Acreditações
Plano de Estudos para 2024/2025
Unidades curriculares | Créditos | |
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Desenho Centrado no Utilizador
6.0 ECTS
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Unidades Curriculares Obrigatórias | 6.0 |
Fundamentos de Programação
6.0 ECTS
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Unidades Curriculares Obrigatórias | 6.0 |
Matemática Aplicada
6.0 ECTS
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Unidades Curriculares Obrigatórias | 6.0 |
Sistemas Operativos e Virtualização
6.0 ECTS
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Unidades Curriculares Obrigatórias | 6.0 |
Trabalho, Organizações e Tecnologia
6.0 ECTS
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Unidades Curriculares Obrigatórias | 6.0 |
Algoritmia e Estrutura de Dados
6.0 ECTS
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Unidades Curriculares Obrigatórias | 6.0 |
Complementos de Matemática Aplicada
6.0 ECTS
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Unidades Curriculares Obrigatórias | 6.0 |
Introdução às Redes de Computadores
6.0 ECTS
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Unidades Curriculares Obrigatórias | 6.0 |
Planeamento e Gestão de Projetos
6.0 ECTS
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Unidades Curriculares Obrigatórias | 6.0 |
Apresentações em Público com Técnicas Teatrais
2.0 ECTS
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Competências Transversais | 2.0 |
Introdução ao Design Thinking
2.0 ECTS
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Competências Transversais | 2.0 |
Trabalho Académico com Inteligência Artificial
2.0 ECTS
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Competências Transversais | 2.0 |
Bases de Dados e Gestão de Informação
6.0 ECTS
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Unidades Curriculares Obrigatórias | 6.0 |
Desenvolvimento Ágil de Software
6.0 ECTS
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Unidades Curriculares Obrigatórias | 6.0 |
Empreendedorismo e Inovação I
6.0 ECTS
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Unidades Curriculares Obrigatórias | 6.0 |
Estatística e Probabilidades
6.0 ECTS
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Unidades Curriculares Obrigatórias | 6.0 |
Programação Orientada para Objectos
6.0 ECTS
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Unidades Curriculares Obrigatórias | 6.0 |
Desenvolvimento de Software para A Nuvem
6.0 ECTS
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Unidades Curriculares Obrigatórias | 6.0 |
Empreendedorismo e Inovação II
6.0 ECTS
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Unidades Curriculares Obrigatórias | 6.0 |
Programação para a Internet
6.0 ECTS
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Unidades Curriculares Obrigatórias | 6.0 |
Programação para Ciência dos Dados
6.0 ECTS
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Unidades Curriculares Obrigatórias | 6.0 |
Sistemas de Informação Analíticos
6.0 ECTS
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Unidades Curriculares Obrigatórias | 6.0 |
Big Data
6.0 ECTS
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Unidades Curriculares Obrigatórias | 6.0 |
Programação para Mobilidade
6.0 ECTS
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Unidades Curriculares Obrigatórias | 6.0 |
Projeto Aplicado de Software e Aplicações I
6.0 ECTS
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Unidades Curriculares Obrigatórias | 6.0 |
Introdução à Cibersegurança
6.0 ECTS
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Unidades Curriculares Obrigatórias | 6.0 |
Projeto Aplicado de Software e Aplicações II
6.0 ECTS
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Unidades Curriculares Obrigatórias | 6.0 |
Tecnologia, Economia e Sociedade
6.0 ECTS
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Unidades Curriculares Obrigatórias | 6.0 |
Desenho Centrado no Utilizador
OA1 Compreender o contexto histórico da Computação e da IPM e os princípios do Desenho Centrado no Utilizador
OA2Entender as características fundamentais percetivas e cognitivas dos seres humanos, bem como as respetivas limitações, que tenham impacto no design de IPM
OA3 Criar empatia com o utilizador (necessidades, objetivos, tarefas atuais e desejadas, problemas). Requisitos baseados em dados recolhidos
OA4 Aplicar princípios e “regras de ouro” e usabilidade de design de IPM em casos práticos
OA5 Aplicar técnicas/regras do design visual de ecrãs (WWW e mobilidade). Criar storyboards e prototipos de baixa (PBF) e alta fidelidade (PAF). Ideação e desenvolvimento do Produto Mínimo Viável - PMV (e seu PBF)
OA6 Desenhar e aplicar avaliação heurística c/ especialistas de PBF levando a nova iteração e desenvolvimento do PAF
OA7 Desenhar estudos experimentais do PAF c/ utilizadores finais e aplicar métricas de usabilidade e satisfação de tarefa, baseadas em dados recolhidos
C1 Apresentação, Programa e Avaliação. Computação e IPM: História, estado da arte e aplicações
C2 O processo de desenho centrado no utilizador. Nós os humanos.
C3 Análise de utilizadores e tarefas. Mapa de empatia. Personas. Cenários e Jornadas do utilizador “as is”. Pergunta do utilizador. Requisitos do utilizador
C4 Princípios e regras de ouro do design das interfaces. Usabilidade.
C5 Design visual de ecrãs (WWW, mobilidade)
C6 Ideação. Storyboards. Priorizar. Protótipos de baixa (PBF) e alta-fidelidade (PAF) da solução
C7 Entregar uma solução que funcione. Avaliação heurística c/ especialistas. Avaliação c/ utilizadores. Análise estatística dos dados da avaliação. Calcular métricas e reiterar o design. Requisitos de um PMV. Elevator Pitch
Curso em Avaliação Periódica, não contemplando Exame Final. Pesos:
• 70% Trabalho de projeto laboratorial em grupo + apresentação final e discussão
• 30% 2 mini-testes de resposta múltipla.
Em 2.ª época, repetem-se os mini testes cuja nota seja inferior ou igual a 7.5 valores. Se reprova na época normal (< 10 val) o aluno acede ao exame de 2ª época ou época especial (30% da nota), sendo obrigatória a aprovação no projeto em grupo ou a aprovação num projeto equivalente individual (70%).
Title: o Brown, T (2009), Change by Design: How Design Thinking Transforms Organizations and Inspires Innovation, HarperCollins, 2009, ISBN-13: 978-0062856623
o Lewrick, M, Link, P., Leifer, L. (2020). The Design Thinking Toolbox, Wiley, ISBN 9781119629191
o Shneiderman, B., Plaisant, C., Cohen, M., Jacobs, S., Elmqvist, N., Nicholas Diakopoulos, N. (2017). Designing the User Interface: Strategies for Effective Human-Computer Interaction (6th edition), Pearson, ISBN-13: 978-0134380384
o Manuel J. Fonseca, Pedro Campos, Daniel Gonçalves (2017), Introdução ao Design de Interfaces, FCA, Portugal, 2017, 3ª Edição,
o Norman, D. (2013). The Design of Everyday Things, Revised and Expanded Edition. MIT Press. ISBN: 9780262525671
o Nielsen, J., Mack, R. (1994). Usability Inspection Methods 1st Edition. John Wiley & Sons.
Authors:
Reference:
Year:
Title: ? Johnson, J. & Henderson, A. (2002). Conceptual models: begin by designing what to design. Interactions. 9, 1: 25-32. https://dl.acm.org/doi/10.1145/503355.503366
? Joseph J. LaViola Jr., Ernst Kruijff, Ryan P. McMahan, Doug Bowman, Ivan P. Poupyrev (2017), 3D User Interfaces: Theory and Practice (2nd Edition), Addison-Wesley Professional, ISBN-10: 0134034325.
? Yvonne Rogers, Helen Sharp, Jenny Preece (2011), Interaction Design: Beyond Human-Computer Interaction, 3rd edition, Wiley, ISBN-13: 978-0470665763
? Snyder, C. (2003). Paper Prototyping: the fast and easy way to design and refine user interfaces. Morgan Kaufmann Publishers.
? The Basics of User Experience Design by Interaction Design Foundation, https://www.interaction-design.org/
? Artigos:
o Nielsen, J. (1994) Enhancing the explanatory power of usability heuristics. Proc. ACM CHI'94 Conf. (Boston, MA, April 24-28), pp. 152-158.
o Rettig M. (1994), Prototyping for Tiny Fingers, Communications of The ACM, 1994
Authors:
Reference:
Year:
Fundamentos de Programação
No final da UC, o aluno deverá estar apto a:
OA1: Aplicar os conceitos fundamentais de programação
OA2: Criar procedimentos e funções com parâmetros
OA3: Compreender a sintaxe da linguagem de programação Python
OA4: Desenvolver soluções com programação para problemas de complexidades simples
OA5: Explicar, executar e depurar fragmentos de código desenvolvido em Python
OA6: Interpretar os resultados obtidos com a execução de código desenvolvido em Python
OA7: Desenvolver projetos de programação
CP1. Introdução à programação: Sequência lógica e instruções, Entrada e saída de dados, Constantes, variáveis e tipos de dados, Operações lógicas, aritméticas e relacionais, Estruturas de controlo
CP2. Procedimentos e funções
CP3. Referências e parâmetros
CP4. Ambientes integrados de desenvolvimento
CP5. Sintaxe da linguagem de programação
CP6. Objetos e classes de objetos
CP7. Listas e matrizes
CP8. Manipulação de ficheiros
A UC segue o modelo de avaliação por projeto pelo seu carácter eminentemente prático, não contemplando exame final.
O aluno é avaliado através dos seguintes parâmetros:
A1: Tarefas de programação validadas pelos docentes (10%), com nota mínima de 9,5 valores na média das tarefas
A2: Projeto Individual com discussão teórico-prática (40%), com nota mínima de 8,5 valores
A3: Projeto em Grupo com discussão teórico-prática (50%), com nota mínima de 8,5 valores
Title: Wanda Dann, Stephen Cooper, & Randy Pausch, Learning to Program with Alice!, 2011, ISBN: 978-0132122474
João P. Martins, Programação em Python: Introdução à programação com múltiplos paradigmas, IST Press, 2015, ISBN: 9789898481474
Kenneth Reitz, Tanya Schlusser, The Hitchhiker's Guide to Python: Best Practices for Development, 1st Edition, 2016, ISBN-13: 978-1491933176, https://docs.python-guide.org/
Eric Matthes, Python Crash Course, 2Nd Edition: A Hands-On, Project-Based Introduction To Programming, No Starch Press,US, 2019, ISBN-13 : 978-1593279288
John Zelle, Python Programming: An Introduction to Computer Science, Franklin, Beedle & Associates Inc, 2016, ISBN-13 : 978-1590282755
Ernesto Costa, Programação em Python: Fundamentos e Resolução de Problemas, 2015, ISBN 978-972-722-816-4,
Authors:
Reference:
Year:
Title: David Beazley, Brian Jones, Python Cookbook: Recipes for Mastering Python 3, O'Reilly Media, 2013, ISBN-13 ? : ? 978-1449340377
Authors:
Reference:
Year:
Matemática Aplicada
OA1. Rever o conceito de função e as propriedades. Rever tipos de funções. Rever operações entre funções.
OA2. Conhecer o gráfico de funções elementares e aplicar transformações ao gráfico.
OA3. Calcular limites, resolver indeterminações e interpretar graficamente. Continuidade.
OA4. Calcular derivadas e interpretar resultados em aplicações.
OA5. Determinar aproximações lineares e de ordem superior.
OA6. Aplicar a derivação em funções compostas e inversas.
OA7. Operar com matrizes (e vetores).
OA8. Calcular determinantes e aplicar propriedades.
OA9. Apreender o conceito de transformação linear e a representação matricial.
OA10. Calcular valores e vetores próprios.
