Computing and Programming

Objetivos

1. Compreender conceitos de computação.
2. Saber comunicar ideias de programação utilizando pseudolinguagens gráficas ou simbólicas.
3. Conhecer as principais primitivas da linguagem Python, explorando a sua utilização na elaboração de programas de visualização e tratamento de dados.
4. Analisar um problema real e criar um algoritmo de resolução eficaz e eficiente.

No que respeita a competências transversais pretende-se que os alunos adquiram autonomia na sua atividade de aprendizagem, promovam a criatividade e melhorem a capacidade de comunicação oral e escrita.

Programa

1. Introdução à computação e programação;
2. Tipos e estruturas de dados, uso de ficheiros;
3. Estruturas de Controlo do Fluxo de Dados;
4. Processamento e visualização de dados com as bibliotecas pandas e mathplotlib;
5. Algoritmos e programação estruturada;
6. Conceitos de orientação aos objetos com Python.

Métodos de Ensino

As aulas teóricas incluem segmentos expositivos em que se apresentam os conceitos com recurso a exemplos e demonstrações que ilustram a utilização da linguagem de programação. Utilizam-se algumas metodologias dinâmicas baseadas em gamificação.

As aulas de laboratório são preenchidas pela resolução conjunta de problemas e fichas de trabalho.

Bibliografia

Essencial
    Gaël Varoquaux, Olav Vahtras, Emmanuelle Gouillart, & Pierre de Buyl (Eds.). (2024). Scipy Lecture Notes. Release 2024.1 (April 2024). https://scipy-lectures.org/
    Ernesto Costa. (2015). Programação em Python—Fundamentos e Resolução de Problemas. FCA. Biblioteca SD 004.43 C871p
    Pine, D.J. (2019) Introduction to Python for Science and Engineering. CRC Press.

Complementar
    Downey, A. B. (2024). Think Python: How to Think Like a Computer Scientist. O'Reilly Media; 3rd edition.
    Galea, A. (2018). Beginning Data Science with Python and Jupyter: Use powerful tools to unlock actionable insights from data. Packt Publishing."

Método de Avaliação