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Metodologias de Ensino e Critérios de Avaliação |
A avaliação será feita recorrendo a testes de avaliação de frequência, teóricos e/ou teórico-práticos, e à apresentação e defesa de trabalhos de grupo realizados em contexto laboratorial. Os trabalhos de grupo serão objecto de avaliação em grupo e individual.
EM AVALIAÇÃO CONTÍNUA----------------------------------------------------------
Avaliação Teórica = 50% nota final
Avaliação Prática = 50% nota final
Avaliação Teórica = 23% 1ª frequência + 23% 2ª frequência + 4% trabalho individual.
Avaliação Prática = 50% trabalho final (realizado em grupo, com avaliação individual)
EM EXAME----------------------------------------------------------
Avaliação Teórica = 50% nota final
Avaliação Prática = 50% nota final
Avaliação Teórica = 50% exame
Avaliação Prática = 50% trabalho final (realizado em grupo, com avaliação individual)
No caso das notas das componentes teórica e prática diferirem em mais de 4 valores, o aluno submeter-se-á a uma avaliação extraordinária para validação da avaliação, sendo a nota resultante a que ficará efectiva.
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Bibliografia principal |
- Sobral, S. (2023). Introdução à Programação usando Python. Silabo.
- Carvalho, A. (2021). Práticas de Python - Algoritmia e Programação. FCA.
- Downey, A. (2015). Think Python - How to Think Like a Computer Scientist. O'Reiley. Green Tea Press
- Severance, C. (2013). Python for Everybody - Exploring Data Using Python
- Miller, B., and Ranum, D. (2011). Problem Solving with Algorithms and Data Structures using Python: Interactive Edition
- Stefanie Molin (2019). Hands-On Data Analysis with Pandas: Efficiently perform data collection, wrangling, analysis, and visualization using Python. Packt Publishing.
- Chang, J., Chapman, B., Friedberg, I., Hamelryck, T., de Hoon, M., Cock, P., Antao, T., Talevich, E. and Wilczynski, B. (2023). BioPython Tutorial and Cookbook. https://biopython.org/wiki/Documentation
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