Computadores e Programação

Imagem d@ Ricardo Nuno Taborda Campos [Ficheiro Local]
Ricardo Nuno Taborda Campos
Código:
13541
Ano:
2
Semestre:
S1
Créditos ECTS:
6
Carga Horária:
PL(30H)/T(30H)
Área Científica:
Ciências Biomédicas
Tipo de ensino:
Presencial
Estágios:
Não aplicável.
Objectivos de Aprendizagem:
Esta UC tem por objetivo introduzir os alunos aos computadores e à programação em Ciências Biomédicas (CB). Ao concluir esta UC o aluno deverá (1) ter um conhecimento da arquitetura de um computador e do impacto da IA e de modelos como o chat-gpt no domínio da saúde; (2) saber estruturar problemas com recurso a algoritmos; (3) saber o que é uma linguagem de programação; (4) saber usar frameworks de programação Python; (5) ter conhecimento dos seus principais comandos; (6) saber importar e usar bibliotecas externas; (7) saber automatizar rotinas com recurso a estruturas de controlo e iteração; (8) saber estruturar programas com recurso a listas e realizar cálculos numéricos com recurso a arrays Numpy; (9) conhecer as principais estruturas de dados avançadas; (10) ser capaz de processar ficheiros e aceder programaticamente a bases de dados de CB com recurso a APIs; (11) saber decompor problemas através de funções; (12) saber usar bibliotecas Python para a análise e visualização de dados
Conteúdos programáticos:
1. Introdução aos computadores
2. Introdução ao Pensamento Computacional
3. Introdução à programação em Ciências Biomédicas
4. Toolkit de Programação
5. Introdução ao Python
6. Importação e Utilização de Bibliotecas Python
7. Estruturas de Controlo e Iteração
8. Estruturas de Dados Simples
9. Estruturas de Dados Avançadas
10. Leitura, Escrita de Ficheiros e APIs
11. Funções
12. Análise e Visualização de Dados com Pandas Dataframes e Matplotlib
Metodologias de Ensino e Critérios de Avaliação:
Avaliação Ensino-Aprendizagem
- Frequência I: 30%
- Frequência II: 50%
- Exercícios Prático Laboratoriais: 20%

Avaliação por Exame
- Exame: 100%
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
Língua:
Português