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

Obrigatória

Cormen, T. H., Leiserson, C. E., Rivest, R. L., Stein, C. (2022). Introduction to Algorithms, Fourth Edition. Estados Unidos: MIT Press.
Rocha, A. (2011). Estruturas de Dados e Algoritmos em Java. Portugal: FCA.
Sedgewick, R., Wayne, K. (2014). Algorithms, Part II. Reino Unido: Pearson Education.

Opcional

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.

Obrigatória

Prieto, G. (2014). Falar em Público - Arte e Técnica da Oratória. Escolar Editora.

Opcional

Anderson, C. (2016). TED Talks: o guia oficial do TED para falar em público. Editora Intrinseca.
Luiz, P. (2019). Manual de Exercícios Criativos e Teatrais. Showtime. Rodrigues, A. (2022). A Natureza da Atividade Comunicativa. LisbonPress.

P1 Evolução histórica dos computadores, interação pessoa-máquina, impacto na computação moderna; arquitetura von Neumann: modelo, características, limitações; alternativas
P2 Representação binária, tipos de dados, armazenamento de instruções e programas; tradução de código: linguagens de programação, compiladores, assembly
P3 Tipos e formatos de instruções, modos de endereçamento, acesso à memória, ciclo de execução; fluxo de controlo, transferência de dados
P4 CPU, GPU e Periféricos: Estrutura e componentes do CPU (ALU, UC, registos), organização interna, fluxo de dados e controlo, conceitos de pipeline; introdução à GPU; motherboard, portas de comunicação, periféricos
P5 Interação CPU-memória, hierarquia de armazenamento, cache (mapeamento, substituição), memória principal, armazenamento persistente (HDDs, SSDs), memória virtual
P6 Métricas (CPI, MIPS, FLOPS), fatores que influenciam o desempenho, análise e otimização do uso da memória e do processador, papel do sistema operativo

Pode ser realizada num dos seguintes modos:

1. Avaliação ao longo do semestre:

- Duas provas escritas a realizar durante o semestre com a nota mínima de 8 valores por prova (30% + 30%).

- Trabalho prático de grupo e sua apresentação oral (40%).

Realizado o trabalho prático de grupo, caso o aluno não obtenha a nota mínima nas provas de avaliação escritas, poderá realizar a avaliação da componente teórica em exame a valer 60%.

2. Avaliação por exame:

- Prova escrita (100%).

Para efeitos de aprovação à UC o aluno deve obter uma classificação igual ou superior a 9.5 valores.

Obrigatória

Morris Mano, M., & Ciletti, M. D., ""Computer System Architecture"", Pearson, 6ª edição (2017). Stallings, W., ""Computer Organization and Architecture: Designing for Performance"", Pearson, 10ª edição (2015). Guilherme Arroz, José Monteiro, Arlindo Oliveira, Arquitectura de Computadores: dos Sistemas Digitais aos Microprocessadores – 6.ª Edição, IST Press, 2024, ISBN: 978-972-8469-54-2."

Opcional

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.

Obrigatória

[1] Stewart, J. (2022). Cálculo, Vol I, Cengage Learning, (9ª Ed.)
[2] Campos Ferreira, J. (2024). Introdução à Análise Matemática, Fundação Calouste Gulbenkian (12ª Ed.)
[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

Opcional

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%)

Obrigatória

Brown, T (2009), Change by Design: How Design Thinking Transforms Organizations and Inspires Innovation, HarperCollins, 2009, ISBN-13: 978-0062856623
Lewrick, M, Link, P., Leifer, L. (2020). The Design Thinking Toolbox, Wiley, ISBN 9781119629191
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
Manuel J. Fonseca, Pedro Campos, Daniel Gonçalves (2017), Introdução ao Design de Interfaces, FCA, Portugal, 2017, 3ª Edição,
Norman, D. (2013). The Design of Everyday Things, Revised and Expanded Edition. MIT Press. ISBN: 9780262525671
Nielsen, J., Mack, R. (1994). Usability Inspection Methods 1st Edition. John Wiley & Sons.

Opcional

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:
Nielsen, J. (1994) Enhancing the explanatory power of usability heuristics. Proc. ACM CHI'94 Conf. (Boston, MA, April 24-28), pp. 152-158.
Rettig M. (1994), Prototyping for Tiny Fingers, Communications of The ACM, 1994

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.