CP1. Conceito de função. Funções elementares em R. Tipo de funções. Operações entre funções. Funções logarítmicas e trigonométricas inversas.
CP2. Limite de uma função num ponto. Continuidade num ponto. Retas assíntotas.
CP3. Derivada num ponto e reta tangente. Regras de derivação. Problemas de otimização.
CP4. Derivada da função composta - regra da cadeia. Derivada da função inversa.
CP5. Aproximações linear de Taylor e ordem superior.
CP6. Resolução de sistemas de equações lineares. Matrizes e operações. Inversa de uma matriz. Determinante de matrizes quadradas e propriedades. Transformações lineares.
CP7. Espaço vetorial real. Produto interno. Paralelismo e perpendicularidade.
CP8. Valores e vetores próprios e diagonalização de matrizes.
Aprovação com classificação não inferior a 10 valores numa das modalidades seguintes:
- Avaliação Periódica: 3 minitestes (MT) realizados em aula com duração aproximada de 30 min (MT1: 5%, MT2: 15%, MT3: 15%) + Teste final realizado na data do primeiro exame (40%) + trabalhos semanais realizados no Moodle (15%) + trabalho/projeto realizado em grupos de 2-3 alunos (10%),
A média dos minitestes 2 e 3 ( (MT2+MT3)/2 ) tem nota mínima de 7.0 valores.
O teste final tem nota mínima de 7.0 valores.
Há a possibilidade de realização de orais.
ou
- Avaliação por Exame (100%).
Title: Stewart, J., Stewart, J. (2013). Cálculo, Vol I, Cengage Learning, (7a Ed.), 2013, null,
Cabral I., Perdigão, C. e Saiago, C., Cabral I., Perdigão, C. e Saiago, C. (2018). Álgebra Linear: Teoria, Exercícios Resolvidos e Exercícios Propostos com Soluções, Escolar Editora, 2018, null,
Materiais científico-pedagógicos (slides, notas de desenvolvimento, código e pseudo código, fichas de exercícios e problemas) disponibilizados pela equipa docente
Scientific-pedagogical materials (slides, lectures, code and pseudo code, exercise sheets, problems) provided by the teaching team.
Authors:
Reference:
Year:
Title: Campos Ferreira, J., Campos Ferreira, J. (2018). Introdução à Análise Matemática, Fundação Calouste Gulbenkian, 2018, null,
Goldstein, L., Goldstein, L. (2011). Matemática Aplicada a Economia. Administração e Contabilidade, (12a edição) Editora Bookman, 2011, null,
Strang, G., Strang, G., (2007) Computational Science and Engineering, Wellesley-Cambridge Press., 2007, null,
Authors:
Reference:
Year:
Sistemas Operativos e Virtualização
OA1: Conhecer os princípios básicos de funcionamento de um sistema computacional;
OA2: Apresentar os princípios de hardware e de software e indicar a combinação dos mesmos num computador;
OA3: Reconhecer os componentes e as arquiteturas típicas dos computadores;
OA4: Conhecer a estrutura, funções e funcionamento de um sistema operativo (SO);
OA5: Dar a conhecer as diferentes tipologias de sistemas operativos e as suas características intrinsecas;
OA6: Dar a conhecer mecanismos de virtualização de sistemas.
CP1: Introdução às bases de numeração e aos códigos de base 2, 8, 16; Cálculos em várias bases de numeração; Codificação e representação da informação (código ASCII e outros).
CP2: Estrutura dos computadores: Placa mãe; CPU; Memórias; Stack; BUS; Sistema de Armazenamento; Placas gráficas; Portas de comunicação; Periféricos.
CP3: Componentes dos Sistemas Operativos: Processos; Memória; Entrada e saída; Sistema de Ficheiros; Administração e Segurança.
CP4: Estudo de comandos dos Sistemas Operativos: Linux e Windows.
CP5: Ambientes de virtualização e Clouds: VMware; VirtualBox; Proxmox, Microsoft Azure, outros.
CP6: Criação e utilização de máquinas virtuais: Linux (Ubuntu, Fedora, CentOS, outros) para estação de trabalho, para servidores (email, VoIP, armazenamento); Windows (11, server); Ligação em rede das máquinas virtuais.
UC com Avaliação Periódica, sem Exame Final de época normal. Presença obrigatória em 90% de todas as atividades. Pesos da avaliação:
Trabalhos lab individuais, 80% obrigatórios (25%)
Projeto lab (grupo de 4), com discussão oral individual (50%)
2 mini-testes de resposta múltipla (25%)
Se reprova na época normal (< 10 val): pode aceder a exame de 2ª época (50% da nota), em substituição dos trabalhos individuais e mini-testes, sendo obrigatória a aprovação no Projeto de lab em grupo (50%).
Title: "Andrew Tanenbaum, Todd Austin, ""Structured Computer Organization"", 6th Edition, Pearson, 2012, ISBN: ? 978-0132916523
Guilherme Arroz, José Monteiro, Arlindo Oliveira, ""Arquitectura de Computadores: dos Sistemas Digitais aos Microprocessadores - 2ª Edição"", IST Press, 2009.
Morris Mano, Charles Kime, ""Logic and Computer Design Fundamentals"", 5th Edition, Prentice Hall, 2015, ISBN: 978-1292096070
Abraham Silberschatz, Peter Galvin, Greg Gagne,""Operating Systems Concepts Essentials"", 2nd edition, Wiley, 2013, ISBN: 978-1118804926
Andrew S. Tanenbaum and Herbert Bos, ""Modern Operating Systems (4th Edition)"", Pearson Prentice-Hall, 2014, ISBN: 978-0133591620
William Stallings, ""Operating Systems Internals and Principles"", 9th edition, Pearson, 2017, ISBN: 978-0134670959
Matthew Portnoy, ""Virtualization Essentials"", 2nd Edition, 2016, Sybex, ISBN: 978-1119267720
Shashank Mohan Jain, ""Linux Containers and Virtualization: A Kernel Perspective"", Apress, 2020, ISBN: 978-14842
Authors:
Reference:
Year:
Title: José Alves Marques, Paulo Ferreira, Carlos Ribeiro, Luís Veiga, Rodrigo Rodrigues, ""Sistemas Operativos"", FCA, 2012, ISBN 978-972-722-575-0
Paulo Trezentos e António Cardoso, ""Fundamental do Linux"", 3ª Edição, FCA, 2009, ISBN: 978-972-722-514-9
Abraham Silberschatz, ""Operating System Concepts"", 10th Edition, Wiley, 2018, ISBN: 978-1119456339
Conjunto de materiais a disponibilizar pela equipa docente.
Authors:
Reference:
Year:
Trabalho, Organizações e Tecnologia
"OA1: Conhecer as principais teorias, conceitos e problemáticas relacionados com o Trabalho, as Organizações e a Tecnologia;
OA2: Compreender os principais processos da transição digital diretamente relacionados com o mundo do trabalho e as suas organizações;
OA3: Analisar as múltiplas implicações sociais, económicas e políticas trazidas pela transição digital;
OA4: Explorar casos, estratégias e métodos de aplicação que permitam compreender os reais impactos da transição digital nas profissões, empresas e organizações."
CP1. O trabalho é hoje diferente do que foi no passado? CP2. Como é que a teoria tem olhado para a tecnologia?
CP3. Que tecnologias para o futuro?
CP4. Que futuro para o trabalho?
CP5. A inteligência artificial é assim tão inteligente?
CP6. Onde começa a precariedade?
CP7. Os trabalhadores das plataformas precisam de contratos de trabalho?
CP8. De quem é a culpa quando a máquina erra?
CP9. As tecnologias digitais alteram a relação entre sindicatos e empresas?
CP10. O teletrabalho torna as pessoas mais felizes?
CP11. Portugal e a transformação digital?
Avaliação periódica:
Realização de uma Aula Invertida. Cada Aula Invertida representa 20% da nota final, com nota mínima de 8 valores. Pergunta e resposta semanal que representa 10% da nota final, com nota mínima de 8 valores. Realização de um trabalho individual, distribuído por 3 momentos de avaliação, com nota mínima de 8 valores em cada um, representando 35% da nota final. Realização de um trabalho de grupo, representando no total 35% (10% a apresentação de grupo e 25% a entrega do trabalho escrito), com nota mínima de 8 valores. A média das avaliações terá de ser igual ou superior a 9,5 valores.
Avaliação por exame (1ª Época em caso de escolha do estudante, 2ª Época e Época Especial): Exame presencial (100% da nota final) "
Title: Autor, David H., "Why Are There Still So Many Jobs? The History and Future of Workplace Automation.", 2015, Journal of Economic Perspectives, 29 (3): 3-30.
Benanav, A, Automation and the Future of Work, 2020, London: Verso
Boreham, P; Thompson, P; Parker, R; Hall, R, New Technology at Work, 2008, Londres: Routledge.
Crawford, C, The Atlas of AI. Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence, 2021, Yale University Press.
Edgell, S., Gottfried, H., & Granter, E. (Eds.). (2015). The Sage Handbook of the sociology of work and employment.
Grunwald, A. (2018). Technology Assessment in Practice and Theory. London: Routledge.
Huws, U. (2019) Labour in Contemporary Capitalism, London, Palgrave.
OIT (2020), As plataformas digitais e o futuro do trabalho
Agrawal A, Gans J, Goldfarb A (2018), Prediction Machines, Boston, Massachusetts, Harvard Business Review Press.
Autor D (2022), The labour market impacts of technological change, Working Paper 30074, NBER Working Paper Series.
Authors:
Reference:
Year:
Title: Berg J, Furrer M, Harmon E, Rani U, Silberman M (2020), As plataformas digitais e o futuro do trabalho, Geneva, International Labour Office.
Braun J, Archer M, Reichberg G, Sorondo M (2021), Robotics, AI and Humanity, Cham, Springer.
Degryse, Cristophe (2016), Digitalisation of the Economy and its Impact on Labour Markets, WP 2016.2, ETUI
ILO (2018), The economics of artificial intelligence: Implications for the future of work, Geneva, International Labour Office.
ILO (2019) Work for a Brighter Future – Global Commission on the Future of Work. Report. Geneva, International Labour Office.
Lane M, Saint-Martin A (2021), The impact of Artificial Intelligence on the labour market: What do we know so far?, OECD.
OECD (2019b), How’s Life in the Digital Age?, OECD Publishing, Paris.
Valenduc, Gérard & Vendramin, Patricia (2019), The mirage of the end of work, FB 6/2019, ETUI
WEF (2023), Future of Jobs Report 2023, Geneva, World Economic Forum.
Zuboff S (2019), The Age of Surveillance Capitalism, PublicAffairs.
Authors:
Reference:
Year:
Algoritmia e Estrutura de Dados
No final da UC os alunos deverão ser capazes de:
OA1: Criar e manipular estruturas de dados
OA2: Aplicar os algoritmos de ordenação e de pesquisa mais apropriados para um determinado problema
OA3: Analisar a complexidade e o desempenho de um algoritmo
OA4. Identificar, implementar e analisar as estruturas de dados e os algoritmos mais adequados a um determinado problema
CP1. A estrutura de dados Union-Find
CP2. Análise de algoritmos
CP3: Estruturas de dados: pilhas, filas, listas, sacos
CP4: Ordenação elementar: selectionsort, insertionsort, shellsort
CP5: Ordenação avançada: mergesort, quicksort, heapsort
CP6. Complexidade dos problemas de ordenação
CP7: Filas com prioridade
CP8. Tabelas de símbolos elementares
CP9. Árvores de pesquisa binária
CP10. Árvores de pesquisa equilibradas
CP11. Tabelas de dispersão
Época 1: Avaliação Periódica ou Exame Final
Avaliação Periódica:
-2 Testes (90%), com componente teórica e prática. Média final mínima de 9,5, distribuído da seguinte forma: (45%) Teste 1 com nota mínima 7,5 e (45%) Teste 2 com nota mínima 7,5
-(10%) Tarefas de aplicação e demonstração de conhecimentos
Avaliação por Exame:
- (100%) Exame Final com componente teórica e prática
Os estudantes têm acesso à avaliação por Exame na Época 1 se a escolherem no início do semestre ou se reprovarem na Avaliação Periódica.
