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 intermédia.
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. Ambientes integrados de desenvolvimento. Introdução à programação: Sequência lógica e instruções, Entrada e saída de dados.
CP2. Constantes, variáveis e tipos de dados. Operações lógicas, aritméticas e relacionais.
CP3. Estruturas de controlo.
CP4. Listas e matrizes (listas de listas).
CP5. Procedimentos e funções. Referências e parâmetros.
CP6. Objetos e classes de objetos.
CP7. Manipulação de ficheiros.
CP8: Interface Gráfica.

A UC segue o modelo de avaliação ao longo do semestre por projeto pelo seu carácter eminentemente prático, não contemplando exame final.

O estudante é avaliado de acordo com os seguintes parâmetros:
A1 (30% da nota final): Tarefas de Aprendizagem validadas pelos docentes, com nota mínima de 8 valores na média das tarefas. São 10 tarefas de aprendizagem e contam as 8 melhores notas.

A2 (70% da nota final): Projeto Obrigatório em Grupo (máximo 3 integrantes) com discussão teórico-prática (Entrega: 30%, Prático-oral: 40% com nota mínima de 8). O componente A2 possui nota mínima de 9,5 valores.

O estudante que não atingir nota mínima poderá fazer um Projeto Prático a 100% com discussão oral.

É exigida uma assiduidade mínima não inferior a 2/3 das aulas.

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.
C3 Análise de utilizadores e tarefas. Mapa de empatia. Personas. Cenários e Jornadas do utilizador “as is”. Pergunta do utilizador. Requisitos do utilizador.
C4 Nós os humanos.
C5 Princípios e regras de ouro do design da interfaces. Usabilidade.
C6 Design visual de ecrãs (WWW, mobilidade)
C7 Ideação. Storyboards. Priorizar. Protótipos de baixa (PBF) e alta fidelidade (PAF) da solução
C8 Entregar uma solução que funcione. Avaliação heurística c/ especialistas. Avaliação c/ utilizadores. Análise estatística dos dados da avaliação. Calcular métricas e re-iterar o design. Requisitos de um Produto Mínimo Viável - PMV. Elevator Pitch para investidores e utilizadores

Curso em Avaliação ao longo do semestre, 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 valores) o aluno acede ao exame de 2ª época ou época especial (30% da nota), sendo obrigatória a aprovação no projeto em grupo ou aprovação num projeto equivalente individual (70%)

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 ao Longo do Semestre:
* 8 trabalhos/minifichas realizados em aulas. Contam as 6 melhores, com um peso de 5% cada (total de 30%).
* trabalho autónomo, com um peso de 5%.
* projeto em matemática aplicada, com um peso de 5%.
* frequência a realizar na data da 1.ª época, com peso de 60% e nota mínima de 8 valores
ou
- Avaliação por Exame (100%).

Há a possibilidade de realização de orais.
Notas superiores a 17 valores têm de ser defendidas em oral.

É exigida uma assiduidade mínima não inferior a 2/3 das aulas.

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 ao longo do semestre ou Exame Final
Avaliação ao longo do semestre, sendo exigida a presença em pelo menos 3/4 das aulas:
- 2 testes práticos (60%), com nota mínima de 7,5 em cada um.
- 2 testes teóricos (40%), com nota mínima de 7,5 em cada um.
A média final ponderada entre os testes teóricos e prático terá de ser igual ou superior a 9,5.
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 ao longo do semestre.
Época 2: Exame Final
- (100%) Exame Final com componente teórica e prática
Época Especial: Exame Final
- (100%) Exame Final com componente teórica e prática

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.

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
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 (otimização)

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 Primitivas. 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 (de 0 a 20) numa das modalidades seguintes:
- Avaliação ao Longo do Semestre:
* 4 minifichas realizadas em aula, com um peso de 5% cada (20% no total)
* teste a meio do semestre (15%)
* trabalho autónomo (5%)
* teste final (60%) na data do exame de 1.ª época, com nota mínima de 8 valores.
ou
- Avaliação por Exame (100%):

Há a possibilidade de realização de orais.
Notas superiores a 17 valores têm de ser defendidas em oral.