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 pelos seguintes componentes (A1+A2):
A1: Tarefas de Aprendizagem com validação dos docentes (30%)
Serão realizadas 5 tarefas de aprendizagem ao longo do semestre.
A classificação de A1 corresponde à média das notas das 5 tarefas. Para aprovação no A1, o estudante deve cumprir um dos seguintes requisitos:
- obter pelo menos 7 valores em cada uma das 5 tarefas
ou
- obter uma média mínima de 8 valores nas 5 tarefas.

A2: Projeto Obrigatório em Grupo (3) com discussão teórico-prática (70%)
Nota mínima de 9,5 valores.
Atrasos nas entregas implicam penalizações.

Recuperação:
O estudante que não atingir a nota mínima global poderá realizar um Projeto Prático individual (100%) com discussão oral.
Caso o aluno não realize algum teste, por falta, ou não tenha atingido a nota mínima de 7 valores, poderá realizar um teste de substituição ao fim do semestre.

Assiduidade:
É obrigatória uma assiduidade mínima de 2/3 das aulas.

Obrigatória

Portela, Filipe, Tiago Pereira, Introdução à Algoritmia e Programção com Python, FCA, 2023, ISBN: 9789727229314

Sónia Rolland Sobral, Introdução à Programação Usando Python, 2a ed., Edições Sílabo, 2024, ISBN: 9789895613878

Nilo Ney Coutinho Menezes, Introdução à Programação com Python: Algoritmos e Lógica de Programação Para Iniciantes. Novatec Editora, 2019. ISBN: 978-8575227183

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,

Opcional

João P. Martins, Programação em Python: Introdução à programação com múltiplos paradigmas, IST Press, 2015, ISBN: 9789898481474

David Beazley, Brian Jones, Python Cookbook: Recipes for Mastering Python 3, O'Reilly Media, 2013, ISBN-13 ? : ? 978-1449340377

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

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.

Obrigatória

Brown, T. (2008). Design Thinking. Harvard Business Review, 86(6), 84–92.
Lewrick, M., Link, P., & Leifer, L. (2018). The design thinking playbook: Mindful digital transformation of teams, products, services, businesses and ecosystems. John Wiley & Sons.
Lockwood, T. (2010). Design Thinking: Integrating Innovation, Customer Experience and Brand Value. Allworth Press.
Stewart S.C (2011) “Interpreting Design Thinking”. In: https://www.sciencedirect.com/journal/design-studies/vol/32/issue/6

Opcional

Brown, T., & Katz, B. (2011). Change by design. Journal of product innovation management, 28(3), 381-383.
Brown, T., Katz, B. M. Change by Design: How Design Thinking Transforms Organizations and Inspires Innovation. HarperBusiness, 2009.
Liedtka, J. (2018). Why Design Thinking Works. Harvard Business Review, 96(5), 72–79.
Gharajedaghi, J. (2011). Systems thinking: Managing chaos and complexity. A platform for designing business architecture. Google Book in: https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=b0g9AUVo2uUC&oi=fnd&pg=PP1&dq=design+thinking&ots=CEZe0uczco&sig=RrEdhJZuk3Tw8nyULGdi3I4MHlQ

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:
* 7 trabalhos/minifichas realizados em aulas. Contam as 5 melhores, com um peso de 5% cada (total de 25%).
* trabalho autónomo, com um peso de 5%.
* projeto em matemática aplicada, com um peso de 10%.
* 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 provas orais.
Notas superiores a 17 valores têm de ser defendidas em oral.

Obrigatória

Stewart, J. (2022). Cálculo, Vol I, Cengage Learning, (9a Ed.)
Cabral I., Perdigão, C. e Saiago, C. (2018). Álgebra Linear: Teoria, Exercícios Resolvidos e Exercícios Propostos com Soluções, Escolar Editora
Magalhães, L.T. (2004). Álgebra Linear como Introdução a Matemática Aplicada, 8ª edição, Texto Editora

Opcional

Campos Ferreira, J. (2018). Introdução à Análise Matemática, Fundação Calouste Gulbenkian
Goldstein, L. (2011). Matemática Aplicada a Economia. Administração e Contabilidade, (12a edição) Editora Bookman
Strang, G., (2007) Computational Science and Engineering, Wellesley-Cambridge Press.