Época 2: Exame Final
- (100%) Exame Final com componente teórica e prática
Época Especial: Exame Final
- (100%) Exame Final com componente teórica e prática
Title: Para as licenciaturas Python: Python - Algoritmia e Programação Web, FCA,
Para as licenciaturas Java: Estruturas de Dados e Algoritmos em Java, FCA
Introduction to Algorithms, 3rd edition, MIT Press,
Algorithms, 4th edition, Addison-Wesley, 2012
Authors:
Reference:
Year:
Complementos de Matemática Aplicada
OA1 Dominar os conceitos de sucessão e de série numérica
OA2 Calcular limites de sucessões e, relativamente a uma série, averiguar a existência de soma
OA3 Entender a generalização do conceito de série a séries de funções e obter o domínio de convergência
OA4 Compreender a definição de integral como limite de somas de Riemann
OA5 Calcular primitivas e aplicar ao cálculo de integrais
OA6 Aplicar integrais no cálculo de áreas, de comprimentos e de valores médios
OA7 Resolver equações diferenciais ordinárias (EDOs) lineares de 1ª ordem por separação de variáveis
OA8 Calcular derivadas parciais e segundo qualquer vetor não-nulo
OA9 Interpretar o vetor gradiente como direcção de máximo crescimento da função
OA10 Decidir sobre a existência de plano tangente
OA11 Obter o desenvolvimento de Taylor de 1ª ordem e, explorar numericamente em ordem superior
OA12 Determinar extremos livres e condicionados (otimização)
OA13 Articular as várias abordagens dos conteúdos, gráfica, numérica e algébrica
CP1 Sucessões. Monotonia. Majorantes e minorantes. Progressão geométrica.
CP2 Sucessões enquadradas. Convergência.
CP3 Séries numéricas, somas parciais e soma.
CP4 Critérios de convergência de séries de termos não-negativos.
CP5 Convergências simples e absoluta de séries alternadas. Critério de Leibniz.
CP6 Séries de potências e domínio de convergência.
CP7 Integral definido à Riemann. Teorema fundamental do cálculo e primitivas.
CP8 Integração por partes e mudança de variável. Decomposição em frações simples.
CP9 Aplicações do integral (área, comprimento, valor médio).
CP10 Integrais impróprios e convergência.
CP11 EDO de 1ª ordem linear.
CP12 Funções reais multivariável. Curvas de nível. Limites e continuidade.
CP13 Derivadas parciais num ponto e vetor gradiente. Aproximação linear, plano tangente e diferenciabilidade.
CP14 Derivada direcional. Regra da cadeia. Polinómios e série de Taylor.
CP15 Formas quadráticas em problemas de otimização.
Aprovação com classificação >= 10 valores numa das modalidades seguintes:
- Avaliação periódica: Teste 1 (20%) + Teste 2 (20%) + trabalho prático em Python (10%) + trabalho autónomo (10%) + Teste Final (40%). A média dos testes 1 e 2, assim como a nota do teste final têm uma nota mínima de 7 valores (escala 1-20). Em caso de disparidade nas notas dos testes e teste final, há possibilidade de realização de orais.
- Avaliação por Exame (100%), em qualquer uma das épocas.
Title: [1] Stewart, J. (2013). Cálculo, Vol I, Cengage Learning, (7ª Ed.)
[2] Campos Ferreira, J. (2018). Introdução à Análise Matemática, Fundação Calouste Gulbenkian
[3] Lipsman, R.L., Rosenberg, J.M. (2018) Multivariable Calculus with MATLAB, Springer
[4] Hanselman, D., Littlefield, B. and MathWorks Inc. (1997) The Student Edition of MATLAB, 5th Version, Prentice-Hall
Authors:
Reference:
Year:
Introdução às Redes de Computadores
Após a conclusão desta UC os alunos estarão aptos a:
OA1. Conhecerem os princípios básicos de funcionamento de uma rede de computadores
OA2. Conhecerem e perceberem os modelos de referência OSI e TCP/IP
OA3. Conhecerem o funcionamento dos principais protocolos utilizados no dia-a-dia, nomeadamente o HTTP
OA4. Conhecerem e compreenderem o funcionamento dos protocolos ao nível de transporte.
OA5. Conhecerem como se interligam dispositivos numa rede cablada
OA6. Conseguirem projetar, configurar e gerir uma rede de computadores
CP1. Introdução às redes de computadores e apresentação dos modelos de referência OSI e TCP/IP
CP2. Introdução à camada física e de ligação de dados. Instalação e configuração de um switch
CP3. Introdução à camada de rede: endereçamento IPv4 e IPv6; Protocolo IPv4 e criação de subredes.
CP4. Encaminhamento de pacotes; Funcionamento e configuração de um router.
CP5. Exploração de protocolos de transporte TCP/UDP. Controlo de congestão.
CP6. Exploração da camada de aplicação: DNS, E-mail e Transferência de Ficheiros
CP7. Configuração de Firewalls
CP8. Gestão de redes de computadores
Pode ser realizada num dos seguintes modos:
1. Avaliação periódica:
Componente téorica:
-1ª frequência a realizar a meio do semestre (30%);
-2ª frequência a realizar no momento da 1ª época de exames (30%).
(há ainda a possibilidade de realizar 1 exame final (60%) para quem não tenha obtido aprovação na 1ª frequência e/ou 2ª frequência)
Componente prática:
-3 laboratórios a ser realizados em grupo (15%);
-1 trabalho prático de grupo e sua apresentação (25%).
Nota: Ambas as frequências e os laboratórios têm a nota mínima de 8 valores, salientando-se que a realização da componente prática é obrigatória para efeitos de aprovação em avaliação periódica. A nota mínima de aprovação à unidade curricular é de 10 valores.
2. Avaliação por exame:
- Pode ser realizado em 1ª Época ou 2ª Época;
- Prova escrita (100%);
A nota mínima de aprovação à unidade curricular é de 10 valores.
Title: -Kurose J., Keith Ross K. (2017). Computer networking: a top-down approach. Pearson. ISBN: 978-0-13-359414-0;
-Tanenbaum A., Wetherall D. (2021). Redes de Computadores. Bookman. ISBN: 9788582605608.
Authors:
Reference:
Year:
Title: -Boavida F., Monteiro E. (2021). Engenharia de Redes Informáticas. FCA Editora. ISBN: 9789727226948.
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Planeamento e Gestão de Projetos
O objetivo da UC é desenvolver um projeto tecnológico com alinhamento no âmbito do Curso. Ao longo desta UC será estabelecido o contato com planeamento do projeto com as fases principais de análise de requisitos , desenvolvimento, testes parciais e testes finais e alterações. O contato com equipamento laboratorial e ferramentas é um dos objetivos para a concepção do projeto de software, hardware ou ambos.
I. Introdução à inovação tecnológica de acordo com os eixos da Europa
II. Planeamento de um projeto tecnológico e as suas fases
III. Aspetos essenciais para o desenvolvimento de um projeto
IV. Definição de recursos materiais
V. Orçamento de um projeto
VI. Plano de Testes parciais e de conjunto
VII. Apresentação de um projeto tecnológico
VIII. Demonstração de projeto tecnológico
IX. Elaboração de Relatório Técnico
Avaliação periódica:
- Realização de projeto em grupo: primeira apresentação: 30%; segunda apresentação e demonstração: 40%; relatório final: 30%; As apresentações, demonstração e defesa são em grupo.
Title: Lester A. / 7th edition, Elsevier Science & Technology., Project Management Planning and Control, 2017, ·, ·
Tugrul U. Daim, Melinda Pizarro, e outros / Spinger, Planning and Roadmapping Technological Innovations: Cases and Tools (Innovation, Technology, and Knowledge Management), 2014, ·, ·
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Apresentações em Público com Técnicas Teatrais
Objetivos de Aprendizagem:
OA1. Desenvolver competências de comunicação oral
OA2. Melhorar a expressão corporal
OA3. Dominar a arte da utilização do aprelho vocal
OA4. Aprender técnicas de performance
Compatibilidade com o Método de Ensino:
O curso combina teoria e prática, proporcionando aos estudantes uma experiência imersiva no mundo das apresentações em público com técnicas teatrais. O método de ensino é interativo e participativo, incentivando os alunos a colocarem em prática os conceitos aprendidos através de exercícios individuais e em grupo.
Os conhecimentos adquiridos envolvem quer a teoria teatral, quer as técnicas específicas de comunicação oral. Os estudantes aprenderão sobre os fundamentos da expressão vocal, interpretação de personagens e improvisação, adaptando esses conhecimentos ao contexto das apresentações em público.
CP1 - Preparação para a apresentação (3 horas)
CP2 - Comunicação não verbal (3 horas)
CP3 - Introdução à utilização do aparelho vocal (3 horas)
CP4 - Introdução ao termo Performance (3 horas)
Modalidade de avaliação contínua:
Apresentações Práticas (50%): Os estudantes serão avaliados com base nas suas apresentações em público durante o curso. Serão considerados critérios como: clareza de comunicação, expressão vocal e corporal, uso de técnicas teatrais e performance. As apresentações poderão ser individuais ou em grupo, dependendo das atividades propostas.
Exercícios e Tarefas Escritas (50%): Além das apresentações práticas, os estudantes irão ser solicitados a realizar exercícios e tarefas escritas relacionadas com os conteúdos abordados. Estes podem incluir: reflexões sobre técnicas aprendidas, análise de casos de estudo, respostas a perguntas teóricas ou, até mesmo, a criação de roteiros de apresentação. Estas atividades ajudarão a avaliar a compreensão concetual dos conteúdos lecionados.
Para poder concluir a unidade curricular na modalidade de avaliação contínua o estudante tem de estar presente em 75% das aulas.
Embora não seja recomendado, os alunos poderão optar pela avaliação final através de um trabalho escrito e de uma apresentação presencial (100%).
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Introdução ao Design Thinking
OA1. Adquirir conhecimentos sobre os fundamentos e etapas do processo de Design Thinking
OA2. Desenvolver competências como pensamento crítico, colaboração, empatia e criatividade.
OA3. Aplicar o Design Thinking na resolução de problemas em diversas áreas, promovendo a inovação e a melhoria contínua.
CP1. Introdução ao Design Thinking e Etapa 1: Empatia (3h)
CP2. Etapas 2 e 3: Definição do problema e Ideação (3h)
CP3. Etapa 4: Prototipagem (3h)
CP4. Etapa 5: Teste e aplicação do Design Thinking em diferentes áreas (3h)
Modalidade de avaliação contínua
Participação em aula (20%): avalia a presença, envolvimento e contribuição dos estudantes nas discussões e atividades em sala de aula.
Trabalho individual (40%): os estudantes irão desenvolver um projeto individual aplicando o Design Thinking para resolver um problema específico. Serão avaliados quanto à aplicação das etapas do Design Thinking, qualidade das soluções propostas e criatividade.
