-
Apresentação
Apresentação
Esta unidade curricular introduz os fundamentos da programação no contexto das biociências, sendo estruturada para desenvolver competências computacionais essenciais à análise de dados e modelação de fenómenos biológicos. Integrada no 1.º ciclo em Biomedicina Computacional e Inteligência Artificial, é fundamental para a formação em bioinformática, biologia computacional e análise quantitativa em ciências da vida. Através do ensino das linguagens Python e Julia, promove-se a literacia computacional, a resolução de problemas complexos e a aplicação prática da programação em dados reais. A UC constitui a base para unidades mais avançadas da licenciatura, promovendo uma aprendizagem integrada, alinhada com os desafios atuais das biociências digitais.
-
Disciplina do curso
Disciplina do curso
-
Grau | Semestres | ECTS
Grau | Semestres | ECTS
Licenciado | Semestral | 5
-
Ano | Natureza | Lingua
Ano | Natureza | Lingua
1 | Obrigatório | Português
-
Código
Código
ULHT7037-26611
-
Pré-requisitos e co-requisitos
Pré-requisitos e co-requisitos
Não aplicável
-
Estágio Profissional
Estágio Profissional
Não
-
Conteúdos Programáticos
Conteúdos Programáticos
Introdução à computação e impacto na sociedade Hardware vs. Software e evolução das linguagens Python e Julia nas Ciências Médicas Sintaxe, semântica e estrutura básica de programas Variáveis, tipos de dados e operadores Entrada/saída de dados e formatação de strings Estruturas de controlo: if, elif, else, for, while Funções: definição, parâmetros, retorno e recursividade Listas, tuplas e strings: operações e métodos Dicionários e conjuntos: aplicações e manipulação Programação funcional: conceitos e vantagens Abstração de dados e OOP: classes, objetos e TADs Ficheiros: leitura, escrita e uso em biociências
-
Objetivos
Objetivos
Conhecimento: OA1: Compreender os princípios e conceitos fundamentais da programação, incluindo os paradigmas procedimentais e de orientação a objetos. Compreensão: OA2: Interpretar e explicar o funcionamento de programas e algoritmos desenvolvidos, reconhecendo a relevância de cada componente de código. Aplicativo: OA3: Aplicar o conhecimento dos princípios e paradigmas da programação para resolver problemas e analisar cenários em Ciências Médicas e similares. Análise: OA4: Analisar e avaliar código-fonte para identificar erros, otimizar a eficiência e extrair informações relevantes sobre o problema em questão. Síntese: OA5: Integrar vários conceitos e técnicas de programação para propor e desenvolver soluções de software para desafios complexos nas Ciências Médicas e similares. Avaliação: OA6: Avaliar criticamente a literatura técnica e a investigação em programação, especialmente aquelas pertinentes ao contexto das Ciências Médicas e similares.
-
Metodologias de ensino
Metodologias de ensino
A unidade curricular integra metodologias ativas e tecnológicas de suporte à aprendizagem, incluindo o uso de ferramentas de inteligência artificial generativa (IAGen) de forma regulada e pedagógica. A aprendizagem é apoiada por notebooks interativos, ambientes de programação online e tutoriais multimodais. Os estudantes são incentivados a usar simuladores, plataformas de submissão automática de código e sistemas de feedback imediato. Os projetos incluem defesa oral obrigatória para promoção da autoria, pensamento crítico e comunicação científica. Promove-se o estudo autónomo com recursos digitais, integração interdisciplinar e aprendizagem baseada em problemas com dados reais do domínio biomédico.
-
Bibliografia principal
Bibliografia principal
Guttag, J. V. (2021). Introduction to Computation and Programming Using Python: With Application to Understanding Data. MIT Press. Bezanson, J., Karpinski, S., Shah, V. B., & Edelman, A. (2017). Julia Programming for Operations Research: A Primer on Computing. Independent Publishing. Cormen, T. H., Leiserson, C. E., Rivest, R. L., & Stein, C. (2009). Introduction to Algorithms. MIT Press. Abelson, H., Sussman, G. J., & Sussman, J. (1996). Structure and Interpretation of Computer Programs (2nd ed.). MIT Press
-
Avaliação
Avaliação
Descrição
Data limite
Ponderação
Teste de avaliação
01/dezembro do presente ano letivo
20%
Projeto
01/dezembro do presente ano letivo
30%
Avaliação Oral
01-01-2026
50%
-
Mobilidade
Mobilidade
Sim