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. Que direitos e deveres no mundo do trabalho?
CP3. Como é que a teoria tem olhado para a tecnologia?
CP4. Que tecnologias digitais estão a mudar o trabalho?
CP5. Que futuro para o trabalho?
CP6. A inteligência artificial é assim tão inteligente?
CP7. Onde começa e termina a precariedade?
CP8. De quem é a culpa quando a máquina erra?
CP9. As tecnologias digitais alteram a relação entre sindicatos e empresas?
CP10. Que transformação digital em Portugal?

Avaliação ao longo do semestre:
Cada estudante realiza uma Aula Invertida, que representa 20% da nota final.

Realização de um trabalho individual, representando 35% da nota final.

Realização de um trabalho de grupo, representando no total 35% da nota final (10% a apresentação de grupo e 25% o trabalho escrito).

Assiduidade e participação nas aulas, que representa 10% da nota final. É exigida uma assiduidade mínima não inferior a ⅔ das aulas.

Cada elemento de avaliação tem a nota mínima de 8 valores. A média final dos vários elementos 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, representando 100% da nota final, e nota mínima de 9,5.

OA1: Conhecer os princípios básicos de funcionamento de um sistema computacional
OA2: Distinguir claramente entre hardware e software e explicar como interagem
OA3: Identificar os principais componentes físicos de um computador e descrever as suas funções
OA4: Compreender e descrever diferentes arquiteturas de computadores
OA5: Compreender a forma como um computador executa programas e como comunica com outros computadores e com os utilizadores
OA6: Conhecer os componentes dos sistemas operativos (SO), descrever as suas funções e a forma como estão implementados em diferentes SO
OA7: Distinguir entre diferentes tipos de SO e as suas aplicações práticas
OA8: Usar a linha de comando, scripts e o ambiente gráfico dos SO para realizar tarefas de administração
OA9: Compreender a virtualização de hardware, de SO e a sua relevância na economia de recursos
OA10: Saber aplicar a virtualização de hardware em hypervisors tipo II e na nuvem e, de componentes de SO em ambiente Docker.

CP1: Introdução às bases de numeração 2, 8, 16; Adições e subtrações em binário; Codificação e representação da informação (ASCII e outros).
CP2: Estrutura dos computadores: Placa de sistema; CPU (arquitetura do processador); Memórias; BUS; Sistema de Armazenamento; Placas gráficas; Portas de comunicação; Periféricos.
CP3: Componentes dos Sistemas Operativos (SO): Gestão de processos; Hierarquia de memória; Gestão de entrada e saída; Sistema de Ficheiros; Administração e Segurança.
CP4: Estudo de comandos dos SO Linux e Windows.
CP5: Hypervisors tipo II (VMware, VirtualBox) – Criação, configuração dos SO, exportação e importação de máquinas virtuais (VMs) Windows (cliente e servidor), Linux (cliente, firewall e servidores de email, VoIP, armazenamento); Ligação das VMs em rede.
CP6: Clouds (Azure e outras) - Criação de VMs Windows e Linux; Acesso e utilização das VMs nas clouds. Containers (Docker) - virtualização de componentes do SO.