Trabalho em grupo (40%): os estudantes formarão grupos para desenvolver um projeto conjunto, aplicando o Design Thinking na resolução de um desafio real. A avaliação será baseada na aplicação das etapas do Design Thinking, qualidade das soluções e colaboração entre os membros do grupo.
Para poder concluir a unidade curricular na modalidade de avaliação contínua o estudante tem de estar presente em 75% das aulas.
Ainda que não seja recomendado, os/as estudantes podem optar pela avaliação final através de um trabalho escrito individual e discussão oral (100%).
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Trabalho Académico com Inteligência Artificial
"OA1. Conhecimento sobre a estrutura, linguagem e procedimentos éticos e normativos para elaboração de textos académicos.
OA2.Competências de utilização de algoritmos generativos para assistência à elaboração de trabalhos académicos.
OA3. Competências de análise e escrutínio da independência, pertinência e fiabilidade dos dados gerados por IA.
OA4. Competências gerais de reconhecimento das implicações éticas e cívicas subjacentes ao acesso, partilha e utilização de ferramentas de IA em contexto académico."
"CP1. Introdução: escrita académica e algoritmos generativos (3h)
CP2. Procedimentos de planeamento e construção de textos argumentativos com auxílio de IA (3h)
CP3. Análise crítica de textos produzidos: identificação e referenciação de fontes de dados e análise da sua relevância face aos objetivos dos trabalho académico (3h)
CP4. Oportunidades e riscos de utilização de IA: guia de boas práticas para acesso, partilha e utilização de ferramentas de IA em contexto académico (3h)"
"Modalidade de avaliação contínua:
Participação em aula: avalia a presença, envolvimento e contributo individual dos estudantes nas discussões e atividades em sala de aula (20%).
Trabalho em grupo: os estudantes terão que formar grupos para rever e editar os textos académicos entre os mesmos, utilizando os algoritmos generativos. A avaliação será baseada na qualidade das revisões, edições e feedbacks fornecidos (40%)
Relatório individual: com uma reflexão aprofundada sobre as questões cívicas e éticas colocadas na utilização de ferramentas de IA como auxílio de escrita académica (40%).
Existe nota mínima de 7 valores para todas as componentes de avaliação.
Para poder concluir a unidade curricular na modalidade de avaliação contínua o estudante tem de estar presente em 75% das aulas.
Ainda que não seja recomendado, os/as estudantes podem optar pela avaliação final através de um trabalho escrito e discussão oral (100%). "
Além das apresentações práticas, os estudantes irão ser solicitados a realizar exercícios e tarefas escritas relacionadas com os conteúdos abordados. Estes podem incluir: reflexões sobre técnicas aprendidas, análise de casos de estudo, respostas a perguntas teóricas ou, até mesmo, a criação de roteiros de apresentação. Estas atividades ajudarão a avaliar a compreensão concetual dos conteúdos lecionados.
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Bases de Dados e Gestão de Informação
OA1 Conheçer os princípios básicos dos Sistemas de Informação e do seu papel nas organizações
OA2 Conheçer os conceitos fundamentais da Análise de Sistemas de Informação e saber desenvolver modelos semânticos (conceptuais) relativos a sistemas descritos em texto, através de aplicação prática da linguagem UML e compreender a sua conversão em modelos de Bases de Dados Relacionais (BD-Rs)
OA3 Saber desenhar o Modelo Relacional de uma BD-R
OA4 Conheçer as formas normais e compreender a normalização duma BD-R existente com base em argumentos de desempenho
OA5 Saber criar e alterar a estrutura física duma BD-R por recurso à sintaxe da linguagem SQL
OA6 Saber utilizar as ferramentas de administração de um Sistemas de Gestão de Base de Dados
OA7 Desenvolver a autoaprendizagem, revisão por pares, trabalho em equipa, expressão oral e escrita
CP1 Introdução aos Sistemas de Informação e ao seu papel nas organizações
CP2 Introdução à Análise de Sistemas de Informação com linguagem UML: Introdução, análise de requisitos, modelos de dados, esquemas e diagramas UML
CP3 Desenho de Base de Dados. Modelo Relacional: relações, atributos, chaves primárias, chaves estrangeiras, regras de integridade, optimizações e índices
CP4 Normalização. Redundância e inconsistência de dados. Formas normais
CP5 Linguagem SQL ? Variáveis de tabelas, operadores de conjuntos, querys simples, subqueries, operadores (SELECT, Insert, delete, update), views, índices, triggers, stored procedures e transações
CP6 Introdução à administração de Sistemas de Gestão de Bases de Dados (SGBD)
Avaliação Períodica:
- 1 frequência a realizar a meio do semestre (30%)
- 1 frequência a realizar em 1ª Época (30%)
- 1 projecto de modelação e implementação (40%)
Ambas as frequências têm a nota mínima de 8 valores e a realização do projeto é obrigatória para efeitos de aprovação.
Avaliação por exame:
-1 Prova escrita com ponderação de 100%
A nota mínima de aprovação à unidade curricular é de 10 valores.
Title: Ramos, P, Desenhar Bases de Dados com UML, Conceitos e Exercícios Resolvidos, Editora Sílabo, 2ª Edição, 2007
Elmasri Ramez, Navathe Shamkant, "Fundamentals Of Database Systems", 7th Edition, Pearson, 2016
Damas, L., SQL - Structured Query Language, FCA Editora de Informática, 3ª Edição,2017
Authors:
Reference:
Year:
Title: Nunes, O´Neill, Fundamentos de UML, FCA Editora de Informática, 3ª Edição, 2004
C. J. Date, "SQL and Relational Theory: How to Write Accurate SQL Code", 3rd Edition, O'Reilly Media, 2011
Authors:
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Desenvolvimento Ágil de Software
OA1 Desenvolvimento Ágil: Compreender os princípios, incluindo o Agile Manifest, e diferenciá-lo do Waterfall
OA2 Produto vs Projeto: Apreender as nuances entre Gestão de Produto e Gestão de Projeto, com foco na Descoberta e Entrega de Produto
OA3 Trabalho em Equipa: Aprender colaboração em equipa através de projetos de grupo com propostas de casos de uso
OA4 PMV & Priorização: Adquirir competências na definição de PMVs, mapeamento de Histórias de Utilizador, e priorização de funcionalidades (Matriz de Impacto vs Esforço e MoSCoW)
OA5 Scrum & Kanban: Compreender as metodologias Scrum e Kanban, incluindo rituais e artefactos Scrum (Backlogs, Epics, Mapeamento das Histórias de Utilizador, e Critérios de Aceitação)
OA6 Familiarizar-se com ferramentas como Azure Boards e Google Analytics, e aplicar métricas como o funil AARRR para avaliação do produto
OA7 Conduzir retrospetivas, recolher feedback de utilizadores e aplicar as lições aprendidas para melhoramento contínuo do produto.
C1 Fundamentos e Manifesto Agile. Agile versus Waterfall
C2 Gestão de Produto vs Gestão de Projeto. Desenvolvimento em Duas Vias: Descoberta de Produto & Entrega de Produto
C3 Desafio de projeto de grupo. Mecânica do desafio. Propostas de casos de uso e resultados
C4 Equipas ágeis de produto digital
C5 Introdução ao Produto Mínimo Viável - PMV e Mapeamento das Histórias de Utilizador (HU)
C6 Metodologias Ágeis Scrum e Kanban. Rituais e artefactos Scrum: Backlog de Produto e de Sprint, Epics, HU, Critérios de Aceitação
C7 Definição de PMV para cada caso de uso e respetiva HU, usando Miro: requisitos e funcionalidades de cada passo
C8 Priorização de funcionalidades: Matriz de Impacto vs Esforço e MoSCoW
C9 Planeamento de ágil do desenvolvimento do produto c7 Azure Boards: entrega do MVP em sprints semanais
C10 Métricas para avaliar a eficácia e eficiência do produto. Funil AARRR. Análise no Google Analytics. Entrevistas com utilizadores. Retrospetiva e lições aprendidas. Dia de demo.
UC em Avaliação Periódica, não contemplando Exame Final. Pesos da avaliação:
• 70% Trabalho de projeto laboratorial em grupo + apresentação final e discussão individual.
• 30% 3 mini-testes com resposta múltipla e um teste final
Se reprova na época normal (< 10 val) o aluno acede ao exame de 1º ou 2ª épocas (30% da nota),sendo obrigatória a aprovação no projeto em grupo ou a aprovação num projeto individual (70%).
Title: Jeff Sutherland, J.J. Sutherland (2014) , Scrum: The Art of Doing Twice the Work in Half the Time
Darrell Rigby, Sarah Elk, Steve Berez, (2020) Doing Agile Right: Transformation Without Chaos Hardcover
Scrum Institute (2020) , The Scrum Framework 3rd Edition
www.scrum-institute.org/contents/The_Scrum_Framework_by_International_Scrum_Institute.pdf
Scrum Institute (2020) , The Kanban Framework 3rd Edition
www.scrum-institute.org/contents/The_Kanban_Framework_by_International_Scrum_Institute.pdf Artigos
Manifesto for Agile Software Development - https://agilemanifesto.org
Authors:
Reference:
Year:
Title: Podcast
The Scrum Master Toolbox
https://scrum-master-toolbox.org - Spotify https://open.spotify.com/show/4r6DQLCHDaSNjbgtZtAfUp
The 5 minutes Product Manager
https://open.spotify.com/show/3JcR7uWeJ43wEJV1Tajprk?si=MtT67kWWRZGjGpuRhucHRw
The Agile Coach´s Corner
https://open.spotify.com/show/2jlYwMiw7W13pQ3ricLEaE?si=OaXpCEUXRGSU-qbyntIy6QArtigos ? Videos formativos
Agile Product Development With Scrum & Kanban
https://academy.productized.co/courses/agile-scrum-kanban/
? What is Agile and how it works?
? Introduction to Scrum in 7 Minutes
? Scrum: Doing Twice the Work in Half the Time | Jeff Sutherland | Book Review
? Essential Scrum Crash Course in 20 Minutes
? Kanban: from Toyota to Software Development in 2 Minutes
? Scrum vs Kanban - What's the Difference?
? Scrum vs Kanban - Two Agile Teams Go Head-to-Head and the winner is...?
? Practicing Agile in a Roadmap Culture | Mozilla Senior Product Manager| Arielle Kilroy
? Best Practices for Product Roadmap | Jeff Lash
? Agile Estimating and Planning using Planning Poker
? Writing Agile User Stories
? How to Write Good User Stories
? Splitting User Stories - Agile Practices
? Who is a Product Owner, Roles and Responsibilities?
? What´s a MVP - Minimum Viable Product
? Minimum Viable Product vs. Proof of Concept vs. Prototype
? MVP: Quickly Validate your Product
? 3 Awesome Minimum Viable Products (MVPs)
? Agile vs Waterfall, What's the Difference?