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.

Obrigatória

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, ·, ·

Opcional

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;

Obrigatória

- Textos, exercícios e guias de laboratório disponibilizados pela equipa docente.
- Morris Mano, Charles Kime, "Logic and Computer Design Fundamentals", 5th Ed, Prentice Hall, 2015,
ISBN: 978-1292096070
- Guilherme Arroz, José Monteiro, Arlindo Oliveira, "Arquitectura de Computadores: dos Sistemas Digitais
aos Microprocessadores - 2ª Edição", IST Press, 2009
- Andrew Tanenbaum, Todd Austin, "Structured Computer Organization", 6th Ed, Pearson, 2012, ISBN:
978-0132916523
- A. S. Tanenbaum and H. Bos, "Modern Operating Systems (4th Ed)", Pearson Prentice-Hall, 2014, ISBN:
978-0133591620
- W. Stallings, "Operating Systems Internals and Principles", 9th Ed, Pearson, 2017, ISBN: 978-0134670959
- M. Portnoy, "Virtualization Essentials", 2nd Ed, 2016, Sybex, ISBN: 978-1119267720
- S. Mohan Jain, "Linux Containers and Virtualization: A Kernel Perspective", Apress, 2020, ISBN: 978-1484262825

Opcional

- 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
- A. Silberschatz, P. Galvin, G. Gagne, "Operating Systems Concepts Essentials", 2nd Ed, Wiley, 2013,
ISBN: 978-1118804926
- Abraham Silberschatz, "Operating System Concepts", 10th Edition, Wiley, 2018, ISBN: 978-1119456339
- Recursos diversos referidos nas Observações: https://www.acsov.pt/p/recursos.html

CP1 - Introdução à IA e à IA Generativa:
* Exposição teórica sobre o contexto histórico, evolução e conceitos importantes sobre a Inteligência Artificial (IA) e a IA Generativa
CP2 - Prompt Engineering:
* Explicação das boas práticas para a interação com modelos de linguagem generativos
CP3 - Ferramentas de IA Generativa:
* Exploração de múltiplas ferramentas de IA Generativa, baseadas em texto, imagens e vídeos
CP4 - Formação de conteúdo argumentativo:
* Desenvolvimento de soluções criativas recorrendo a práticas de argumentação e ferramentas de IA Generativa
CP5 - Normas para escrita científica:
* Aplicação de normas de citação e referenciação (normas APA) na elaboração de escrita académica

A Avaliação ao Longo do Semestre contempla as seguintes atividades:
1. Atividades individuais (50%)
1.1 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.
1.2 Defesa Oral - apresentação do grupo - 5 min. debate - 5 min. (30%):
* 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], que incluem:
* Apresentações em grupo, revisões, edições e validações dos conteúdos produzidos por IA. A avaliação (a submeter no moodle) inclui recolha de informações relevantes, a clareza e o caráter inovador da utilização de prompts estruturadas.
* Desenvolvimento de estratégias para fazer as revisões, edições e validações dos conteúdos produzidos por IA, onde os estudantes terão de promover avaliações críticas, pela reflexão sobre os desafios éticos da integração da IAG em ambiente académico. A avaliação (a submeter no moodle) consistirá na correção dos trabalhos com base na precisão e conformidade com a qualidade das revisões, edições e a participação dos estudantes nos feedbacks fornecidos aos colegas.
* Simulações de Apresentações dos Projetos Finais, onde 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.). A avaliação (a submeter no moodle) irá considerar a 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.
O grupo terá de garantir a existência de pelo menos um computador por cada grupo para permitir a realização das atividades em sala de aula.
Não haverá avaliação por exame final, sendo a aprovação determinada pela média ponderada das avaliações ao longo do semestre. A avaliação em 2ª época e época especial terá uma modalidade de avaliação alternativa, pelo que quaisquer estudantes que pretendam realizar a avaliação nestas épocas deverão previamente entrar em contacto com o/a docente para ficarem a par do procedimento de avaliação.

