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Disciplina Introdução à Programação

  • Apresentação

    Apresentação

    Desenvolvimento das competências no mundo da programação através dos conhecimentos fundamentas da elaboração de um algoritmo e análise de dados, sendo assim possível ter a capacidade de resolver problemas. A linguagem de programação apenas um veículo de expressão das soluções algorítmicas, optou-se a utilização da linguagem Python uma vez que apresenta vantagens como: alta popularização; sintaxe acessível; número de Bibliotecas significativamente elevadas.

  • Conteúdos Programáticos

    Conteúdos Programáticos

    Introdução à informática:

    • História da computação.
    • Componentes de um sistema informático.
    • Sistemas de operações.
    • Linguagens de programação de alto e baixo nível.

    Algoritmia:

    • Algoritmos e representações (fluxogramas e pseudocódigo).
    • Tipos de Dados e Variáveis.
    • Expressões Aritméticas e Lógicas
    • Estruturas Sequenciais, de Repetição e de Seleção
    • Implementação de Algoritmos

    Programação em Python:

    • Tipos de dados e tipos de variáveis em Python.
    • Expressões matemáticas e lógicas em Python.
    • Estruturas sequenciais em Python, incluindo loops e seleção condicional.
    • Implementação de algoritmos em Python.
    • Desenvolvimento de programas em Python.
    • Listas, tuplas e dicionários em Python.
    • Manipulação de dataframe.
    • Manipulação de strings em Python.
    • Criação de gráficos (usando bibliotecas como Matplotlib).

    Base de dados (MySQL).

  • Objetivos

    Objetivos

    Compreender os objetivos do programa e a sua aplicação à gestão industrial. Saber as diversas variáveis e desenvolver competências de manipulação das mesmas. Dominar a utilização de funções essenciais e de estruturas de controlo de fluxo (condição e repetição). Adquirir proficiência na criação de programas utilizando uma abordagem organizada. Familiarizar-se com as ferramentas programação e análise de dados atuais e os algoritmos de apoio a gestão industrial.

  • Metodologias de ensino e avaliação

    Metodologias de ensino e avaliação

    Metodologia

    Métodos ativos e dedutivos, através da exposição com o apoio da projeção de slides e interação entre alunos na resolução de problemas, despertando o espírito critico e o espírito de colaboração.

     

    Avaliação

    Avaliação Continua:

    Assiduidade, pontualidade: peso de 10%.

    Trabalho Prático: peso de 30%.

    Frequências sobre os vários temas da matéria: peso de 60%.

    O aluno ficará aprovado na avaliação continua se a média ponderada for igual ou superior a 10 valores.

     

    Exame Recurso:

    O aluno ficará aprovado se o resultado no exame for igual ou superior a 10 valores.

  • Bibliografia principal

    Bibliografia principal

    • Mark Lutz(2013). Learning python. 5th edition. O'Reilly Media. ISBN 9781449355739.
    • B. Miller and D. Ranum(2009). Python: programming in context. 3th edition. Jones and Bartlett. ISBN 9781284176520
    • David J. Pine(2019) Introduction to Python for Science and Engineering. CRC Press. ISBN-10: 1138583898

     

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