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Apresentação
Apresentação
Nesta UC pretende-se desenvolver conhecimentos sobre conceitos fundamentais de programação procedimental, funcional e orientada a objetos utilizando a linguagem de programação Python. Deverão também desenvolver competências no âmbito da criação e implementação de algoritmos utilizando tipos variados de dados. As competencias desenvolvidas nesta UC permitem uma compeensão profunda do que está na base de linguagens de programação e de como fazer um programa eficiente, e sua aplicação na resolução de problemas relacionados com a ciência de dados.
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Disciplina do curso
Disciplina do curso
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Grau | Semestres | ECTS
Grau | Semestres | ECTS
Mestre | Semestral | 7
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Ano | Natureza | Lingua
Ano | Natureza | Lingua
1 | Obrigatório | Português
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Código
Código
ULHT6347-23268
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Pré-requisitos e co-requisitos
Pré-requisitos e co-requisitos
Não aplicável
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Estágio Profissional
Estágio Profissional
Não
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Conteúdos Programáticos
Conteúdos Programáticos
O programa da unidade curricular é:
CP1. Introdução à programação
CP2. Introdução à linguagem Python e sua sintaxe
CP3. Intordução aos ambientes de trabalho Jupyter Notebook, Google Collab e Moodle CodeRunner.
CP4. Sintaxe do Python. Variáveis e operadores. Tipos de dados simples.
CP5: Controlo de fluxo, com decisores e ciclos. Funções.
CP6: Tipos de dados compostos: listas, tuplos, sets e dicionários
CP7: Manipulação e gestão de ficheiros (texto, JSON, CSV).
CP8: Visualização de dados com matplotlib.
CP9: Programação funcional. Compreensoes, lambda, map, filter, reduce.
CP10: Programação orientada a objetos. Classes.
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Objetivos
Objetivos
Devido à evolução dinâmica e tendências na área da programação esta disciplina poderá ter variações no futuro, mas tem por objetivos na sua generalidade estimular no aluno:
OA1. Conhecimentos e aptidões avançadas e específicas em programação para ciência de dados usando Python.
OA2. O aluno deverá adquirir competências técnicas para manipular e analisar dados usando Python
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Metodologias de ensino e avaliação
Metodologias de ensino e avaliação
A metodologia de ensino (ME) e avaliação:
ME1: Expositiva/ Experimental/ Ativa: apresentação teórica breve de acordo com o plano curricular e resolução de problemas em grupo no laboratório informático.
ME2: Auto-estudo: trabalho individual do aluno demonstrado na resolução de trabalhos a atribuir semanalmente.
Notas importantes da avaliação:
– Classificação mínima obrigatória de 10 em cada componente.
– As componentes de avaliação são obrigatórias.
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Bibliografia principal
Bibliografia principal
- Martins, P. (2019). Programação em Python. IST Press. 3ª Ed.
- Grus, J. (2015). Data science from scratch: first principles with python. O’Reilly Media, Inc.
- Zinoviev, D. (2018). Complex Network Analysis in Python. Edited by Adaobi Obi Tulton. Pragmatic Bookshelf.
- Belorkar, A., Guntuku S.C., Hora, S. and Kumar, A. (2020). Interactive Data Visualization with Python. 2nd edition. Packt Publishing. Birmingham UK.
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Horário de Atendimento
Horário de Atendimento
A combinar com o docente.
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Mobilidade
Mobilidade
Não