A UC segue o modelo de avaliação por projeto pelo seu carácter eminentemente prático, não contemplando exame final.
É exigida uma assiduidade mínima de 80% das aulas. Sendo as aulas teórica-práticas-laboratoriais é fundamental a presença e participação nas aulas;
É obrigatório realizar 80% dos trabalhos de práticos;
O projeto de laboratório, em grupos, é obrigatório. Grupos de 5 ou 6 pessoas;
Pesos da avaliação sumativa:
AV1: 2 trabalhos práticos (12,5% cada): 25% -> 2 trabalhos práticos em grupo (Hardware + SO, SO + Virtualização);
AV2: 2 mini-testes: 25% -> testes de escolha múltipla, realizados individualmente, no Moodle em sala de aula, sem consulta. Cada mini-teste cobre metade da matéria;
AV3: Projeto de laboratório, com apresentação e demostração em grupo e discussão oral individual: 50% -> o trabalho de projeto é eliminatório. Quem não alcançar a nota mínima de 9,5 valores em 20 no projeto, reprova à UC;
Quem tiver aprovação ao projeto, mas reprovar nas restantes componentes (< 9,5 valores em 20) pode realizar recuperação de nota em 2ª época, realizando um teste que inclui toda a matéria e valendo este 50% da nota, em substituição dos trabalhos individuais e dos mini-testes (que também cobrem toda a matéria). Para ter acesso ao teste de 2ª época é obrigatória a aprovação no projeto de laboratório, que contribui com 50% para a nota final. Para quem já estiver aprovado na avaliação em 1ª época, pode fazer o teste de 2ª época para melhoria de 50% da nota final.
Avaliação formativa:
- São disponibilizados exercícios e testes-tipo no Moodle para que os estudantes possam fazer auto-avaliação dos conhecimentos adquiridos;
- Para quem o requer são disponibilizados horários de dúvidas para debate e orientação da realização do projeto;

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 ao Longo do Semestre

• 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 ao Longo do Semestre o/a estudante tem de estar presente em 75% das aulas e não pode obter menos de 7 valores em nenhuma das componentes de avaliação.
A forte orientação para aprendizagem através de atividades práticas e de projeto justifica que nesta UC não esteja prevista a modalidade de avaliação final.

OA1. Desenvolver competências técnicas específicas da comunicação oral para apresentações em público.
OA2. Conhecer e identificar estratégias para a utilização eficaz do aparelho vocal.
OA3. Identificar e melhorar a expressão corporal. OA4. Aprender técnicas de performance.
Os objetivos de aprendizagem serão alcançados através de atividades práticas e reflexivas, apoiadas no método de ensino ativo e participativo que privilegia a aprendizagem experiencial. 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.
CP2: Técnicas da Comunicação não verbal.
CP3: Comunicação voz e corpo, o envolvimento da audiência. CP4: Prática de apresentação e feedback. Os objetivos de aprendizagem serão alcançados através de atividades práticas e reflexivas, apoiadas no método de ensino ativo e participativo que privilegia a aprendizagem experiencial. As aulas serão compostas por atividades, tais como: Vivências teatrais e discussões em grupo; Atidades práticas; Apresentações e exposição de trabalhos autónomos; Reflexão individual.

A avaliação da UC de Apresentações em Público com Técnicas Teatrais (APTT) visa aferir o desenvolvimento das competências dos estudantes em aspetos essenciais para apresentações em público. A estrutura da avaliação contempla atividades, abrangendo diferentes aspetos do processo de aprendizagem experiencial que envolvem quer as técnicas teatrais, quer as técnicas específicas da comunicação.
A Avaliação ao Longo do Semestre contempla atividades que abrangem diferentes aspetos do processo da elaboração de uma apresentação em público, incluindo atividades de trabalho em grupo e individual:
Atividades em grupo (50%) [os estudantes são desafiados a atuarem em grupos de/até 5 elementos, constituídos de forma aleatória e de acordo com cada proposta de atividade].
1-Apresentações Práticas: os estudantes serão avaliados com base nas suas apresentações em público:
Descrição: cada grupo recebe uma proposta de apresentação devendo identificar os elementos da atividade e atuar em conformidade com o objetivo.
Os resultados do trabalho realizado são apresentados em sala aos colegas (Tempo/grupo: AP – 5 a 10 min. reflexão - 5 min.).
Avaliação (oral): baseada na participação ativa, organização das ideias e a objetividade na comunicação, expressão vocal e corporal, o uso de técnicas teatrais e a performance. As apresentações poderão ser individuais ou em grupo, dependendo das atividades propostas.
Atividades individuais (50%)
1-Exercícios e Tarefas Escritas (Trabalhos Autónomos):
Descrição: além das apresentações práticas, os estudantes serão solicitados a realizar exercícios e tarefas escritas relacionadas com os conteúdos abordados em cada aula. Estas atividades incluem reflexões sobre técnicas aprendidas, criação de um vision board, análise de objetivos académicos, autoavaliação do estudante ao longo do semestre, respostas a perguntas teóricas e elaboração de guiões de apresentação. Avaliação: (Componente oral e conteúdos em suporte escrito), organização, conteúdo, uso correto da estrutura e dos procedimentos dos trabalhos autónomos propostos em cada aula, capacidade de resposta às perguntas colocadas por colegas e docente. As competências de comunicação e a qualidade do trabalho escrito serão avaliadas, com foco na clareza da apresentação. Essas atividades ajudarão a aferir a compreensão conceitual dos conteúdos lecionados.
Não haverá avaliação por exame final, sendo a aprovação determinada pela média ponderada das avaliações ao longo do semestre.
Considerações Gerais: na avaliação será dado o feedback aos estudantes sobre o desempenho em cada atividade.
Para concluir a UC nesta modalidade o estudante tem de estar presente em 80% das aulas e ter mais de 7 valores em cada uma das avaliações.

