est1-1---algoritmos-e-tecnicas-de-programacao-i

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UNIDADE UNIVERSITÁRIA: Faculdade de Ciências e Tecnologia 
CURSO: Estatística 
HABILITAÇÃO: Bacharelado 
OPÇÃO: 
DEPARTAMENTO RESPONSÁVEL: Departamento de Estatística 
IDENTIFICAÇÃO: 
CÓDIGO DISCIPLINA OU ESTÁGIO SERIAÇÃO IDEAL 
EST0221 ALGORITMOS E TÉCNICAS DE 
PROGRAMAÇÃO I 
1º Ano 
OBRIG./OPT/EST PRÉ/CO/REQUISITOS ANUAL/SEMESTRAL 
Obrigatória 1º Semestre 
CRÉDITO 
 
CARGA HORÁRIA 
TOTAL 
DISTRIBUIÇÃO DA CARGA HORÁRIA 
TEÓRICA PRÁTICA TEO/PRAT OUTRAS 
04 60 h 30 h 30 h 
NÚMERO MÁXIMO DE ALUNOS POR TURMA 
AULAS TEÓRICAS AULAS PRÁTICAS AULAS TEOR/PRÁTICAS OUTRAS 
 
 
OBJETIVOS (Ao término da disciplina o aluno deverá ser capaz de:) 
1. Conhecer o computador e seus componentes de forma geral; 
2. Conhecer as principais formas de representação de um algoritmo, independente de uma 
linguagem de programação em particular; 
3. Sistematizar e organizar seu raciocínio na resolução de diferentes problemas de forma 
algorítmica; 
4. Dominar o conceito de variáveis: variáveis unidimensionais, vetores e matrizes; comandos 
sequenciais, seletivos e de repetição; ponteiros e endereços de variáveis e entrada/saída de 
dados; 
5. Estudar algoritmos fundamentais da estatística: cálculo de parâmetros estatísticos (média, 
variância, etc.); comparação; ordenação e busca. 
 
CONTEÚDO PROGRAMÁTICO (Título e descriminação das Unidades) 
1. Arquitetura de um Computador – Modelo de Von-Newman 
• Unidades funcionais básicas (entrada/saída, memória, unidade lógica e unidade de controle); 
• características de cada uma das unidades; princípio de funcionamento; 
2. Algoritmos e Lógica de Programação 
• Algoritmos (conceito, exemplos de algoritmos, requisitos, exemplos de ações algorítmicas no 
cotidiano, solução algorítmica de um problema); 
• Formas de Representação de um algoritmo (descrição Narrativa, exemplos; fluxogramas: 
simbologia associada à entrada/saída e as diferentes estruturas de controle, exemplos; 
desenvolvimento da lógica de programação usando fluxogramas; resolução de problemas; 
pseudocódigo, simbologia associada à entrada/saída e as diferentes estruturas de controle, 
exemplos; analogia entre os símbolos de ambas as representações e comparações entre elas, 
desenvolvimento da lógica de programação usando pseudocódigo; resolução de problemas); 
3. Noções Gerais sobre Linguagens de Programação 
o Classes de linguagens (imperativas, POO, funcionais, lógicas); linguagens de baixo 
nível, nível médio (montadoras) e de alto nível; Compiladores e Interpretadores; 
4. Linguagem de Programação de Alto Nível 
o Aspectos históricos, conceitos e características básicas; compiladores existentes em 
diferentes plataformas; 
o Estrutura geral de um programa (linguagem adotada); operadores (atribuição, 
boleanos, aritméticos, relacionais, outros); precedência entre operadores; expressões 
aritméticas e boleanas; 
o Variáveis simples (identificadores e tipos de dados primitivos; resolução de problemas 
envolvendo); 
o Comandos de entrada e de saída; Estruturas de controle de fluxo de execução de 
programas (comando de atribuição; comando de seleção e comando de repetição); 
o Estruturas de dados homogêneas (arranjos multidimensionais, declaração, 
inicialização e representação interna; acesso a elementos de forma indexada; geração 
de números pseudoaleatórios; resolução de problemas envolvendo arranjos 
multidimensionais; estudos de casos unidimensionais (problemas de ordenação e de 
busca); manipulação matricial); 
5. Aplicações Específicas em Estatística 
• Elaboração de programas usando os conceitos estatísticos vistos. 
 
