Horário e local
Turma 1
3a-feira: 14:20 – 16:00, aula de LABs 205 e 206, IFSC
alunos cujos nomes inciam em A até K
5a-feira: 14:20 – 16:00, aula de LAB 205 e 206, IFSC
alunos cujos nomes inciam em L até Y
Turma 2
3a-feira: 16:20 – 18:00, aula de LABs 205 e 206, IFSC
alunos cujos nomes inciam em A até K
5a-feira: 16:20 – 18:00, aula de LAB 205 e 206, IFSC
alunos cujos nomes inciam em L até Y
Estagiários PAE & Monitor
Samuel Rocha – samuelrs@usp.br
Filomen Incahuanaco Quispe – fincahuanaco@usp.br
Guilherme Montroni – gmontroni@usp.br
Atendimento online: agendamento via e-mail com o Samuel
Avaliação
2 provas
P1 (10 pontos): dias 18/10 e 20/10
P2 (10 pontos): dias 15/12 (online)
vários trabalhos semanais (toda 5a-feira às 18:30)
entrega dos trabalhos: 3a-feiras às 14:00
10 pontos cada trabalho
nota dos trabalhos (NT) = média das notas dos trabalhos
nota final = 0.20*NT + 0.35*P1 + 0.45*P2
REC
data: primeira semana de aula de 2023
matéria toda!
Cronograma
Apresentação do Curso (16/08 e 18/08 ) – aula no Anfiteatro Novo (IFSC)
Introdução aos Algoritmos & Platorma Stepik (23/08 e 25/09) – aula no Anfiteatro Novo (IFSC)
Variáveis, Tipos de Dados e Operadores em Python (30/08 e 01/09) – início dos trabalhos
Recesso (06/09 e 08/09)
Estruturas de Decisão em Python (13/09 e 15/09)
Estruturas de Repetição em Python (20/09 e 22/09)
Listas em Python (27/09 e 29/09)
Matrizes em Python (04/10 e 06/10)
SIFISC - não haverá aula (11/10 e 13/10)
P1 (18/10 e 20/10)
dia 18/10 (3a-feira): alunos cujos nomes inciam em A até K
dia 20/10 (5a-feira): alunos cujos nomes inciam em L até Y
SIBGRAPI 2022 - não haverá aula (25/10 e 27/10)
Revisão da P1 (01/11 e 03/11) - não haverá aula no dia 03/11 - recesso
Dicionários e Tuplas (08/11 e 10/11)
Funções em Python (15/11 e 17/11) - não haverá aula no dia 15/11 - feriado
Funções em Python (22/11 e 24/11) - não haverá aula no dia 24/11 - Copa
Recursão Ordenação (29/11 e 01/12)
Arquivos (06/12 e 08/12)
Numpy & Matplotlib (13/12) - não cai na prova!
P2 - (15/12 - online)
Links Adicionais
Senha dos LABs do IFSC: http://basalto.ifsc.usp.br/
Pynthon 3 online no Repl.it
Download Python 3: http://www.python.org/
Download Geany IDE: http://www.geany.org/
Download PyCharm IDE: https://www.jetbrains.com/pt-br/pycharm/download/
Google Colaboratory (jupyter notebooks)
Anaconda: https://www.anaconda.com/distribution/
Visualização passo a passo de códigos: http://pythontutor.com/
Caderno de Exercícios de Python do Prof. Jesús Mena-Chalco (UFABC)
Referências principais
Python Crash Course, Erick Matthes, No Starch Press; 2015.
Aprendendo Python, David Ascher & Mark Lutz, Editora Bookman, 2ª edição, 2007.