OA1. Conhecer a estrutura, linguagem e procedimentos éticos e normativos (APA) para elaboração de textos académicos.
OA2. Aprender como utilizar os modelos generativos para a elaboração de trabalhos académicos.
OA3. Discutir procedimentos de análise, pertinência e fiabilidade dos dados gerados por IA.
OA4. Reconhecer implicações éticas na utilização de IA Generativa em contexto académico. Os objetivos de aprendizagem serão alcançados através de atividades práticas e reflexivas, tais como:
• Discussões em grupo;
• Análise de textos;
• Defesa oral;
• Exercícos práticos.

CP1. Introdução: escrita académica e modelos generativos:
- Perceber como funciona a Inteligencia Atificial Generativa: o caminho que se percorre para o uso de IA generativa no ambiente académico.
CP2. Procedimentos de planeamento e construção de textos argumentativos com auxílio de IA:
- Identificar as possibilidades e as alucinações nas respostas produzidas por IA Generativa.
CP3. Análise crítica de textos produzidos: identificação e referenciação de fontes de dados e análise da sua relevância face aos objetivos dos trabalhos académicos:
- Explorar as possibilidades de validação dos dados e o potencial de uso das ferramentas de IA Generativa na produção de trabalhos académicos.
CP4. Oportunidades e riscos de utilização de IA: guia de boas práticas para acesso, partilha e utilização de IA Generativa em contexto académico:
- Compreender as dinâmicas na utilização responsável e eticamente comprometida ao realizar trabalhos académicos com ferramentas de IA Generativa.

A avaliação da UC visa aferir o desenvolvimento das competências dos estudantes na utilização informada de modelos generativos enquanto auxiliares de produção de trabalho académico. A Avaliação ao Longo do Semestre contempla as seguintes atividades:
1.Atividades individuais (50%)
1.1Participação nas atividades ao longo do semestre (10%).
Descrição: esta componente visa aferir os contributos específicos de cada estudante nas atividades realizadas.
Avaliação: intervenções em sala de aula; pertinência dos contributos específicos do estudante nos debates.
1.2 Simulações de prompts com ferramentas de IA em contexto académico (20%).
Descrição: o estudante deve criar uma prompt clara/justificada, bem estruturada, de acordo com o guião proposto pelo docente em aula.
Avaliação: (submeter no moodle), competências de comunicação e do trabalho em equipa com base na qualidade das simulações de prompts realizadas.
1.3 Defesa Oral - apresentação do grupo -5 min. debate -5 min.(20%).
Descrição: cada estudante deve apresentar à turma, os seus contributos no trabalho realizado.
Avaliação: após a apresentação do estudante, haverá uma sessão de perguntas e respostas.
2. Atividades em grupo (50%) [os estudantes são organizados em grupos de/até 5 elementos, constituídos de forma aleatória]
2.1 Apresentações em grupo, revisões, edições e validações dos conteúdos produzidos por IA (20%):
Descrição: formação de grupos de trabalho para rever e editar os textos, utilizando os modelos generativos.
Avaliação: (submeter no moodle),recolha de informações relevantes, a clareza e o caráter inovador da utilização de promts estruturadas.
2.2 Desenvolvimento de estratégias para fazer as revisões, edições e validações dos conteúdos produzidos por IA (10%).
Descrição: ao final de cada etapa da atividade, os estudantes terão de promover avaliações críticas, pela reflexão sobre os desafios éticos da integração da IAG em ambiente académico.
Avaliação: (submeter no moodle), os trabalhos serão corrigidos e avaliados com base na precisão e conformidade com a qualidade das revisões, edições e a participação dos estudantes nos feedbacks fornecidos aos colegas.
2.3 Simulações de Apresentações dos Projetos Finais (20%):
Descrição: os grupos elegem um tema e criam um projeto fictício seguindo a estrutura de um relatório técnico ou texto científico, fazendo uma apresentação do seu projeto em sala de aula (5 min.) e debatem o tema (5 min.).
Avaliação: (submeter no moodle): organização, conteúdo, uso correto da estrutura e procedimentos do trabalho académico.
Considerações Gerais: na Avaliação ao Longo do Semestre será dado o feedback sobre o desempenho do estudante em cada atividade. Para fazer a avaliação ao longo do semestre, os estudantes devem estar presentes em 80% das aulas e terem mais de 7 valores em cada uma das avaliações.
Havendo dúvidas sobre a participação nas atividades realizadas, o docente pode solicitar uma discussão oral. Avaliação final: Teste escrito presencial (100%).

