Algoritmos e Programação I 👩‍💻.

Materiais da disciplina de Algoritmos e Programação de Computadores I.

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Algoritmos e Programação I 👩‍💻

Indíces 📌

Ementa 📋

Algoritmos: caracterização, notação, estruturas básicas. Conceitos de linguagens algorítmicas: expressões; comandos sequenciais, seletivos e repetitivos; entrada/saída; variáveis; constantes; listas, vetores (listas em Python), matrizes, strings; funções; escopo de variáveis; desenvolvimento, depuração, noções de testes automatizados e documentação de programas utilizando linguagem Python.

Objetivos da disciplina 🎯

Compreender conceitos básicos de programação e descrever algoritmos para resolver problemas utilizando a linguagem de programação Python, incluindo depuração e testes automatizados básicos.

Conteúdo programático 📚

Introdução a algoritmos e a Python: noção de algoritmos, fluxogramas e linguagem Python Expressões aritméticas, lógicas e operadores Variáveis, strings, listas, tuplas e operadores Criação de programas em Python: definição de funções, entrada e saída de dados. Documentação de programas Estruturas de condição: uma, duas ou mais vias Estruturas de repetição: for, while, continue, break e pass Vetores e matrizes: listas multidimensionais em Python Noções de depuração de programas

Conteúdo 💪

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Grade Algoritmos e Programação de Computadores I 📅

Semana 1 | Introdução a algoritmos e a Python 📅

Nesta semana, eu já:

  • Compreendi o conceito de algoritmos;
  • Me familiarizei com a linguagem Python;
  • Consegui instalar uma IDE do Python;
  • Desenvolvi algoritmos para resolver problemas.

Semana 2 | Tipos de dados (parte 1) 📅

Nesta semana, eu já:

  • Entendi o que são expressões aritméticas, lógicas e operadores;
  • Compreendi conceitos de variáveis e strings;
  • Relacionei os conceitos estudados durante a semana com o
  • Desenvolvimento de programas.

Semana 3 | Tipos de dados (parte 1) 📅

Nesta semana, eu já:

  • Entendi os conceitos de listas, tuplas e tipos de dados;
  • Compreendi o conceito de tipos de dados em Python e como usá-los;
  • Conheci a biblioteca padrão Python.

Semana 4 | Criação de programas 📅

Nesta semana, eu já:

  • compreendi como fornecer dados de entrada para um programa;
  • entendi como gerar uma saída do programa para o usuário;
  • aprendi a definir funções próprias e documentar programas.

Semana 5 | Estruturas de condição 📅

Nesta semana, eu já:

  • Entendi o que são estruturas de condição e seu funcionamento;
  • Compreendi como estruturas de condição estão relacionadas
  • Com expressões lógicas;
  • Soube diferenciar estruturas de condição de uma, duas ou mais vias.

Semana 6 | Estruturas de repetição 📅

Nesta semana, eu já:

  • Entendi o que são estruturas de repetição e seu funcionamento;
  • Compreendi como estruturas de repetição estão relacionadas com
  • Expressões lógicas e estruturas de condição;
  • Vi a diferença entre estruturas de repetição disponíveis na linguagem Python.

Semana 7 | Vetores e Matrizes 📅

Nesta semana, eu já:

  • Entendi o que são listas multidimensionais e seu funcionamento;
  • Compreendi como listas em várias dimensões podem ser usadas em problemas específicos;
  • Aprendi como listas multidimensionais podem ser

Semana 8 | Depuração de programas e revisão. 📅

Nesta semana, eu já:

  • entendi como a depuração de código é realizada na linguagem Python;
  • revi e compreendi o conteúdo apresentado nas semanas anteriores;
  • identifiquei os conteúdos centrais e que merecem mais atenção no momento da revisão.
Semana Matéria
1 Introdução a algoritmos e a Python
2 Tipos de dados (parte 1)
3 Tipos de dados (parte 2)
4 Criação de programas
5 Estruturas de condição
6 Estruturas de repetição
7 Vetores e matrizes
8 Depuração de programas e revisão

Bibliografia 📖

Bibliografia Base 📖

MILLER, B.; RANUM, D. Como pensar como um cientista da computação. Panda, 2019. Disponível em: https://panda.ime.usp.br/pensepy/static/pensepy/index.html. Acesso em: 16 jul. 2020.

PERKOVIC, L. Introdução à computação usando Python: um foco no desenvolvimento de aplicações. São Paulo: LTC, 2016.

Bibliografia Complementar 📖

DOWNEY, A. Pense Python: pense como um cientista da computação. São Paulo: Novatec, 2016.

FREEMAN, E. Use a Cabeça! Aprenda programar. Rio de Janeiro: Alta Books, 2019.

KON, F. Introdução à Ciência da Computação em Python. [S.I.]: Coursera, 2019. Curso on-line. Disponível em: https://pt.coursera.org/learn/ciencia-computacao-python-conceitos. Acesso em: 16 jul. 2020.