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Profa. Sandra AvilaInstituto de Computação (IC/Unicamp)
MC102 Turma KLMN, 27 Fevereiro, 2019
Algoritmos e Programaçãode Computadores
Introdução & Plano de Desenvolvimento
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Masako Wakamiya (82 anos)Criou o seu primeiro jogo aos 80 anos!
http://g1.globo.com/tecnologia/campus-party/2016/noticia/2016/01/campus-party-aos-11-programadora-da-dicas-de-computacao-para-criancas.htmlhttps://www.japantimes.co.jp/news/2018/03/13/national/kanagawa-computer-programmer-82-recognized-worldwide-efforts-keep-seniors-digitally-engaged/#.XHX5S4XQ85k
Larissa Garcia (11 anos)Programadora desde os 6 anos.
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O que é Programação de Computadores?
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Neste curso, vamos aprender a criar algoritmos e programas para resolver problemas.
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“O que é um Algoritmo?” https://youtu.be/enQJN34Mh28
Canal Peixe Babel
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Por que é importante Aprender a Programar?
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Por que é importante?
● Resolução de problemas
● Visão de futuro
● Senso crítico e criatividade
● Mercado de trabalho
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Resolução de Problemas
“Usar a programação como ferramenta para encontrar
respostas e soluções para os desafios acrescenta muito na
capacidade de raciocínio lógico — e essa característica é
essencial em qualquer profissional.”
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Visão de Futuro
“Saber programação significa entender como a tecnologia
funciona. Esse conhecimento não só vai expandir a sua visão
de futuro, como também vai torná-lo capaz de trabalhar
melhor em meio a tanta inovação.”
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Senso Crítico e Criatividade
“Ao aprender como as tecnologias funcionam, ganhamos
maior senso crítico, liberdade e criatividade. Isso porque,
em vez de se conformar com as aplicações prontas, podemos
criá-las para atender às nossas necessidades.”
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Mercado de Trabalho
“Todas as habilidades que estão embutidas no aprendizado
de programação são exigidas pelas empresas na hora de
contratar um profissional:
● Clareza, rapidez e fluidez nos pensamentos
● Raciocínio lógico
● Organização
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Um Pouco da História
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“O primeiro computador”: https://youtu.be/wyZPsCQd7Uo
Canal Nerdologia
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Plano de Desenvolvimento
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Plano de Desenvolvimento
● Informações Básicas
● Critérios de Avaliação
● Atendimento & Referências
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Informações Básicas
● Carga horária da disciplina
● Ementa
● Linguagem de programação
● Divulgação de informações
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Carga Horária da Disciplina
● Duração: 90 horas
● Distribuição semanal
○ 4 horas de aulas teóricas
○ 2 horas de aulas de laboratório
● Frequência mínima: 75% (veja o Regimento Geral de Graduação) https://www.dac.unicamp.br/portal/graduacao/regimento-geral
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Ementa
● Conceitos básicos de organização de computadores
● Construção de algoritmos e sua representação em pseudocódigo e
linguagens de alto nível
● Desenvolvimento sistemático e implementação de programas
● Estruturação, depuração, testes e documentação de programas
● Resolução de problemas
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Linguagem de Programação
● Python (versão 3)
● Criada por Guido Van Rossum
● Primeiro release em 1991
● Comunidade dinâmica
● Muitas bibliotecas e recursos disponíveis
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Divulgação de Informações
● Página web da disciplina
○ http://www.ic.unicamp.br/~mc102
● Páginas web específica para as turmas KLMN
○ http://www.ic.unicamp.br/~sandra/teaching/2019-1-mc102klmn
● E-mails encaminhados ao endereço fornecido pela DAC
● Fique atenta(o)!