Obrigatória

Ribeiro, A. & Rosa, A. (2024). Descobrindo o potencial do CHATGPT em sala de aula: guia para professores e alunos. Atlantic Books.
Cotton, D. R., Cotton, P. A., & Shipway, J. R. (2024). Chatting and cheating: Ensuring academic integrity in the era of ChatGPT. Innovations in education and teaching international, 61(2), 228-239.
d’Alte, P., & d’Alte, L. (2023). Para uma avaliação do ChatGPT como ferramenta auxiliar de escrita de textos acadêmicos. Revista Bibliomar, São Luís, 22(1), 122-138. DOI: 10.18764/2526-6160v22n1.2023.6.
Kasneci, E., Seßler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., ... & Kasneci, G. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and individual differences, 103, 102274.

Opcional

Cowen, T., & Tabarrok, A. T. (2023). How to learn and teach economics with large language models, including GPT. GMU Working Paper in Economics No. 23-18. DOI: 10.2139/ssrn.4391863
Lund, B. D., Wang, T., Mannuru, N. R., Nie, B., Shimray, S., & Wang, Z. (2023). ChatGPT and a new academic reality: Artificial Intelligence‐written research papers and the ethics of the large language models in scholarly publishing.

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.

Obrigatória

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.

Opcional

✔ Autor D (2022), The labour market impacts of technological change, Working Paper 30074, NBER Working Paper Series.
✔ Braun J, Archer M, Reichberg G, Sorondo M (2021), Robotics, AI and Humanity, Springer.
✔ Cedefop (2022). Setting Europe on course for a human digital transition: new evidence from Cedefop’s second European skills and jobs survey, Publications Office of the European Union.
✔ Eurofound (2020), New forms of employment: 2020 update, Publications Office of the European Union.
✔ ILO (2018), The economics of artificial intelligence: Implications for the future of work, International Labour Office.
✔ ILO (2019), Work for a Brighter Future – Global Commission on the Future of Work. International Labour Office.
✔ Nowotny H (2021), “In AI we trust: how the Covid-19 Pandemic Pushes us Deeper into Digitalization”, Delanty G (ed.) (2021), Pandemics, Politics and Society, De Gruyter, 107-121.
✔ OECD (2019b), How’s Life in the Digital Age?, OECD Publishing.
✔ Wilkinson A, and Barry M (eds) (2021), The Future of Work and Employment, Edward Elgar.
✔ Zuboff S (2019), The Age of Surveillance Capitalism, PublicAffairs.

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%).

Obrigatória

- 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

Opcional

- 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

CP1. Introdução à camada física. Apresentação dos modelos de referência OSI e TCP/IP
CP2. Introdução à camada 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. Funcionamento e configuração de um router.
CP4. Exploração de protocolos de transporte TCP/UDP. Controlo de congestão.
CP5. Exploração da camada de aplicação: DNS, E-mail e Transferência de Ficheiros
CP6. Controlo de tráfego entre redes

Pode ser realizada num dos seguintes modos:

1. Avaliação ao longo do semestre:
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:
-1 trabalho prático de grupo e sua apresentação (40%).

Nota: Ambas as frequências têm a nota mínima de 8 valores, salientando-se que a realização da componente prática é obrigatória para efeitos de aprovação em avaliação ao longo do semestre. 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.

Obrigatória

-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.

Opcional

-Boavida F., Monteiro E. (2021). Engenharia de Redes Informáticas. FCA Editora. ISBN: 9789727226948.

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.

Obrigatória

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

Opcional

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

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%).

Obrigatória

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).

Opcional

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.

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

Obrigatória

M. Lewrick, P. Link, L. Leifer / Wiley, ISBN 9781119629191, 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
A. Osterwalder, Y. Pigneur, P. Papadakos, G. Bernarda, T. Papadakos, A. Smith / John Wiley & Sons., Value proposition design., 2014
T. Brown , H., Collins, 2009, ISBN-13: 978-0062856623, Change by Design: How Design Thinking Transforms Organizations and Inspires Innovation, 2009
The Basics of User Experience Design by Interaction Design Foundation, https://www.interaction-design.org/

Opcional

Snyder, C. (2003). Paper Prototyping: the fast and easy way to design and refine user interfaces. Morgan Kaufmann Publishers.

Nielsen, J. (1994) Enhancing the explanatory power of usability heuristics. Proc. ACM CHI'94 Conf. (Boston, MA, April 24-28), pp. 152-158.