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 ao longo do semestre:
- 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 ao longo do semestre.
Avaliação por exame:
Para os estudantes que optem por este processo ou para os reprovarem no processo de avaliação ao longo do semestre, com 3 épocas nos termos do RGACC.

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.

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) Introdução aos Sistemas de Informação Analíticos (SIA)
(CP2) Revisão de SQL
(CP3) Introdução ao Power BI
(CP4) Modelação de Dados no Power BI
(CP5) Análise de Dados com DAX (Data Analysis Expressions)
(CP6) Visualização de Dados no Power BI
(CP7) Processos de ETL
(CP8) Publicação de Relatórios e Dashboards

A avaliação na modalidade 'ao longo do semestre' resulta da efetivação de dois testes individuais : um teste intercalar e um outro no final do semestre (20% cada um) , e um trabalho em grupo (máximo de 3 alunos) com elaboração de dois relatórios (20% cada um) e uma apresentação oral (20%) a efetuar pelo grupo e esta com classificação individual.

É exigida uma assiduidade mínima não inferior a 2/3 das aulas (os alunos podem faltar 4 aulas em 12).

O Exame Final é um exame escrito, individual, sem consulta, com toda a matéria. Realiza exame final, na época 1, 2 ou especial, quem não tenha concluído com sucesso a avaliação ao longo do semestre, com uma nota média superior ou igual a 10 (em 20).

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.

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].

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 Qui-Quadrado e t de Student
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, Qui-Quadrado e t-Student
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 ao longo do semestre: 1 miniteste realizado em aula (15%) + Prova escrita final realizada na data da 1ª época (60%) + trabalho autónomo (5%) + projeto realizado em grupo (20%),
Todos os elementos de avaliação são obrigatórios e têm nota mínima de 8 valores.
É exigida uma assiduidade mínima não inferior a 2/3 das aulas.
ou
- Avaliação por Exame (100%).

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%).

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%.

OA 1. Explicar o que são bases de dados e sistemas de informação, caracterizando-os tanto na vertente tecnológica como quanto à sua importância para as organizações.
OA 2. Representar formalmente requisitos de informação elaborando modelos de dados conceptuais.
OA 3. Explicar o que é o Modelo Relacional e a normalização de dados, salientando as suas vantagens e em que situações devem ser aplicados.
OA 4. Desenhar bases de dados relacionais que respondam a requisitos especificados através de modelos de dados conceptuais.
OA 5. Construir e programar uma base de dados relacional usando a linguagem SQL.
OA 6. Manipular dados – i.e., inserir, consultar, alterar e apagar – usando a linguagem SQL.
OA 7. Explicar em que consiste a administração de bases de dados, porque é necessária e como são realizadas as suas tarefas mais essenciais.