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Critérios de Avaliação
● Atividades conceituais
● Tarefas de laboratórios
● Provas teóricas
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Atividades Conceituais
● Visam indicar o grau de compreensão dos conceitos básicos
● Questionários Online:○ Exercícios de múltipla escolha○ Podem ser realizados em laboratório ou em casa
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Atividades Conceituais
● Ferramenta de apoio: ○ Moodle (http://www.ggte.unicamp.br/eam)
○ Login: email da DAC
○ Curso: MC102 - 1S2019 - Algoritmos e Programação de Computadores
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Atividades Conceituais — Avaliação
● Proposta de n atividades ao longo do semestre
● A nota atribuída a cada uma destas atividades será uma nota de
participação, feita de maneira proporcional ao número de questões
respondidas pela(o) aluna(o), independentemente do fato de estarem
corretas ou não
● Média MAC: média ponderada das atividades conceituais
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Tarefas de Laboratório
● Implementação de problemas em Python
● Enunciado disponível na página da disciplina, com orientações,● restrições e prazos
● Auxílio ao desenvolvimento durante as aulas de laboratório
● Correção automática
○ Ferramenta de apoio: SuSy○ Testes abertos & Testes fechados
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Tarefas de Laboratório — Avaliação
● Proposta de m tarefas
● Nota Li, 1 ⩽ i ⩽ m, calculada de acordo com o estipulado no● enunciado da tarefa i
● Peso LPi ∈ {1, 2, 3, 4, 5}
● Média ML: média ponderada das tarefas de laboratório
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Provas Teóricas
● Individuais e sem consulta
● Média MP: média ponderada das provas teóricas
Prova Peso Data Horário
P1 2 26 de Abril 14h−16h
P2 3 26 de Junho 14h−16h
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Critérios de Avaliação — Média Final MFinal
Frequência ⩾ 75%:
● Caso MP ⩾ 5 e ML ⩾ 5: aprovação por nota e frequência com
● MFinal = max(5, MElem)
●● MElem = (0.6 × MP) + (0.3 × ML) + (0.1 × MAC)
● MP : média ponderada das provas teóricas
● ML : média ponderada das tarefas de laboratório
● MAC: média ponderada das atividades conceituais
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Critérios de Avaliação — Média Final MFinal
Frequência ⩾ 75%:
● Caso 2.5 ⩽ MP < 5.0 e 2.5 ⩽ ML < 5.0: Exame no dia 12 de julho das
14h−16h,
● MFinal = (min(MP, ML) + Exame)/2
■ MFinal ⩾ 5.0: aprovação por nota e frequência■ MFinal < 5.0: reprovação por nota
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Critérios de Avaliação — Média Final MFinal
Frequência ⩾ 75%:
● Caso MP < 2.5 ou ML < 2.5: reprovação por nota com
● MFinal = min(MP, ML)
Frequência < 75%: reprovação por frequência com MFinal = min(MP, ML)
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Observações
● Nos dias de prova será necessária a apresentação de documento oficial com foto.
● Não há possibilidade de troca de horário de provas e/ou do exame final.
● Não haverá reposição de tarefas de laboratório.
● Todas as tarefas são individuais.
● Qualquer tentativa de fraude implicará em nota 0.0 (zero) na disciplina para todas as pessoas envolvidas.
● O sistema SuSy possui detector de plágio.
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Fraudes?
● Assinar a lista de presença pela(o) colega.
● Pedir para a(o) colega assinar a lista de presença.
● Colar ou dar cola nas provas.
● Copiar/Plagiar da(o) colega ou da Internet a solução do laboratório.
● Comprar a solução do laboratório.
● A submissão de um código que não implementa o algoritmo requisitado, mas que exibe as saídas esperadas dos testes abertos a partir da comparação de trechos da entrada.
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Apoio● Atendimento (Dúvidas)
● Material de apoio & Referências bibliográficas
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Atendimento
● Equipe de monitoras(es)
○ PEDs: alunas(os) de pós-graduação
○ PADs: alunas(os) de graduação
● Atendimento durante as aulas de laboratório
● Atendimento extra: veja página web da disciplina
● Aulas extras de revisão: veja página web da disciplina
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Atendimento
● Equipe
○ Bárbara Benato (PED)
○ Eva Maia Malta (PED)
○ Jonlenes Castro (PED)
○ Lucas de Magalhães Araújo (PED)
○ Fernanda Garcia da Lavra (PAD)
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Material de Apoio & Referências Bibliográficas
“How to Think Like a Computer Scientist: Interactive Edition”, de Brad Miller e David Ranum: https://runestone.academy/runestone/static/thinkcspy/index.html
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“How to Think Like a Computer Scientist: Interactive Edition”, de Brad Miller e David Ranum: https://panda.ime.usp.br/pensepy/static/pensepy
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Veja material nas páginas oficiais: www.python.org
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● A linguagem de programa Python
● Estrutura básica de um programa em Python
● Objetos, Variáveis e Atribuição
● Tipos de Objetos: int, float, string