Rettig M. (1994), Prototyping for Tiny Fingers, Communications of The ACM, 1994

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

Obrigatória

M. Lewrick, P. Link, L. Leifer / Wiley, ISBN 9781119629191, The Design Thinking Toolbox, 2020
Darrell Rigby, Sarah Elk, Steve Berez / Scrum Institute, The Scrum Framework 3rd Edition
https://www.scrum-institute.org/contents/The_Scrum_Framework_by_International_Scrum_Institute.pdf
Ries, E. / Capítulos 3 e 4, Penguin Group, The Lean Startup: How Today's Entrepreneurs Use Continuous Innovation to Create Radically Successful Businesses, 2017
J. Knapp, J. Zeratsky, B. Kowitz / Bantam Press., Sprint: How to Solve Big Problems and Test New Ideas in Just Five Days., 2016
A. Osterwalder, Y. Pigneur, P. Papadakos, G. Bernarda, T. Papadakos, A. Smith / John Wiley & Sons., Value proposition design., 2014
T. Brown , H., Collins, 2009, ISBN-13: 978-0062856623, Change by Design: How Design Thinking Transforms Organizations and Inspires Innovation, 2009
The Basics of User Experience Design by Interaction Design Foundation, https://www.interaction-design.org/

Opcional

Doing Agile Right: Transformation Without Chaos Hardcover, 2020
Gwaldis M., How to conduct a successful pilot: Fail fast, safe, and smart, 2019, ·, https://blog.shi.com/melissa-gwaldis/
Jeff Sutherland, J.J. Sutherland, Scrum: The Art of Doing Twice the Work in Half the Time, 2014
Snyder, C. (2003). Paper Prototyping: the fast and easy way to design and refine user interfaces. Morgan Kaufmann Publishers.

Nielsen, J. (1994) Enhancing the explanatory power of usability heuristics. Proc. ACM CHI'94 Conf. (Boston, MA, April 24-28), pp. 152-158.

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.

Obrigatória

Chalmers, D. (2022). Adventures in technophilosophy In Reality+ - Virtual Worlds and the problems of Philosophy (pp. xi-xviii). W. W. Norton & Company.
Chin, J., Lin, L. (2022). Dystopia on the Doorstep In Deep Utopia – Surveillence State – Inside China’s quest to launch a new era of social control (pp. 5–11). St. Martin’s Press.
Dignum, V. (2019). The ART of AI: Accountability, Responsibility, Transparency In Responsible Artificial Intelligence - How to Develop and Use AI in a Responsible Way (pp. 52–62). Springer.
Howard, P. N. (2020). The Science and Technology of Lie Machines In Lie Machines - How to Save Democracy from Troll Armies, Deceitful Robots, Junk News Operations, and Political Operatives (pp. 1-4; 6-7; 10-18). Yale University Press.
Kearns, M., Roth, A. (2020). Introduction to the Science of Ethical Algorithm Design In The Ethical Algorithm - The Science of Socially Aware Algorithm Design (pp. 1-4; 6-8; 18-21). Oxford University Press.

Opcional

(Principal - continuação)
Kissinger, H. A., Schmidt, E., Huttenlocher, D (2021). Security and World Order In The Age of AI - And Our Human Future (pp. 157–167, 173-177). John Murray Publishers.
Parijs, P. V., Vanderborght, Y. (2017). Ethically Justifiable? Free Riding Versus Fair Shares In Basic Income - A Radical Proposal for a Free Society and a Sane Economy (pp. 99–103). Harvard University Press.
Pentland, A. (2014). From Ideas to Actions In Social Physics – How good ideas spread – The lessons from a new science (pp. 4–10). The Penguin Press.
Zuboff, S. (2021). O que é capitalismo de vigilância? In A Era do Capitalismo de Vigilância - A luta por um futuro humano na nova fronteira de poder (pp. 21–25). Intrínseca.