Authors:
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Year:
Empreendedorismo e Inovação I
No final da UC, o aluno deverá estar apto a: OA.1. Perceber o que é o empreendedorismo; OA.2. Conceber ideias inovadoras, usando técnicas de ideação e de ?design thinking?;OA.3. Elaborar propostas de valor, modelos de negócio e planos de negócio;OA.4. Promover a empresa, produtos e serviços; OA.5. Desenvolver, testar e demonstar a funcionalidade de produtos, processos e serviços de base tecnológica; OA.6. Analisar a escalabilidade do negócio; OA.7. Preparar planos de internacionalização e de comercialização; OA.8. Procurar e analisar as fontes de financiamento
I. Introdução ao Empreendedorismo;
II. Técnicas de geração e discussão de ideias;
III. Criação de Propostas de Valor;
IV. Comunicação de ideias de negócio;
V. Desenho de Modelos de Negócio;
VI. Elaboração de Planos de Negócio;
VII. Teste e avaliação de protótipos de produtos, processos e serviços;
VIII. Análise de escalabilidade;
IX. Internacionalização e comercialização;
X. Fontes de financiamento
Avaliação periódica:- Realização de projeto em grupo: primeira apresentação: 30%; segunda apresentação: 30%; relatório final: 40%; As apresentações, demonstrações e defesa são em grupo.
Title: A. Osterwalder, Y. Pigneur / John Wiley & Sons, Value Proposition Design: How to Create Products and Services Customers Want, 2014, ·, ·
A. Osterwalder, Y. Pigneur / John Wiley & Sons, Business Model Generation: A Handbook for Visionaries, Game Changers, and Challengers., 2010, ·, ·
P. Burns / Palgrave Macmillan, Entrepreneurship and Small Business, 2016, ·, ·
S. Mariotti, C. Glackin / Global Edition. Pearson; Dorf. R., Byers, T. Nelson, A. (2014). Technology Ventures: From Idea to Enterprise. McGraw-Hill Education, Entrepreneurship: Starting and Operating A Small Business, 2015, ·, ·
Authors:
Reference:
Year:
Estatística e Probabilidades
OA1- Conhecer e utilizar os principais conceitos utilizados estatística descritiva, escolhendo adequadamente as medidas e as representações gráficas para descrever os dados
OA2- Aplicar os conceitos básicos da teoria das probabilidades, nomeadamente calcular probabilidades condicionais, e analisar a independência de acontecimentos
OA3- Trabalhar com variáveis aleatórias discretas e contínuas
OA4-Trabalhar e perceber as distribuições de Bernoulli, binomial, Poisson, Normal, assim como as distribuições do Chi-Quadrado, t de Student e F de Snedecor
OA5- Saber estimar parâmetros pontualmente e saber distinguir entre estimadores e parâmetros
OA6 - Construir e interpretar intervalos de confiança para os estimadores de parâmetros
OA7 - Entender os princípios dos testes de hipóteses
OA8- Saber utilizar alguns softwares (tais como, Python ou R)
Conteúdos programáticos (CP):
CP1 - Noções de Estatística Descritiva: Tipos de variáveis. Tabelas de frequências e representações gráficas. Medidas de tendência central, de dispersão, de assimetria e de curtose.
CP2 - Conceitos da teoria das probabilidades: definições, axiomas, teorema da probabilidade total e fórmula de Bayes
CP3 - Variáveis aleatórias univariadas e bivariadas: funções massa e densidade de probabilidade, função distribuição, função probabilidade conjunta, valor esperado, variância, desvio padrão, covariância, correlação
CP4 - Distribuições discretas e contínuas: Uniforme discreta e contínua, Bernoulli, binomial, Poisson, Normal, Chi-Quadrado, t-Student and F-Snedecor
CP5 - Amostragem: noções básicas. Distribuições amostrais mais utilizadas
CP6 - Estimação pontual e por intervalos
CP7 - Testes de hipóteses: tipo de erros, nível de significância e p-values.
Aprovação com classificação não inferior a 10 valores numa das modalidades seguintes:
- Avaliação Periódica: 2 minitestes (MT) realizados em aula (15% cada) + Teste final realizado na data do primeiro exame (40%) + trabalho autónomo (10%) + projeto realizado em grupo (20%),
A média dos minitestes ( (MT1+MT2)/2 ) tem nota mínima de 7.0 valores.
O teste final tem nota mínima de 7.0 valores.
ou
- Avaliação por Exame (100%).
Title: E. Reis, P. Melo, R. Andrade & T. Calapez, Estatística Aplicada (Vol. 1) - 6ª ed, 2015, Reis, E., P. Melo, R. Andrade & T. Calapez (2015) Estatística Aplicada (Vol. 1), 6ª ed., Lisboa: Sílabo. ISBN: 978-989-561-186-7, ·
Reis, E., P. Melo, R. Andrade & T. Calapez (2016) Estatística Aplicada (Vol. 2), 5ª ed., Lisboa: Sílabo. ISBN: 978-972-618-986-2
Afonso, A. & Nunes, C. (2019). Probabilidades e Estatística. Aplicações e Soluções em SPSS. Versão revista e aumentada. Universidade de Évora. ISBN: 978-972-778-123-2
Ferreira, P.M., Estatística e Probabilidade (Licenciatura em Matemática), 2012, Ferreira, P. M. (2012). Estatística e Probabilidade (Licenciatura em Matemática). Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará – IFCE III, Universidade Aberta do Brasil – UAB.IV. ISBN: 978-85-63953-99-5,
Farias, A. (2010). Probabilidade e Estatística. (V. único). Fundação CECIERJ. ISBN: 978-85-7648-500-1
Authors:
Reference:
Year:
Title: Haslwanter, T. (2016). An Introduction to Statistics with Python: With Applications in the Life Sciences. Springer. ISBN: 978-3-319-28316-6
Authors:
Reference:
Year:
Programação Orientada para Objectos
OA1 Estruturar o pensamento lógico dos alunos com vista à resolução de problemas de programação.
OA2 Capacitar os estudantes com a capacidade de perceção do paradigma de programação orientada a objetos.
OA3 Usar uma linguagem de programação orientada para objetos e as ferramentas necessárias, para desenhar, desenvolver, testar e depurar pequenas aplicações.
OA4. Entender e aplicar os conceitos de abstração, encapsulamento, herança e polimorfismo.
OA5 Saber utilizar as estruturas de dados fundamentais de uma biblioteca (pilhas, filas, árvores, tabelas de dispersão).
OA6. Aplicar mecanismos de controlo de erros.
OA7 Explicar a utilidade da utilização de padrões de desenho de software e demonstrar a sua utilização em casos simples.
OA8 Desenvolver a criatividade, inovação tecnológica e pensamento crítico.
OA9 Desenvolver a autoaprendizagem, revisão por pares, trabalho em equipa, expressão oral.
C1 Classes e Objetos
C2 Herança e polimorfismo
C3 Classes abstratas
C4 Interfaces e comparadores
C5 Coleções: listas, conjuntos, mapas
C6 Classes anónimas e lambdas
C7 Leitura e escrita de ficheiros
C8 Exceções e tratamento de erros
C9 Genericidade e padrões de desenho
C10 Testes JUnit e Documentação
UC com Avaliação Periódica, sem Exame Final:
• 8 Trabalhos práticos individuais (10%), nota min de 9,5 valores;
• Projeto em grupo, com discussão oral (45%), nota min de 9,5 valores;
• 2 Mini-testes (45%), nota min de 9,5 valores.
Se reprova na 1ª época (< 10 val), acede à repetição do 1º e/ou 2º mini-testes (pode também repetir se tiver menos que a nota mínima nalgum deles ou nos dois) - 55% da nota, sendo obrigatória a aprovação no Projeto ou a realização de um projeto individual - 45%.
Title: F. Mário Martins, "Java 8 POO + Construções Funcionais", FCA - Editora de Informática, 2017. ISBN: 978-972-722-838-6
Y. Daniel Liang, "Introduction to Java Programming: Comprehensive Version" 10th Ed. Prentice-Hall / Pearson, 2015.
Recursos Java http://java.sun.com
Authors:
Reference:
Year:
Title: Ken Arnold, James Gosling e David Holmes, "The JavaTM Programming Language", 3ª edição, Addison-Wesley, 2000.
ISBN: 0-201-70433-1
Bruce Eckel, "Thinking in Java", 3ª edição, Prentice Hall, 2002. ISBN: 0-13-100287-2
Gamma, Helm, Johnson & Vlissides (1994). Design Patterns. Addison-Wesley. ISBN 0-201-63361-2.
Authors:
Reference:
Year:
Desenvolvimento de Software para A Nuvem
OA1 Compreensão dos conceitos relacionados com a computação distribuída e na nuvem.
OA2 Desenvolver uma visão holística e abrangente sobre a organização e funcionamento dos modelos de computação existentes
OA3 Compreensão da dinâmica de produção de novos dados e da consequente necessidade de os processar e deles retirar valor
OA4 Compreender os princípios de criação de aplicações, assim como os relacionados com serviços
OA5 Compreender os mecanismos, tecnologias e protocolos envolvidos na nuvem e como permitem suportar o funcionamento desta
OA6 Desenvolver a criatividade, inovação tecnológica, pensamento crítico
OA7 Desenvolver a autoaprendizagem, revisão por pares, trabalho em equipa, expressão oral
C1 Introdução à computação na Nuvem. Objectivos, Modelos de distribuição (SaaS, PaaS, IaaS, DBaaS), de implantação e infraestrutura. Conceitos de computação distribuída e concorrência. Introdução à segurança na nuvem. Redundância e tolerância a falhas.
C2 Middleware usando Web Services. Arquitectura de serviços web. A relação entre SOA e a computação na nuvem. A web, o protocolo HTTP e Estilo arquitectural RESTful. Serviços e comunicação entre serviços. Tecnologias e protocolos web. Middleware para a nuvem.
C3 Processamento distribuído de grandes volumes de dados. Princípios de arquitetura de dados. Breve revisão dos modelos de persistência. Conceito DaaS e NoSQL. Modelo de programação MapReduce.
C4 Desenvolvimento de aplicações para a nuvem. Integração com fontes de informação heterogénea. Distribuição de informação geográfica, Web Map Service (WMS) e GeoJSON
UC com Avaliação Periódica, não contemplando Exame Final. Presença obrigatória em 90% de todas as atividades da UC. Pesos da avaliação:
- Trabalhos lab individuais, 80% obrigatórios (25%)
- Projeto lab (grupo de 2), com discussão oral individual (50%)
- 2 mini-testes de resposta múltipla (25%)
Se reprova na época normal (< 10 val) o aluno acede ao exame de 1º ou 2ª épocas, valendo 50% da nota, sendo obrigatória a aprovação no Projeto em grupo ou a realização de um projeto individual (50%).
Title: - Kumar, V. Shindgikar, P. (2018). Modern Big Data Processing with Hadoop. Ed: Packt. ISBN-13: 978-1-78712-276-5
- Etzkorn, Letha (2017). Introduction to Middleware: Web Services, Object Components, and Cloud Computing. Ed: CRC Press. ISBN-13: 978-1-4987-5407-1
- Marinescu, D. (2018). Cloud Computing: Theory and Practice. Ed: Morgan Kaufmann. ISBN-13: 978-0-12-812810-7
Authors:
Reference:
Year:
Title: - Chang F., Dean J., Ghemawat S,, C. Hsieh W., Wallach D., Burrows M., Chandra T., Fikes A., and Gruber, R. (2006). Bigtable: a distributed storage system for structured data. In Proceedings of the 7th USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation - Volume 7 (OSDI '06). USENIX Association, USA, 15.
- Dean J. and Ghemawat S. (2004). MapReduce: simplified data processing on large clusters. In Proceedings of the 6th conference on Symposium on Operating Systems Design & Implementation - Volume 6 (OSDI'04). USENIX Association, USA, 10.