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, normalização e optimizações.​
CP4. Linguagem SQL. Tabelas, álgebra relacional, queries simples, subqueries, operadores (SELECT, Insert, delete, update), views, índices, triggers, stored procedures e transações.​
CP5. Administração e Segurança em Sistemas de Gestão de Bases de Dados (SGBD).

Avaliação ao longo do semestre:​
- 3 frequências a realizar ao longo do semestre (individual) (70%)​
- 1 projeto de modelação e de implementação (em grupos de até 3 pessoas) (30%)​
Ambas as frequências têm a nota mínima de 8 valores e a realização do projeto é obrigatória para efeitos de aprovação. A nota mínima do projeto é de 13 valores.

Avaliação por exame:​
- 1 Prova escrita com ponderação de 100%​
A nota mínima de aprovação à unidade curricular é de 10 valores.​ A presença a 2/3 das aulas previstas é obrigatória para efeitos de aprovação.

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%).

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.

Depois de completar esta UC, o estudante será capaz de:
OA1. Identificar os principais temas e debates relativos aos impactos das tecnologias digitais nas sociedades contemporâneas;
OA2. Descrever, explicar e analisar esses temas e debates de forma fundamentada;
OA3. Identificar as implicações da mudança tecnológica digital em termos económicos, sociais, culturais, ambientais e científicos;
OA4. Prever algumas das consequências e impactos no tecido social resultantes da implementação de uma solução tecnológica digital;
OA5. Explorar as fronteiras entre o conhecimento tecnológico e o conhecimento das ciências sociais;
OA6. Desenvolver formas de aprendizagem interdisciplinar e de pensamento crítico, debatendo, com interlocutores de áreas científicas e sociais diversas.

CP1. A transformação digital como novo paradigma civilizacional.
CP2. Os impactos das tecnologias digitais na Economia.
CP3. Os impactos das tecnologias digitais no trabalho.
CP4. Os impactos das tecnologias digitais nas desigualdades.
CP5. Os impactos das tecnologias digitais na democracia.
CP6. Os impactos das tecnologias digitais na arte.
CP7. Os impactos das tecnologias digitais nos direitos individuais.
CP8. Os impactos das tecnologias digitais nas relações humanas.
CP9. Os impactos das tecnologias digitais no futuro da humanidade.
CP10. Inteligência Artificial Responsável.
CP11. O impacto da Computação quântica nas tecnologias do futuro.
CP12. Os impactos das tecnologias digitais na geopolítica.

O processo de avaliação compreende os seguintes elementos:

A) Avaliação ao longo do semestre

A1. Debates entre grupos de estudantes sobre questões e problemas relacionados com cada um dos Conteúdos programáticos. Cada grupo participará em três debates ao longo semestre. A avaliação do desempenho de cada grupo por debate corresponde a 15% da nota final de cada estudante no grupo, correspondendo no total a 3 x 15% = 45% da nota final de cada estudante.

A2. Avaliação da participação correspondendo a 5% da nota final de cada estudante.

A3. Teste final, com parte dos conteúdos provenientes dos debates em grupo e a outra parte das exposições por parte do Docente, correspondendo a 50% da nota final de cada estudante.

É exigida uma nota mínima de 9,5 valores em cada momento de avaliação e a presença num mínimo de 3/4 das aulas.

B) Avaliação por exame final: Prova escrita individual, correspondendo a 100% da nota final.

