Para obter sucesso na disciplina, é de extrema importância seguir o 📖 roteiro de estudo, o qual contém vários objetos de aprendizagem, organizados por semana, dentre os quais podemos destacar:
Videoaulas: disponíveis no Youtube contendo explicações sobre o assunto, demonstração de ferramentas e tarefas, resolução de exercícios de programação.
Leitura recomendada: complementar o estudo através da leitura de capítulos de livros sugeridos do acervo bibliográfico de referência da disciplina;
Atividades no The Huxley: questionários com problemas de programação a serem resolvidos e submetidos ao juiz on-line The Huxley, o qual analisará a solução e apontará erros e acertos.
Google Colab: serviço em nuvem gratuito baseado no Jupyter Notebook que permite executar código fonte em Python, com acesso gratuito online e pode ser intercalado com textos formatados. Serão utilizados para apresentar conceitos de forma gradativa e exercitando trechos de código fonte como exercícios aplicados.
Koude: para realização das provas em ambiente de laboratório.
🔨 Sites e Ferramentas Recomendadas
As aulas presenciais terão como foco esclarecer dúvidas sobre o assunto da semana. Os conteúdos são apresentados por meio de vídeos disponíveis no roteiro de estudo. Além disso, serão utilizado para resolver exercícios de forma colaborativa e realizar provas.
Durante seu tempo dedicado ao estudo, o aluno deverá seguir o roteiro de estudo elaborado pelo professor, realizando no mínimo as atividades previstas para aquela semana.
Este roteiro será fundamental para permitir a cada aluno seguir um ritmo próprio de estudo, utilizando os horários mais convenientes.
| Playlist | Descrição |
|---|---|
| Aulas | Série de videoaulas explicando os conceitos de programação e de Python. |
| Problemas Resolvidos | Problemas do The Huxley resolvidos em Python. |
| Ferramentas | Série de vídeos explicando o uso básico de ferramentas recomendadas para o curso. |
| Vídeos extras | Alguns vídeos sobre assuntos variados, mas relacionados à disciplina. |
Semana 01 - (17/08/2026 a 22/08/2026)
Semana 02 - (24/08/2026 a 29/08/2026)
Semana 03 - (31/08/2026 a 05/09/2026)
Semana 04 - (07/09/2026 a 12/09/2026)
Semana 05 - (14/09/2026 a 19/09/2026)
Semana 06 - (21/09/2026 a 26/09/2026)
Semana 07 - (28/09/2026 a 03/10/2026)
Semana 08 - (05/10/2026 a 10/10/2026)
Semana 09 - (12/10/2026 a 17/10/2026)
Semana 10 - (19/10/2026 a 24/10/2026)
Semana 11 - (26/10/2026 a 31/10/2026)
Semana 12 - (02/11/2026 a 07/11/2026)
Semana 13 - (09/11/2026 a 14/11/2026)
Semana 14 - (16/11/2026 a 21/11/2026)
Semana 15 - (23/11/2026 a 28/11/2026)
Semana 16 - (30/11/2026 a 05/12/2026)
A avaliação será feita através de testes presenciais, obedecendo à fórmula:
Nota Final =
Onde:
Em cada unidade, haverá pelo menos 3 provas obrigatórias e com datas definidas no plano de ensino. Pode haver provas surpresa, mas estas serão consideradas como extra e servem apenas para descartar notas mais baixas em provas obrigatórias ou repor falta em alguma prova obrigatória, ou seja, se o aluno tirar uma nota menor na prova supresa do que todas as notas das provas obrigatórias, a nota da prova surpresa não será considerada no cálculo da média.
Observação: Haverá uma prova de reposição no final do semestre apenas para os alunos com falta justificada em alguma prova obrigatória, desde que a justificativa esteja prevista nas normas acadêmicas. Entretanto, caso o aluno tenha feito provas surpresa e atingido 3 provas por unidade, não terá direito à prova de reposição por já ter tido oportunidade de fazer a avaliação perdida em outro dia.
📗 Python Para Todos: Explorando Dados com Python 3 Charles R. Severance. Publicação independente; 1º edição, 2020; ISBN: 979-8635191408
📗 Think Python: How to Think Like a Computer Scientist. Allen Downey. 2024. 3rd Edition.
📚 Fundamentos da Programação de Computadores. Ana Fernanda Gomes Ascencio / Edilene Aparecida Veneruchi De Campos. 3˚ edição; 2012, Pearson; ISBN 978-8564574168
📚 Algoritmos e Lógica de Programação. Marco A. Furlan de Souza, Marcelo M. Gomes, Marcio V. Soares, Ricardo Concilio. Editora Cengage Learning, 2ª edição, 2011.
📚 Algoritmos: Lógica para Desenvolvimento de Programação de Computadores. José Augusto N. G. Manzano, Jayr Figueiredo de Oliveira. Editora Érica, 17ª edição, 2005.
Legenda:
📗 conteúdo disponível online e sem custos.
📚 conteúdo disponível na biblioteca da UFS.