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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.
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Disciplina do curso
Disciplina do curso
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Grau | Semestres | ECTS
Grau | Semestres | ECTS
Licenciado | Semestral | 3
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Ano | Natureza | Lingua
Ano | Natureza | Lingua
1 | Obrigatório | Português
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Código
Código
ULHT41-2310
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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
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).
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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.
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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
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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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Horário de Atendimento
Horário de Atendimento
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Mobilidade
Mobilidade
Não