***
(Complementar)
Acemoglu, D.; Johnson, S. (2023). What Is Progress? In Power and progress: our thousand-year struggle over technology and prosperity (pp. 1 - 7). PublicAffairs.
Bostrom, N. (2024). The purpose problem revisited In Deep Utopia – Life and meaning in a solved world (pp. 121–124). Ideapress Publishing.
Castro, P. (2023). O Humanismo Digital do século XXI e a nova Filosofia da Inteligência Artificial In 88 Vozes sobre Inteligência Artificial - O que fica para o homem e o que fica para a máquina? (pp. 563 – 572). Oficina do Livro/ISCTE Executive Education.
Gunkel, D. J. (2012). Introduction to the Machine Question In The Machine Question - Critical Perspectives on AI, Robots, and Ethics (pp. 1-5). The MIT Press.
Innerarity, D. (2023). O sonho da máquina criativa. In Inteligência Artificial e Cultura – Do medo à descoberta (pp. 15 – 26). Colecção Ciência Aberta, Gradiva.
Jonas, H. (1985). Preface to the English version of the Imperative of Responsibility In The Imperative of Responsibility: In Search of an Ethics for the Technological Age. (pp. ix - xii). University of Chicago Press.
Nakazawa, H. (2019). Manifesto of Artificial Intelligence Art and Aesthetics In Artificial Intelligence Art and Aesthetics Exhibition - Archive Collection (p. 25). Artificial Intelligence Art and Aesthetics Research Group (AIAARG).
Patel, N. J. (2022, february 4). Reality or Fiction - Sexual Harassment in VR, The Proteus Effect and the phenomenology of Darth Vader — and other stories. Kabuni. https://medium.com/kabuni/fiction-vs-non-fiction-98aa0098f3b0
Pause Giant AI Experiments: An Open Letter. (22 March, 2023). Future of Life Institute. Obtido 26 de agosto de 2024, de https://futureoflife.org/open-letter/pause-giant-ai-experiments/

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 (70%)​. Nota mínima de 8 valores em cada frequência.
- 1 projeto de modelação e de implementação (em grupos de até 3 pessoas) (30%)​. A nota mínima do projeto é de 10 valores. A realização do projeto é obrigatória para efeitos de aprovação. A avaliação do projeto é em grupo com discussão oral individual.

Avaliação por exame:​
- 1 avaliação 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.

Obrigatória

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

Opcional

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
Churcher, Clare, “Beginning Database Design: From Novice to Professional”, 2ª edição, Apress. 2012.
Ramakrishnan, R., Gehrke, J. “Database Management Systems”, 3ª edição, McGrawHill, 2003.

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%).

Obrigatória

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

Opcional

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?

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.

Obrigatória

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, ·, ·

Opcional

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.

Obrigatória

·
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, ·, ·

Opcional

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, com exceção do trabalho autónomo, são obrigatórios e têm nota mínima de 8 valores.
ou
- Avaliação por Exame (100%).

Notas:
1) Poderá ser realizada uma avaliação oral complementar após qualquer momento de avaliação para validação da nota final.
2) Para esta Unidade Curricular, os estudantes devem consultar o Código de Conduta Académica do Iscte, disponível nas plataformas institucionais, para garantir o cumprimento das normas éticas e comportamentais estabelecidas.

Obrigatória

E. Reis, 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. (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.

Opcional

Haslwanter, T. (2016). An Introduction to Statistics with Python: With Applications in the Life Sciences. Springer. ISBN: 978-3-319-28316-6.

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 dois projetos em grupo (50%) ao longo do semestre
- Realização de dois de testes individuais ao longo do semestre (50%) [nota mínima de 8 valores para cada um dos testes]
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.

Obrigatória

Whitman, M., Mattord, H. (2021). Principles of Information Security. Course Technology.
Whitman, M., & Mattord, H. (2016). 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.

Opcional

Conjunto de artigos, páginas web e textos que complementam a informação bibliográfica da unidade curricular, e que serão fornecidos pela equipa docente.

CP1: Conceitos essenciais de IA: definição, evolução histórica e relevância multidisciplinar.
CP2: Lógica de predicados e sistemas baseados em conhecimento: representação, dedução e aplicações.
CP3: Métodos de raciocínio e heurísticas: procura informada e não informada, seleção de estratégias adequadas.
CP4: Introdução à aprendizagem automática: noções básicas, algoritmos de classificação e regressão, métricas de avaliação.
CP5: Modelos preditivos simples: conceção, implementação e análise de resultados em cenários reais.
CP6: IA Generativa: fundamentos, engenharia de prompts e aplicações criativas.
CP7: Abordagem crítica às limitações, desafios éticos e implicações socioeconómicas da IA.