- Ghemawat S., Howard G., and Leung, S. (2003). The Google file system. SIGOPS Oper. Syst. Rev. 37, 5 (December 2003), 29?43. DOI: https://doi.org/10.1145/1165389.945450
- Kumar, V. Shindgikar, P. (2018). Modern Big Data Processing with Hadoop. Ed: Packt. ISBN-13: 978-1-78712-276-5 ? Artigos:
- Etzkorn, Letha (2017). Introduction to Middleware: Web Services, Object Components, and Cloud Computing. Ed: CRC Press. ISBN-13: 978-1-4987-5407-1
- Livros de texto: o Marinescu, D. (2018). Cloud Computing: Theory and Practice. Ed: Morgan Kaufmann. ISBN-13: 978-0-12-812810-7
Authors:
Reference:
Year:
Empreendedorismo e Inovação II
No final desta UC, o aluno deverá estar apto a:
OA.1. Apresentar a imagem do produto/serviço num sítio web
OA.2. Apresentar a imagem do produto/serviço em redes sociais
OA.3. Descrever as funcionalidades do produto/serviço
OA.4. Descrever as fases do plano de desenvolvimento
OA.5. Desenvolver a totalidade do protótipo
OA.6. Testar o protótipo em laboratório
OA.7. Realizar os ajustes para o funcionamento do produto, processo ou serviço
OA.8. Otimizar a produção do produto, processo ou serviço tendo em consideração aspetos económicos, impacto social e ambiental
OA.9. Rever o plano de negócio após desenvolvimento e testes, incluindo os vários aspetos de comercialização e imagem
OA.10. Definir o plano de manutenção e gestão de produto/serviço
I. Desenvolvimento da imagem do produto/serviço
II. Funcionalidades do produto/serviço
III. Plano de desenvolvimento
IV. Desenvolvimento do produto/serviço (web/mobile ou outro)
V. Revisão do plano de negócio
VI. Manutenção e gestão de produto/serviço
VII. Planos de certificação
VIII. Propriedade intelectual, patentes e documentação de suporte
IX. Principais aspetos para a criação de startup - jurídicos, contabilidade, registo, contratos, capital social, obrigações, impostos
Avaliação periódica:
- Realização de projeto em grupo: primeira apresentação: 30%; segunda apresentação: 30%; relatório final: 40%; As apresentações, Demonstrações e Defesa são em grupo.
Title: ·
A. Osterwalder, Y. Pigneur / John Wiley & Sons, Value Proposition Design: How to Create Products and Services Customers Want, 2014, ·, ·
A. Osterwalder, Y. Pigneur / John Wiley & Sons, Business Model Generation: A Handbook for Visionaries, Game Changers, and Challengers, 2010, ·, ·
P. Burns / Palgrave Macmillan, Entrepreneurship and Small Business, 2016, ·, ·
R. Dorf, T. Byers, A. Nelson / McGraw-Hill Education, Technology Ventures: From Idea to Enterprise., 2014, ·, ·
S. Mariotti, C. Glackin / Global Edition. Pearson, Entrepreneurship: Starting and Operating A Small Business, 2015, ·, ·
Authors:
Reference:
Year:
Programação para a Internet
OA1 Enquadrar e compreender os principais componentes da World Wide Web;
OA2 Conhecer e aplicar corretamente o modelo de programação cliente e o paradigma MVC;
OA3 Utilizar e estender as tecnologias de servidor para desenvolver aplicações e serviços web;
OA4 Integrar aplicações e serviços web com Sistemas de Gestão de Base de Dados;
OA5 Compreender o pipeline do ciclo de vida de um projeto para web;
OA6 Desenvolver a criatividade, inovação tecnológica, pensamento crítico;
OA7 Desenvolver a autoaprendizagem, revisão por pares, trabalho em equipa, expressão oral.
C1 Introdução. A história da Web. Linguagens de programação para a Web; Standards W3C.
C2 Arquitetura da World Wide Web. Marcação de telas com HyperText Markup Language (HTML).
C3 Programação do lado do cliente. Descrição da estrutura (HTML), folhas de estilo (CSS) e atualização dinâmica da interface gráfica. Validação da entrada; Introdução à segurança do lado do cliente.
C4 Programação do lado do servidor. Distribuição de conteúdos estáticos, geração dinâmica de conteúdos e padrão de desenho MVC. Serviços e comunicação entre serviços. Introdução à segurança do lado do servidor.
C5 Persistência de dados. Integração com Sistemas de Gestão de Base de Dados
C6 Arquiteturas web orientadas para serviços. Serviços Web e Microserviços. Modelos de middleware para a Web. Conteinerização.
UC com Avaliação Periódica, não contemplando Exame Final.
Pesos da avaliação:
- 4 mini-testes individuais de resposta múltipla [40%][10% por mini-teste].
- Projeto [60%] (squad de 2 até 4 membros), com relatório [10%] apresentação em grupo [20%] e discussão oral individual [30%].
Se reprova na época normal (< 8 valores), na média dos mini-testes, o aluno acede ao exame de 1º ou 2ª épocas, valendo 40% da nota em uma avaliação escrita, e sendo obrigatória a aprovação no Projeto em Grupo OU a realização de um Projeto Individual com discussão oral e relatório [60%][20% projeto][30% oral][10% relatório].
Title: Livros de texto:
Dean J. (2018). Web Programming with HTML5, CSS, and JavaScript. Ed: Jones & Bartlett Learning. ISBN-13: 978-1284091793. ISBN-10: 1284091791
Menezes N. (2019). Introdução à programação com Python: Novatec. ISBN-13: 978-8575227183.
Grinberg M. (2018). Flask Web Development: Developing Web Applications with Python. O'Reilly. ISBN: 978-1491991732
George N. (2019). Build a Website With Django 3: A complete introduction to Django 3. GNW Independent Publishing. ISBN: 978-0994616890.
Ahmad H. (2017). Building RESTful Web Services with PHP 7. Ed: Packt Publishing. ISBN-13: 9781787127746.
Hillar G. (2016). Building RESTful Python Web Services. Packt Publishing. ISBN: 978-1786462251
Haverbeke M. (2018). Eloquent JavaScript: A Modern Introduction to Programming (3rd. ed.). No Starch Press, USA.
Architecture of the World Wide Web, Volume One, W3C Recommendation 15 December 2004, https://www.w3.org/TR/webarch/
Authors:
Reference:
Year:
Title: Haverbeke M. (2018). Eloquent JavaScript: A Modern Introduction to Programming (3rd. ed.). No Starch Press, USA.
Architecture of the World Wide Web, Volume One, W3C Recommendation 15 December 2004, https://www.w3.org/TR/webarch/
Artigos:
Fielding, R. T. (2000) REST: Architectural Styles and the Design of Network-based Software Architectures, PhD thesis, University of California, Irvine.
Authors:
Reference:
Year:
Programação para Ciência dos Dados
OA1 Conhecer as características principais e funcionalidades da linguagem de programação Python
OA2 Saber executar e depurar aplicações em Python
OA3 Compreender os principios da ciência de dados e o modelo Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM)
OA4 Caracterizar as principais famílias de algoritmos usados em Aprendizagem Automática
OA5 Saber recolher e preparar dados para modelação
OA6 Compreender e saber explicar os fundamentos da aprendizagem supervisionada, não supervisionada e por reforço
OA7 Conceber, desenvolver e testar técnicas algoritmicas de aprendizagem automática na resolução de problemas práticos e reais, em Python
OA8 Desenvolver a autoaprendizagem, revisão por pares, trabalho em equipa, expressão verbal e oral
C1 Introdução à sintaxe e estrutura da linguagem de programação (Python 3)
C2 Ambientes integrados de desenvolvimento em Python. Execução e depuração de programas
C3 Primitivas de controlo, variáveis, expressões e declarações. Objetos e classes de objetos.
C4 Funções, módulos e pacotes.
C5 Operações sobre ficheiros. Interpretação dados JSON, XML
C6 Operações sobre bases de dados. Web scrapping
C7 Introdução à ciência dos dados. Discussão de problemas e casos práticos. Ciclo dos dados e exploração de dados
C8 Tipos de aprendizagem automática
C9 Modelo o Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM)
C10 Recolha e preparação de dados. Avaliação de resultados
C11 Aprendizagem Não Supervisionada
C12 Aprendizagem Supervisionada
C13 Aprendizagem por Reforço
Presença obrigatória do aluno em 90% de todas as atividades do curso. Pesos da avaliação:
- Trabalhos práticos individuais, 8 dos quais obrigatórios (40%).
- Projeto (em grupos de 2), com discussão oral (35%).
- 25% - Mini-testes.
O aluno dispensa o exame com 10 valores. Em caso de reprovação na época normal o aluno acede ao exame da época de recurso.
Title: Larose, D., Larose, C. Data Mining and Predictive Analytics. 2nd Edition, John Wiley & Sons. 2015
Hastie, T.; Tibshirani, R., Friedman, J. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. 2nd ed. New York: Springer. 2017
Ethem Alpaydin. Introduction to Machine Learning. MIT Press (2010).ISBN 026201243X.
Kenneth Reitz, Tanya Schlusser, The Hitchhiker's Guide to Python: Best Practices for Development, 1st Edition, 2016, ISBN-13: 978-1491933176, https://docs.python-guide.org/
João P. Martins, Programação em Python: Introdução à programação com múltiplos paradigmas, IST Press, ISBN: 9789898481474. 2015
Authors:
Reference:
Year:
Title: John Zelle, Python Programming: An Introduction to Computer Science, Franklin, Beedle & Associates Inc, 2016, ISBN-13 ? : ? 978-1590282755
Eric Matthes, Python Crash Course, 2Nd Edition: A Hands-On, Project-Based Introduction To Programming, No Starch Press,US, 2019, ISBN-13 ? : ? 978-1593279288
David Beazley, Brian Jones, Python Cookbook: Recipes for Mastering Python 3, O'Reilly Media, 2013, ISBN-13 ? : ? 978-1449340377
João Pedro Neto, Programação, Algoritmos e Estruturas de Dados, Escolar Ed., 3ª Edição, 2014. ISBN: 9789725924242
Authors:
Reference:
Year:
Sistemas de Informação Analíticos
Pretende introduzir-se os conceitos e conhecimentos práticos fundamentais ao desenho e implementação de um sistema de informação analítico para uma organização:
(OA1) Planear e gerir o ciclo de vida de um projeto de armazém de dados, desenho lógico e físico;
(OA2) Identificar os requisitos e as fontes de dados e projetar um modelo dimensional adequado;
(OA3) Modelar um Sistema de Informação Analítico;
(OA4) Desenhar e implementar um processo de extração, transformação e carregamento de dados;
(OA5) Analisar dados num sistema de data warehousing, ter a noção de Business Intelligence e sua aplicabilidade; o que são relatórios padrão e indicadores de desempenho (KPIs);
(CP1) Revisão de SQL : consultas simples. União de tabelas. Ordenação. Agrupamento e agregação.
(CP2) Integração de dados, introdução às ferramentas ETL : fontes de dados. Integração de dados usando visualizações. Integração de dados versus armazenamento de dados. Processo ETL. Ferramentas ETL.
(CP3) Operações OLAP e desenho de data warehouse: operações OLAP em SQL. Modelo multidimensional. Modelação em UML. Operações OLAP típicas em um cubo de dados. Tipos de esquema de data warehouse. Hierarquias e tipos de hierarquia. Medidas.
(CP4) O Cubo OLAP e as consultas MDX - Armazenamento de dados e cubos OLAP. Servidor OLAP. Definição de cubo OLAP. Interface OLAP. Consultas de análise. SQL versus MDX. Conceitos MDX.
