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Atividade
| 136321 - Programação para Ciência de Dados |
| Período da turma: | 24/01/2026 a 28/03/2026
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| Descrição: | Objetivos:
Fornecer conhecimento básico em programação para ciência de dados. Apresentar conceitos de programação e plataformas de controle e hospedagem de código-fonte. Apresentar o ambiente de programação jupyter notebook. Introduzir a linguagem Python e pacotes importantes, como Numpy, Matplotlib e Pandas. Introduzir IA generativa como assistente de programação. Ementa: 1. Conceitos e paradigmas de programação 2. Instalação do python e seus pacotes; Colab; jupyter notebook como ambiente de programação 3. Tipos básicos, declaração e atribuição de variáveis; Tipos estruturados: sequências, dicionários; Estruturas de decisão e repetição; Funções 4. Programação funcional; comprehentions; busca e ordenação; I/O; classes e objetos 5. Introdução ao NumPy: arrays e dimensões, indexação, operações com arrays, broadcasting, operações aritméticas e reduções 6. Introdução ao Matplotlib: visualizações básicas 7. Introdução ao Pandas: DataFrames e Series; I/O; indexação hierárquica; manipulação de dados faltantes; busca, substituição e transformação de dados; estatísticas 8. Groupby, agregações e transformações; 9. Engenharia de prompts e IA generativa como assistente de programação Referências: 1. Forbellone, André Luiz Villar. Lógica de programação: a construção de algoritmos e estruturas de dados. São Paulo, SP : Makron, 1993. 2. Mark Lutz. Learning Python: Powerful Object-Oriented Programming, O'Reilly, 2013. 3. Wes McKinney, Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython, O'Reilly, 2023 4. Langtangen, H. P. A primer on scientific programming with Python. Springer: Berlin Heidelberg, 2012. |
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| Carga Horária: |
40 horas |
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| Tipo: | Obrigatória | ||||
| Vagas oferecidas: | 320 | ||||
| Ministrantes: |
Luis Gustavo Nonato |
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