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


Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
 
Matemática Aplicada e Estatística
 
Disciplina: SME0332 - Fundamentos da Programação de Computadores
Fundamentals of Computer Programming

Créditos Aula: 4
Créditos Trabalho: 0
Carga Horária Total: 60 h
Tipo: Semestral
Ativação: 01/01/2017 Desativação: 31/12/2019

Objetivos
Apresentar a programação para computadores como disciplina autônoma, como uma metodologia do raciocínio construtivo aplicável a todos os problemas susceptíveis de uma solução algorítmica. Familiarizar o estudante com linguagens algorítmicas de alto nível, especialmente Python e ferramentas de programação associadas. O aluno aprenderá a desenvolver programas utilizando técnicas básicas de programação estruturada, bem como algoritmos de busca e ordenação relevantes e o conceito de tipos de dados, com ênfase em aplicações em Física e Bioinformática.
 
 
 
Docente(s) Responsável(eis)
5812082 - Gustavo Carlos Buscaglia
 
Programa Resumido
Noções básicas de sistemas de computação e programação; Introdução à linguagem Python; Algoritmos.
 
 
 
Programa
Conceitos básicos: (2 semanas)
1.	Noções básicas de sistemas de computação. 
2.	Introdução à teoria dos algoritmos.
3.	Introdução às estruturas básicas de programação algorítmica.
4.	Construção de algoritmos por refinamentos sucessivos.

Introdução à linguagem Python.
1.	Tipos de dados simples: inteiro, caracter, booleano e real. (0.5 semana)
2.	Estrutura de um programa. (0.5 semana)
3.	Estruturas de seleção e repetição. (1 semana)]
4.	Tipos de dados estruturados: cadeias de caracteres, listas, tuplas, dicionários, vetores, matrizes. (2 semanas)
5.	Entrada e saída de dados por arquivos. (1 semana)
6.	Procedimentos e funções. (2 semanas)
7.	Recursão. (1 semana)
8.	Módulos. (1 semana)
9.	Introdução a bibliotecas científicas de Python (NumPy, SciPy, Matplotlib). (2 semanas)

Algoritmos de busca e ordenação. (2 semanas)

Exemplos incluindo aplicações em Física e manipulação de dados biológicos. (Atividades práticas, ao longo do semestre.)
 A indicação da sequência e do tempo para cumprimento do conteúdo tem caráter apenas sugestivo.
 
 
 
Avaliação
     
Método
Exposição seguida de exercícios e trabalhos práticos executados dentro e fora de classe.
Critério
Serão atribuídas notas às provas e trabalhos práticos. A média final será calculada pela média ponderada das notas atribuídas no decorrer do semestre.
Norma de Recuperação
Número de provas: no mínimo uma (01) e no máximo duas (02) provas. Critério de aprovação: a nota final (MF) do aluno que realizou provas de recuperação dependerá da média do semestre (MS) e da média das provas de recuperação (MR), como segue: • MF = 5 se 5 <= MR <= (10 - MS) • MF = (MS + MR) / 2 se MR > (10 - MS) • MF = MS se MR< 5
 
Bibliografia
     
[1] Zelle, John M., Python Programming: An Introduction to Computer Science. Franklin Beedle & Associates, 2010.
[2] Stewart, John M., Python for Scientists. Cambridge University Press, 2014.
[3] Downey, Allen B., Think Python, O’Reilly, 2012.
 

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