(CP5) Ferramentas de relatórios e (KPIs) - Visão geral da arquitetura de data warehousing. Ferramentas OLAP: consultas front-end e MDX. Ferramentas de relatórios. Relatórios via consultas SQL e MDX. Indicadores-chave de desempenho (KPIs). Visualização com dashboards.
A avaliação periódica resulta dos seguintes componentes:
- Um teste intercalar (20% da nota final) e um outro no final do semestre (20% da nota final);
- Um trabalho em grupo (máximo de 3 alunos) na qual o grupo elaborará um sistema de informação analítica com a redação de um relatório que involve 3 entregáveis a submeter ao longo do semestre (30% da nota final, 10% cada entregável) e uma apresentação oral com demonstração do funcionamento da aplicação desenvolvida e discussão (30% da nota final).
Em alternativas os alunos poderão optar por avaliação em exame final (100% da nota final)
São aprovados os alunos que obtenham uma classificação final superior 9.5 valores.
Title: Vaisman, A., & Zimányi, E. (2014). Data warehouse systems. Data-Centric Systems and Applications.
Secundária, Springer
Authors:
Reference:
Year:
Title: R. Kimball, M. Ross (2013) The Data Warehouse Toolkit - the definitive guide to dimensional modeling, 3rd Edition. John Wiley & Sons, USA
Doan, A., Halevy, A., & Ives, Z. (2012). Principles of data integration. Elsevier.
Authors:
Reference:
Year:
Big Data
No final da UC os alunos deverão ser capazes de:
OA1 Compreender e identificar os problemas associados ao processamento de grandes quantidades de informação
OA2 Compreender os conceitos e ecosistema da Big Data
OA3 Saber desenhar e concretizar soluções de armazenamento de dados em ambiente distribuído e tolerantes a falhas
OA4 Saber extrair, manipular e carregar grandes quantidades de informação de frontes de dados não estruturadas
OA5 Saber manipular e processar bases de dados não relacionais
OA6 Compreender e saber aplicar os modelos de programação e computação distribuídos
OA7 Compreender e saber aplicar técnicas para tratamento de estruturas JSON e streams de dados em tempo real
OA8 Desenvolver a criatividade, inovação tecnológica, pensamento crítico
OA9 Desenvolver a autoaprendizagem, revisão por pares, trabalho em equipa, expressão escrita e oral
C1 O conceito de Big Data, os problemas aplicáveis e o respetivo ecosistema
C2 Introdução às bases de dados não relacionais e ao MongoDB
C3 Arquitetura de computação para Big Data: (1) redundante e tolerante a falhas e (2) distribuída para suportar grandes volumes de dados. Exemplo da plataforma Hadoop e do seu sistema de ficheiros distribuído
C4 O modelo de programação MapReduce
C5 O desenho de bases de dados no MongoDB
C6 A manipulação de estruturas JSON e de dados em tempo real
C7 O processo de ETL ? Extract, Transform and Load aplicado a datasets com dados reais desnormalizados e desenvolvimento de aplicações de processamento de Big Data em ambientes Spark e MongoDB
UC com Avaliação Periódica, não contemplando Exame Final. Presença obrigatória em 90% de todas as atividades da UC. Pesos da avaliação:
- Trabalhos lab individuais, 80% obrigatórios (25%)
- Projeto lab (grupo de 2), com discussão oral individual (50%)
- 2 mini-testes de resposta múltipla (25%)
Se reprova na época normal (< 10 val) o aluno acede ao exame de 1º ou 2ª épocas, valendo 50% da nota, sendo obrigatória a aprovação no Projeto em grupo ou a realização de um projeto individual (50%).
Title: Advanced Analytics with Spark: Patterns for Learning from Data at Scale, Sandy Ryza et al., O'Reilly Media, 2017.
Practical Data Science with Hadoop and Spark: Designing and Building Effective Analytics at Scale, Ofer Mendelevitch, Casey Stella and Douglas Eadline, Addison-wesley, 2016.
NoSQL Database: New Era of Databases for Big data Analytics - Classification, Characteristics and Comparison, A B M Moniruzzaman, Syed Akhter Hossain, 2013 (https://arxiv.org/abs/1307.0191)
Kumar, V. Shindgikar, P. (2018). Modern Big Data Processing with Hadoop. Ed: Packt. ISBN-13: 978-1-78712-276-5
Big Data: Algorithms, Analytics, and Applications, Kuan-Ching Li et al., Chapman and Hall/CRC, 2015.
Authors:
Reference:
Year:
Title: Chang F., Dean J., Ghemawat S,, C. Hsieh W., Wallach D., Burrows M., Chandra T., Fikes A., and Gruber, R. (2006). Bigtable: a distributed storage system for structured data. In Proceedings of the 7th USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation - Volume 7 (OSDI '06). USENIX Association, USA, 15.
Dean J. and Ghemawat S. (2004). MapReduce: simplified data processing on large clusters. In Proceedings of the 6th conference on Symposium on Operating Systems Design & Implementation - Volume 6 (OSDI'04). USENIX Association, USA, 10.
Ghemawat S., Howard G., and Leung, S. (2003). The Google file system. SIGOPS Oper. Syst. Rev. 37, 5 (December 2003), 29?43. DOI: https://doi.org/10.1145/1165389.945450
Artigos:
Learning Spark: Lightning-Fast Big Data Analysis, Holden Karau, A. Konwinski, P. Wendell and M. Zaharia, O'Reilly Media, 2015.
Marinescu, D. (2018). Cloud Computing: Theory and Practice. Ed: Morgan Kaufmann. ISBN-13: 978-0-12-812810-7
Mining of Massive Datasets, A. Rajaraman, J. Ullman, 2011, Cambridge University Press.
Authors:
Reference:
Year:
Programação para Mobilidade
No final da UC, o aluno deverá estar apto a:
OA1 Perceber o contexto de desenvolvimento de uma aplicação móvel, assim como as suas características e limitações
OA2 Identificar as principais plataformas de desenvolvimento de aplicações móveis, e perceber as suas características e diferenças
OA3 Projetar o desenvolvimento de uma aplicação móvel
OA4 Compreender as diferenças entre desenvolvimento nativo de aplicações móveis e desenvolvimento móvel para a Web
OA5 Desenhar, desenvolver e testar aplicações móveis nas plataformas estudadas
OA6 Aplicar os conhecimentos adquiridos no desenvolvimentode um projeto de aplicação móvel numa plataforma selecionada
C1 Introdução ao desenvolvimento de aplicações para dispositivos móveis inteligentes.
C2 Características, funcionalidades e limitações dos dispositivos móveis.
C3 Plataformas de desenvolvimento nativo de aplicações para dispositivos móveis: Google Android (Java), Apple iOS (Objective-C; Swift).
C4 Desenvolvimento de aplicações Web para dispositivos móveis com HTML5, CSS3, JS.
C5 Desenvolvimento híbrido/cross-platform de aplicações móveis (ionic, ReactNative, Xamarin, Flutter).
C6 Planeamento e concepção de projeto de desenvolvimento de aplicações para dispositivos móveis.
UC com Avaliação Periódica, não contemplando Exame Final. Presença obrigatória em 90% de todas as atividades da UC. Pesos da avaliação:
- Trabalhos lab individuais, 80% obrigatórios (25%)
- Projeto lab (grupo de 2), com discussão oral individual (50%)
- 2 mini-testes de resposta múltipla (25%)
Se reprova na época normal (< 10 val) o aluno acede ao exame de 1º ou 2ª épocas, valendo 50% da nota, sendo obrigatória a aprovação no Projeto em grupo ou a realização de um projeto individual (50%).
Title: Ramanujam, P., & Natili, G. (2015). PhoneGap: Beginner's Guide. Packt Publishing Ltd. Grummitt, C. (2017). iOS Development with Swift. Manning Publications
Griffith, C. (2017). Mobile App Development with Ionic, Revised Edition: Cross-Platform Apps with Ionic, Angular and Cordova. " O'Reilly Media, Inc.".
Android Programming: The Big Nerd Ranch Guide. Addison-Wesley Professional.
Smyth, N. (2017). Android Studio 3.0 Development Essentials-Android 8 Edition. Payload Media, Inc.. Hardy, B., & Phillips, B. (2013).
Authors:
Reference:
Year:
Title: Nahavandipoor, V. (2017). IOS 11 Swift programming cookbook : solutions and examples for iOS apps. O'Reilly.
Keur, C., Hillegass, A. (2016). iOS Programming: The Big Nerd Ranch Guide. Big Nerd Ranch Guides.
New Riders
Welch, S. (2011). From Idea to App: Creating IOS UI, Animations, and Gestures (Voices That Matter).
Collins, C., Galpin, M., & Kaeppler, M. (2011). Android in Practice (p. 648). Manning Publications. Darwin, I. F. (2017). Android Cookbook: Problems and Solutions for Android Developers. " O'Reilly Media, Inc.".
Camden, R., & Matthews, A. (2013). jQuery mobile web development essentials. Packt Publishing Ltd.
SITEPOINT.
Castledine, E., Eftos, M., & Wheeler, M. (2011). Build Mobile: Websites and Apps for Smart Devices.
Authors:
Reference:
Year:
Projeto Aplicado de Software e Aplicações I
No final da UC, o aluno deverá estar apto a:
OA1: Aplicar metodologias de cocriação no desenvolvimento de projetos inovadores triplamente sustentáveis (com valor económico, social e ambiental) em organizações.
OA2: Criar empatia com o utilizador e a sua organização (definir necessidades, obstáculos, objetivos, oportunidades, tarefas atuais e desejadas), definir o problema e as questões endereçadas pelo projeto.
OA3: Realizar uma revisão sistemática da literatura e uma análise do panorama competitivo (se aplicável), relacionados com o problema identificado e as questões levantadas.
OA4: Identificar os recursos digitais (incluindo a recolha de dados), computacionais e outros, necessários para abordar o problema.
OA5: Aplicar conhecimentos já consolidados de planeamento de projeto, gestão ágil e desenvolvimento do projeto, no âmbito do trabalho de grupo.
OA6: Participar em dinâmicas colaborativas e de cocriação e realizar apresentações escritas e orais, no contexto do trabalho de grupo.
C1 Metodologias de cocriação baseadas em Design Thinking e Design Sprint
C2 Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) das Nações Unidas e criação de propostas de valor
C3 Apresentação de casos de estudo e temas de projeto de tecnologias digitais de Software e Aplicações (produto, serviço ou processo).
C4 Seleção do tema de projeto e enquadramento na organização
C5 Espaço do problema: criação de empatia com o utilizador e com a sua organização, definição do problema e das suas questões relacionadas, considerando os requisitos de negócio, as necessidades dos clientes e utilizadores e os desafios tecnológicos.
C6 Aplicação de uma metodologia de revisão sistemática da literatura e sua análise crítica. Análise da competição (se aplicável).
C7 Identificação dos recursos digitais (incluindo a recolha de dados), computacionais e outros necessários para o desenvolvimento do projeto.
C8 Aplicação de metodologias de gestão de projetos adequadas ao trabalho em grupo a desenvolver pelos alunos na área de Software e Aplicações. Comunicação dos resultados.
UC em avaliação periódica, não contemplando exame final, dada a adoção ao método de ensino por projeto aplicado a situações reais. As apresentações, demonstrações e discussão serão realizadas em grupo.
