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Júpiter - Sistema de Gestão Acadêmica da Pró-Reitoria de Graduação


Escola de Engenharia de Lorena
 
Engenharia de Materiais
 
Disciplina: LOM3268 - Projeto Computacional
Computational Project

Créditos Aula: 2
Créditos Trabalho: 2
Carga Horária Total: 90 h
Tipo: Semestral
Ativação: 01/01/2023 Desativação:

Objetivos
Possibilitar ao aluno uma introdução ao projeto de software, através de trabalho em temas a serem desenvolvidos em sala de aula. Através de trabalhos desenvolvidos em grupo, ao final do curso o aluno conseguirá criar programas e executáveis em python, com a possibilidade de disponibilização do código em repositórios online
 
Provide the student with an introduction to software design, through work on topics to be developed in the classroom. Through group work, at the end of the course the student will be able to create programs and executables in python, with the possibility of making the code available in online repositories
 
 
Docente(s) Responsável(eis)
7290967 - Emerson Gonçalves de Melo
1176388 - Luiz Tadeu Fernandes Eleno
 
Programa Resumido
Desenvolvimento de Software; Sistemas controladores de versão; Repositórios online; Ferramentas de automatização; Gerenciamento de documentação; Integrated Development Environments (IDEs); Gestão de projetos computacionais
 
Software development; Version controller systems; Online repositories; automation tools; Documentation management; Integrated Development Environments (IDEs); Computer project management
 
 
Programa
Desenvolvimento de Software: principais estratégias e recursos. Sistemas controladores de versão: git e variantes; Repositórios online: github, gitlab e variantes; Ferramentas de automatização: bash, make, etc; Gerenciamento de documentação: códigos autocomentados e criação automática de documentação; Integrated Development Environments (IDEs): VSCode, Atom etc.; Gestão de projetos computacionais: etapas de desenvolvimento e implementação; controle de versão; trabalho em grupo; organograma de criação de software.
 
Software development: main strategies and resources. Version controller systems: git and variants; Online repositories: github, gitlab and variants; Automation tools: bash, make, etc; Documentation management: auto-commented codes and automatic documentation creation; Integrated Development Environments (IDEs): VSCode, Atom etc.; Management of computer projects: development and implementation stages; version control; group work; software creation organization chart.
 
 
Avaliação
     
Método
Aulas expositivas e em laboratório computacional, trabalhos e exercícios comentados.
Critério
Apresentação de monografia e defesa de projeto.
Norma de Recuperação
Não haverá exame de recuperação.
 
Bibliografia
     
Lambert, K. A. Fundamentos de Python: estruturas de dados. Cengage, 2ed, 2022.
Nilo Ney Coutinho Menezes. Introdução à Programação com Python: Algoritmos e Lógica de Programação Para Iniciantes, 3a ed, 2019.
Ramalho, L. Python Fluente. O’Reilly-Novatec, 2015
Downey, A. B. Pense em Python. O’Reilly-Novatec, 2016.
STEWART, J. M. Python for scientists. Cambridge University Press, 2014.
TELLES, M. Python Power, Boston: Thomson Course Technology PTR, 2008.
LUTZ, Mark. Programming Python, 3a ed, Sebastopol, CA: O’Reilly Media, 2006.
MCGREGGOR, D. M. Mastering matplotlib. Birmingham, UK: Packt Publishing, 2015.
 

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