A avaliação desta UC segue o modelo de Avaliação ao Longo do Semestre (ALS), prevista no RGACC, e contempla vários momentos, organizados em três blocos de avaliação (BA), visando aferir o progresso e a consolidação dos conhecimentos. A sua composição é a seguinte:
AB1 – Prova Escrita (40%): Incide sobre os conteúdos fundamentais de Inteligência Artificial, Aprendizagem de Máquina e Inteligência Artificial Generativa, avaliando a compreensão teórica e a aplicação prática dos conceitos.

AB2 – Projeto Final em IA (60%): Pode ser realizado individualmente ou em grupo e compreende a conceção, implementação e avaliação de um protótipo ou estudo de caso, com base nos conteúdos da unidade curricular. A avaliação distribui-se entre relatório escrito (60%) e apresentação oral (40%), a realizar na última aula.

Disposições complementares:
Cada componente de avaliação requer nota mínima de 8,5 valores.
Poderá ser realizada discussão oral individual, sempre que necessário, para confirmação de conhecimentos.
A nota final resulta da soma ponderada das duas componentes, exigindo-se um mínimo de 10 valores para aprovação.

Obrigatória

Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.
→ Considerado a "bíblia" da IA, cobre desde fundamentos históricos até algoritmos modernos.

Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
→ Introdução acessível e aprofundada ao deep learning.

Mitchell, T. M. (1997). Machine Learning. McGraw-Hill.
→ Livro clássico sobre fundamentos de aprendizagem de máquina.

Domingos, P. (2015). The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World. Basic Books.
→ Introdução mais popular, sem fórmulas, ideal para contexto geral.

Chollet, F. (2021). Deep Learning with Python (2nd ed.). Manning.
→ Didático, foca em exemplos práticos com Keras/TensorFlow.

Opcional

Haenlein, M., Kaplan, A., Tan, C. T., Tan, B. C., & Zhang, P. (2019). Artificial Intelligence (AI) and Management Analytics. Journal of the Academy of Marketing Science, 48(3), 411–431.

Jordan, M. I., & Mitchell, T. M. (2015). Machine Learning: Trends, Perspectives, and Prospects. Science, 349(6245), 255–260.

Topol, E. (2019). High-performance Medicine: The Convergence of Human and Artificial Intelligence. Nature Medicine, 25, 44–56.

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%.

Obrigatória

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

Opcional

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.

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].

Obrigatória

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/

Opcional

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.

CP1: Introdução ao Business Intelligence – conceitos, arquitetura e ferramentas.
CP2: Integração e transformação de dados – Power Query, M, conexões a múltiplas fontes.
CP3: Modelação de dados – tabelas relacionais, DAX, medidas e KPIs.
CP4: Visualização de dados – criação de relatórios, dashboards, storytelling com dados.
CP5: Avaliação e boas práticas em projetos de BI – ética dos dados, governação, qualidade da informação.

A avaliação ao longo do semestre inclui:

- Projeto prático de desenvolvimento de sistema de informação analítica realizado em grupo (máximo de 3 alunos), incluindo um relatório (15%) com uma entrega intercalar obrigatória (15%) e uma defesa oral com nota individual (20%). Nota mínima de 8 valores.
- Teste individual (30%) para aferição de conhecimentos teóricos.
- Trabalhos semanais em aula e autónomos (20%).

O uso de ferramentas de IA (ex: ChatGPT) é permitido para apoio técnico e deve ser claramente referenciado com os prompts utilizados.

O Exame Final é um exame escrito, individual, sem consulta, com toda a matéria.

Realiza exame final na época 1 quem não optar por avaliação ao longo do semestre.

Realiza exame final na época 2 quem não tenha concluído com sucesso a avaliação ao longo do semestre, ou o exame da época 1, com uma nota superior ou igual a 9,5 (em 20).

Obrigatória

Greg Deckler, Learn Microsoft Power BI: A comprehensive, beginner-friendly guide to real-world business intelligence (2025)

R. Kimball, M. Ross The Data Warehouse Toolkit - the definitive guide to dimensional modeling, 3rd Edition. John Wiley & Sons, USA, (2013)

Opcional

Será disponibilizada consoante os interesses dos estudantes e atualizações tecnológicas relevantes.