Pesos da avaliação:
R1 Relatório: Definição do Tema de Projeto: 5%
R2 Relatório: Empatia com o Utilizador e a Organização e Definição do Problema. Sua apresentação e discussão em grupo: 40%
R3 Relatório: Revisão da Literatura e Planeamento do Desenvolvimento do Projeto. Sua apresentação e discussão em grupo: 55%
Title: ·
T. Brown / HarperCollins, 2009, ISBN-13: 978-0062856623, Change by Design: How Design Thinking Transforms Organizations and Inspires Innovation, 2009, ·, ·
A. Osterwalder, Y. Pigneur, P. Papadakos, G. Bernarda, T. Papadakos, A. Smith / John Wiley & Sons., Value proposition design., 2014, ·, ·
J. Knapp, J. Zeratsky, B. Kowitz / Bantam Press., Sprint: How to Solve Big Problems and Test New Ideas in Just Five Days., 2016, ·, ·
M. Lewrick, P. Link, L. Leifer / Wiley, ISBN 9781119629191, The Design Thinking Toolbox, 2020, ·, ·
Authors:
Reference:
Year:
Introdução à Cibersegurança
No final desta UC, o aluno deverá estar apto a:
OA1. Perceber o que é a cibersegurança nas suas diferentes perspectivas
OA2. Perceber os principais desafios de segurança e ameaças que as organizações e utilizadores têm que enfrentar;
OA3. Introduzir o contexto legal, ético e estratégico da segurança de informação
OA4. Identificar e gerir o risco de segurança de informação;
OA5. Conhecer e aplicar tecnologias de segurança adequadas para a mitigação de risco;
OA6. Conhecer mecanismos para a gestão e manutenção de ambientes de segurança de informação.
CP1. Introdução à Cibersegurança: principais componentes; pilares da cibersegurança; frameworks de cibersegurança.
CP2. Planeamento da Segurança de Informação e enquadramento Legal e Ético
CP3. Princípios de Governação da Segurança de Informação e Gestão do Risco
CP4. Introdução à Tecnologia da Segurança de Informação: controlos de acesso, firewalls, vpns, idps, criptografia e outras técnicas.
CP5. Segurança Física: mecanismos de controlo de acesso físico, planeamento da segurança física, entre outros.
CP6. Implementação da Segurança de Informação: gestão de projetos de segurança de informação; aspetos técnicos e não-técnicos da implementação da segurança de informação.
CP7. Segurança do Pessoal: considerações de segurança do pessoal; práticas da segurança do pessoal.
CP8. Manutenção da Segurança de Informação.
Avaliação Periódica:
- Realização de um conjunto de projetos e atividades em grupo (60%) ao longo do semestre
- Realização de dois testes individuais (40%) [nota mínima de 6 valores para cada um dos testes]
A frequência de um número mínimo de aulas não é obrigatória na avaliação Periódica.
Avaliação por exame:
Para os estudantes que optem por este processo ou para os reprovarem no processo de avaliação periódica, com 3 épocas nos termos do RGACC.
Title: Whitman, M., Mattord, H. (2017). Principles of Information Security. Course Technology.
Whitman, M., & Mattord, H. (2013). Management of information security. Nelson Education.
Andress, J. (2014). The Basics of Information Security: Understanding the Fundamentals of InfoSec in Theory and Practice. Syngress.
Kim, D., Solomon, M. (2016). Fundamentals of Information Systems Security. Jones & Bartlett Learning.
Authors:
Reference:
Year:
Title: Conjunto de artigos, páginas web e textos que complementam a informação bibliográfica da unidade curricular, e que serão fornecidos pela equipa docente.
Authors:
Reference:
Year:
Projeto Aplicado de Software e Aplicações II
OA1: Corrigir o problema do utilizador e/ou da organização identificado na UC de Projeto Aplicado I do 1º Semestre, desenvolvendo, de forma iterativa, um projeto integrado com todas as suas componentes, incluindo levantamento de requisitos, prototipagem da solução (lo-fi, hi-fi, MVP), e avaliação e implantação no terreno da solução inovadora, relativa a produto, processo ou serviço (PPS).
OA2: Produção de documentação de desenho da solução de inovação PPS, incluindo, quando aplicável, arquitetura, configuração hardware e software, manuais de instalação, operação e utilização.
OA3: Produzir soluções com potencial para serem triplamente sustentáveis no terreno, tendo em conta o enquadramento legal aplicável.
OA4: Produzir conteúdos audiovisuais sobre os resultados alcançados, para serem explorados em diversos canais de comunicação: redes sociais, landing page web, apresentação para atores relevantes, workshop de demonstração.
C1. Espaço da solução: ideação da melhor solução tecnológica relativa ao projeto, desenvolvimento de requisitos de utilizador, storyboarding, jornada do utilizador, ciclos iterativos de prototipagem (baixa fidelidade – lo-fi, alta fidelidade – hi-fi, produto mínimo viável - MVP), avaliação heurística da solução com peritos e avaliação com utilizadores finais.
C2. Produção de documentação de desenho da solução, incluindo, quando aplicável, arquitetura, especificações técnicas, configuração hardware e software, manuais de instalação, operação e utilização.
C3. Implantação experimental da solução com potencial para ser triplamente sustentável (com criação de valor económico, social e ambiental), salvaguardando o enquadramento legal aplicável.
C4. Comunicação audiovisual na Web e nas redes sociais. Comunicação em público e sua estrutura. Apresentação para atores relevantes.
C5. Demonstração em workshop com atores relevantes na área de software e aplicações.
UC em avaliação periódica, não contemplando exame final, dada a adoção ao método de ensino por projeto aplicado a situações reais. As apresentações, demonstrações e discussão são realizadas em grupo.
Pesos da avaliação:
R1. Relatório de Ideação da Solução, com Storyboard, Jornada de Utilizador, Requisitos do Utilizador, Especificações Técnicas e sua apresentação audiovisual: 20%
R2. Prototipagem da Solução: Protótipos Lo-fi e Hi-fi e Protótipo Mínimo Viável – MVP (no GitHub), sua Demonstração e Relatório de Avaliação: 40%
R3. Relatório de Desenho da Solução com os seguintes elementos (se aplicável): Arquitetura (UML Package Diagram, UML Component Diagram), Configuração Hardware e Software, Manual de Instalação (UML Deployment Diagram, Tutorial de Configuração), Manual de Operação, Manual de Utilizador: 20%
R4. Apresentação audiovisual da solução e sua demonstração em Workshop: 20%
Title: ·
T. Brown / HarperCollins, 2009, ISBN-13: 978-0062856623, Change by Design: How Design Thinking Transforms Organizations and Inspires Innovation, 2009, ·, ·
M. Lewrick, P. Link, L. Leifer, The Design Thinking Toolbox, 2020, ·, ·
J. Knapp, J. Zeratsky, B. Kowitz / Bantam Press, Sprint: How to Solve Big Problems and Test New Ideas in Just Five Days., 2016, ·, ·
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Year:
Title: ·
Ries, E. / Capítulos 3 e 4, Penguin Group, The Lean Startup: How Today's Entrepreneurs Use Continuous Innovation to Create Radically Successful Businesses, 2017, ·, ·
Scrum Institute, The Kanban Framework 3rd Edition, 2020, ·, www.scrum-institute.org/contents/The_Kanban_Framework_by_International_Scrum_Institute.pdf acedido em 02/2023
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Darrell Rigby, Sarah Elk, Steve Berez / Scrum Institute, The Scrum Framework 3rd Edition, Doing Agile Right: Transformation Without Chaos Hardcover, 2020, ·, ·
Jeff Sutherland, J.J. Sutherland, Scrum: The Art of Doing Twice the Work in Half the Time, 2014, ·, ·
Project Management Institute / 6th ed. Newton Square, PA: Project Management Institute, A guide to the project management body of knowledge (PMBOK guide), 2017, ·, ·
Gwaldis M., How to conduct a successful pilot: Fail fast, safe, and smart, 2019, ·, https://blog.shi.com/melissa-gwaldis/ acedido em 02/2023
Authors:
Reference:
Year:
Tecnologia, Economia e Sociedade
O estudante que complete com sucesso esta UC será capaz de:
OA1. Identificar os principais temas e debates contemporâneos;
OA2. Analisar os temas e debates da atualidade de forma fundamentada;
OA3. Identificar as implicações da mudança tecnológica e da digitalização em termos económicos, sociais, culturais e ambientais;
OA4. Compreender o papel e a importância da tecnologia nos desafios das sociedades contemporâneas;
OA5. Explorar as fronteiras entre o conhecimento tecnológico e o conhecimento das ciências sociais;
OA6. Desenvolver formas de aprendizagem interdisciplinar e de pensamento crítico.
CP1. Debates XXI: mudança tecnológica e desafios societais contemporâneos.
CP2. Transição digital: significado e implicações.
CP3. Tecnologia, transformação social e desigualdades.
CP4. Ambiente e transições para a sustentabilidade.
CP5. Globalização, financeirização e desenvolvimento.
CP6. Capitalismo e democracia.
CP7. Migrações e multiculturalidade.
O processo de avaliação periódica compreende os seguintes elementos:
1. Preparação ao longo do semestre e apresentação em sala de um trabalho de grupo sobre mudança tecnológica e sociedade (40%).
2. Teste (60%).
A avaliação final compreende os exames de 1ª e 2ª época (100% da classificação).
Title: Pires, R. P.; Pereira, C.; Azevedo, J.; Vidigal, I., & Veiga, C. M. (2020). A emigração portuguesa no século XXI.?Sociologia, Problemas e Práticas, (94), 9-38
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Objetivos
Na conclusão da Licenciatura em Desenvolvimento de Software e Aplicações, pretende-se que os estudantes fiquem habilitados à conceção, planeamento, programação, avaliação e implantação - em produção - de aplicações e produtos de software em múltiplas áreas de aplicação, para ambientes nativos e web, dos lados do cliente, servidor e da nuvem.
Os estudantes mobilizarão os conhecimentos seguintes: gestão do desenvolvimento ágil de produtos de software; desenho de experiências de utilizador; plataformas de desenvolvimento e teste de software; linguagens de programação; sistemas de informação operacionais e analíticos; bases de dados relacionais e não relacionais; sistemas distribuídos; redes e princípios da cibersegurança aplicados a sistemas, aplicações e informação. Serão ainda explorados conhecimentos sobre o funcionamento das organizações; o contexto da profissão nos quadros de regulação aplicados; a empregabilidade; os princípios de qualidade e segurança; as dinâmicas de transformação social e o impacto das tecnologias na sociedade.
Conhecer, saber aplicar/conceber:
- Roteiro de um produto de software;
- Coordenação, planeamento e avaliação do desempenho de uma equipa de desenho ágil de software centrado no utilizador;
- Ciclo de vida ágil do produto de software considerando requisitos técnicos, de negócio e mercado, as necessidades dos clientes e utilizadores;
- Design Thinking e Design Sprint na conceção e avaliação de protótipos e respetivas UX;
- Desenho e teste de software cliente, servidor, distribuído com computação de big data na nuvem, com diversas plataformas (IDE) e linguagens de programação: Java, Python, HTML+ CSS, Javascript, Low Code;
- Documentação técnica e comunicação do software que desenvolve, testa e avalia;
- Manutenção evolutiva e corretiva do software;
- Análise e modelação UML de SI seguros, operacionais e analíticos;
- Desenho, acesso seguro e administração de bases de dados relacionais SQL e não relacionais;
- Configuração de redes locais seguras;
- Instalação e configuração de sistemas operativos e software aplicacional em máquinas novas, físicas ou virtuais.
Acreditações