METODOLOGIA DO ENSINO 
As estratégias a serem utilizadas serão: 
- aulas teóricas/expositivas, resolução de exercícios intra-classe complementadas com exercícios extra-classe; 
- uso intensivo do Laboratório Didático de Computação visando fundamentar os conceitos teóricos, o 
desenvolvimento de programas e a familiarização com os ambientes de programação; 
- valorizar e estimular a participação do aluno objetivando criar uma maior dinâmica na sala de aula; 
- intercalar aula-expositiva com atividades intra-classe individuais e em grupo com atividades no Laboratório 
de Computação para uma melhor aprendizagem dos comandos da linguagem computacional; 
- desenvolvimento de projetos coletivos ou individuais de programação de conceitos estatísticos. 
- Além disso, poderão ser programadas atividades na modalidade semipresencial, até o limite máximo de 
20% da carga horária, conforme prevê a Portaria 4059 do MEC, de 10/12/2004. As atividades 
semipresenciais poderão ser realizadas por meio de trabalhos práticos e estudos dirigidos. 
 
BIBLIOGRAFIA BÁSICA 
1. ASCENCIO, A. F. G.; CAMPOS, E. A. V. C. Fundamentos da programação de computadores: 
algoritmos, pascal e C/C++. Pearson Prentice Hall, 2003. 355p. 
2. KERNINGHAN, B. W.; Ritchie, D. M. C: a Linguagem de Programação padrão ANSI. Rio de 
Janeiro:Editora Campus, 1990. 289p. 
3. KERNINGHAN, B. W.; Pike, R. A Prática de Programação. Rio de Janeiro: Editora Campus, 2000, 280p. 
4. HOLLOWAY, J. P. Introdução a Programação para Engenharia: resolvendo problemas com algoritmos, 
LTC Editora, 2006. 339p. 
5. LOPES, A.; GARCIA, G. Introdução à Programação: 500 exercícios resolvidos. Rio de Janeiro: Editora 
campus, 2002. 469p. 
6. MEDINA, M.; FERTIG, C. Algoritmos e programação: teoria e prática. São Paulo: Novatec Editora. 
384p. 2005. 
 
 
BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR 
1. CORMEN, T.H., Leiserson, C.E., Rivest R.L., Stein, C. Algoritmos: teoria e Prática. Rio de janeiro: 
Editora Campus, 2002. 916p. 
2. SKIENA, S. S. The ALGORITHM Design Manual. Springer-Verlag, 1998, 486p. 
3. WEISS, M. A. Data structures and algorithm analysis in C. 2ª ed. Menlo Park: Addison Wesley, 1997. 
511p. 
 
CRITÉRIOS DE AVALIAÇÃO DA APRENDIZAGEM 
• Média ponderada das avaliações (provas, listas de exercícios, trabalhos e seminários). 
• A avaliação deverá atender o Art. 8º da Resolução Unesp 106/2012, prever oportunidade de 
recuperação durante o desenvolvimento da disciplina (Resolução Unesp 75/2016) e exame 
final (Art. 81° do Regimento Geral da Unesp). 
 
EMENTA (Tópicos que caracterizam as unidades dos programas de ensino) 
Conhecer a arquitetura básica de um Computador (Modelo de Von-Neuman); aprender a 
implementar Algoritmos de programação usando de forma lógica, diferentes tipos de variáveis 
unidimensionais e conceitos de comando seqüencial, seletivos e de repetição; e adotar uma 
Linguagem de Programação de Alto Nível, para exercitar a implementação de algoritmos estatísticos 
usando os conceitos aprendidos. 
 
APROVAÇÃO: 
DEPARTAMENTO: 
 
 
 
 
 
Profa. Dra. 
Chefe do Depto. de Estatística 
CONSELHO DE CURSO: 
 
 
 
 
 
Prof. Dr. 
Coordenador do 
Curso de Estatística 
CONGREGAÇÃO: 
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