map, reduce/fold, e filter.

  • Ferramentas de programação, depuração, exceções e estratégias de resolução de problemas.

Bibliografia Obrigatória

Wentworth Peter 070; Learning with Python 3 (RLE) ([PDF 2018] [HTML])

Bibliografia Complementar

Brad Miller and David Ranum; Learning with Python: Interactive Edition ([HTML])
Steven F. Lott; Building Skills in Python - A Programmer's Introduction to Python, FreeTechBooks, 2010 ([HTML])
Allen Downey; Think Python - How to Think Like a Computer Scientist, Green Tea Press, 2nd Edition, Version 2.2.23, 2015 ([HTML] [PDF])
David Mertz; Functional Programming in Python, O’Reilly Media, 2015 ([PDF])
John Guttag; Introduction to Computation and Programming Using Python: With Application to Understanding Data, MIT Press, Second Edition, 2016. ISBN: 9780262529624
João Pavão Martins; Programação em Python - Introdução à Programação Utilizando Múltiplos Paradigmas, Instituto Superior Técnico, 2ª edição, 2017. ISBN: 9789898481474

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

O envolvimento contínuo do aluno com a Unidade é promovido, tanto com o estudo e discussão dos tópicos em aulas teóricas e teórico-práticas como através de trabalhos de programação dentro e fora das aulas.

São usadas ferramentas de correção automática de código para aumentar a eficiência do feedback dado aos alunos.

O estudante é encorajado a encontrar as melhores ideias para resolver problemas específicos, executá-las e implementar as soluções de programação, de forma elegante, legível e eficiente (em tempo e em espaço).

A linguagem de programação Python é usada na implementação.

As aulas teóricas são usadas para apresentar e discutir os tópicos do programa, usando um computador ligado a um projetor multimédia.

As aulas teórico-práticas são usadas para ajudar os alunos a entender os tópicos do programa e a resolver as tarefas de programação semanais.

As tarefas de programação em aula teórica e fora das aulas são dadas, semanalmente, para melhorar o desenvolvimento regular e eficaz dos processos de aprendizagem autónomos.

Tarefas em sala de aula são usadas para avaliação somativa no final de cada aula teórica (questionários Moodle).

Além disso, uma plataforma baseada em jogos (Kahoot) é usada para fazer uma avaliação formativa, a fim de avaliar o quão eficazes são as aulas teóricas e ajudar a ajustar o ritmo e a ênfase nos tópicos de aula.

Software

Python 3.6 (https://www.python.org/)
Spyder3 (https://docs.spyder-ide.org/)

Palavras Chave

Ciências Físicas > Ciência de computadores > Programação

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída sem exame final

Componentes de Avaliação

Designação Peso (%)
Participação presencial 10,00
Teste 70,00
Trabalho prático ou de projeto 20,00
Total: 100,00

Componentes de Ocupação

Designação Tempo (Horas)
Estudo autónomo 92,00
Frequência das aulas 70,00
Total: 162,00

Obtenção de frequência

Os estudantes são admitidos ao exame teórico (TE), se não excederem o limite de faltas (25% do número total de aulas teórico-práticas estimadas) e se obtiverem um mínimo de 40% na componente de avaliação associada à avaliação prática em computador (PE) .

Fórmula de cálculo da classificação final

A avaliação será baseada nas seguintes componentes:

LE = Exercícios em sala de aula teórica
RE = Exercícios de programação semanais para casa e aulas teórico-práticas
PEn = Avaliação prática em computador (n-ésimo)
PE = (PE1 + PE2 + PE3) / 3
TE = Avaliação teórica com consulta de um livro

Classification final = 10% LE + 10% RE + 40% PE + 40% TE

Observações:

  1. É exigida classificação mínima de 40% na componente TE.
  2. Terá lugar um outro TE para alunos admitidos a exam e que faltem ao exame com justificação válida, ou para os alunos que não obtiveram a nota mínima. No último caso, a nota é limitada a 50%.
  3. Se a classificação final for maior que 17, o aluno pode ser submetido a um exame oral e a nota final é a média das duas.
  4. Os alunos que atingirem pelo menos 85% nas tarefas de programação presencial e semanal (LE + RE), a meio da Unidade podem optar por manter a nota e fazer um pequeno projeto para atingir a nota máxima (100%).

Provas e trabalhos especiais

A avaliação deste curso usa três tipos de provas:

  1. Exercícios em aula teórica e fora de aula relacionadas com os tópicos atuais, a serem submetidos no Moodle e classificados automaticamente.
  2. Avaliação prática em computador de um conjunto de pequenos programas de computador utilizando o Moodle e classificados automaticamente, e com consulta de textos de referência.
  3. Avaliação teórica através de um questionário de múltipla escolha no Moodle, com consulta de um livro, para avaliar a capacidade dos alunos de usar e discutir os melhores algoritmos e estruturas de dados para problemas específicos.

Avaliação especial (TE, DA, ...)

A classificação final será a média da classificação de duas componentes de avaliação: Avaliação prática em computacional (PE) e Avaliação teórica (TE).

Classificação final = 50% PE + 50% TE

Observações:

  1. É exigida classificação mínima de 40% em cada componente PE e TE
  2. Se, por decisão do corpo docente, um dos componentes de avaliação não tiver lugar, será substituído por um exame oral.
  3. Se a classificação final for maior que 17, o aluno pode ser submetido a um exame oral e a nota final é a média das duas.

Melhoria de classificação

O estudante pode solicitar um exame único, com consulta de apenas um livro, com nota numa escala de 0 a 20. Se a classificação final for maior que 17, o aluno pode ser submetido a um exame oral e a nota final é a média das duas.

Observações

Nenhuma classificação de componente individual (LE, RE, PE, TE) pode ser reutilizada noutra inscrição no curso.
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