OA1 Integrar e aplicar conhecimentos, aptidões e competências adquiridos durante a licenciatura a projetos reais baseados em tecnologia
OA2 Aplicar metodologias de cocriação centradas no utilizador no desenvolvimento e prototipagem de produtos ou serviços inovadores
OA3 Aplicar técnicas ágeis de gestão de projetos para gerir ciclos iterativos de prototipagem, garantindo a entrega atempada de soluções tecnológicas
OA4 Saber desenvolver iterativamente um protótipo funcional que responda a um problema especificado na unidade curricular de Projeto Aplicado I
OA5 Avaliar criticamente a eficácia e usabilidade dos protótipos desenvolvidos através de testes com utilizadores
OA6 Produzir documentação de design da solução inovadora, incluindo, arquitetura, configuração de hardware e software, manuais de instalação, operação e utilização
OA7 Realizar apresentações escritas e orais e preparar uma submissão a conferência com recensão de pares, demonstrando criatividade, inovação e autoaprendizagem

C1 Espaço da solução: Metodologias de cocriação centrada no utilizador aplicadas à ideação da melhor solução tecnológica para o projeto
C2 Gestão ágil da fase de solução e entrega do projeto
C3 Ferramentas e técnicas de prototipagem iterativa da solução
C4 Estudos com utilizadores e métricas de avaliação da usabilidade e satisfação de tarefas
C5 Análise de dados de resultados da avaliação e iteração da solução
C6 Documentação da solução: backlog dos requisitos e user stories, design e especificações da arquitetura, configuração de hardware e software, manuais de instalação, operação e utilização
C7 Comunicação oral, escrita e audiovisual dos resultados e submissão a conferência com recensão de pares. Elevator pitch para atores relevantes
C8. Demonstração em workshop com atores relevantes na área de software e aplicações

UC em avaliação ao longo do semestre, não contemplando exame final. Pesos:
4 entregáveis:
• D1 Relatório de Ideação da Solução, com Storyboard, Jornada de Utilizador, Requisitos do Utilizador, Especificações Técnicas e sua apresentação audiovisual: 20%
• D2 Produto Mínimo Viável – MVP (no GitHub) e Avaliação com utilizadores: 30%
• D3. Relatório de Desenho da Solução: Arquitetura (diagramas UML), configuração Hardware e Software, Manual de Instalação, Manual de Operação, Manual de Utilizador: 20%
• D4 Apresentação, demo do MVP em workshop e discussão do projeto, 30%

São aprovados os alunos que obtenham uma classificação final ponderada superior ou igual a 9.5 valores

OA1: Aplicar metodologias de cocriação centradas no utilizador no desenvolvimento de projetos inovadores
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, 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 da solução para o problema
OA6: Saber desenvolver e avaliar com peritos, protótipos de baixa ou alta-fidelidade
OA7: Participar em dinâmicas colaborativas e de cocriação e realizar apresentações escritas e orais, no contexto do trabalho individual ou de grupo

C1 Metodologias de cocriação centradas no utilizador, baseadas em Design Thinking e Design Sprint
C2 Apresentação de casos e temas de projeto de tecnologias digitais (produto, serviço ou processo)
C3 Seleção do tema de projeto individual ou em grupo e enquadramento na organização
C4 Espaço do problema: criação de empatia com o utilizador e com a sua organização, definição do problema, considerando os requisitos de negócio, as necessidades dos clientes e utilizadores e os desafios tecnológicos
C5 Aplicação de uma metodologia de revisão sistemática da literatura e sua análise crítica. Análise da competição (se aplicável)
C6 Metodologias ágeis de gestão de projetos adequadas ao trabalho de projeto
C7 Identificação dos recursos digitais (incluindo a recolha de dados), computacionais e outros necessários para o desenvolvimento do projeto
C8 Prototipagem de baixa e alta-fidelidade
C9 Avaliação com peritos da usabilidade e satisfação de tarefas dos protótipos
C10 Comunicação dos resultados

UC em avaliação ao longo do semestre, não contemplando exame final. Pesos:
4 entregáveis:
• D1 Definição do Tema de Projeto, 5%
• D2 Empatia com o Utilizador, Definição do Problema e Requisitos do Utilizador, 20%
• D3 Revisão da Literatura e Planeamento do Desenvolvimento do Projeto, 20%
• D4 1º Protótipo e avaliação por peritos, 25%
• D5 Apresentação, demo protótipo e discussão do projeto, 30%
São aprovados os alunos que obtenham uma classificação final ponderada superior ou igual a 9.5 valores

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%).

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.