Proporcionar ao aluno o desenvolvimento da sua capacidade de abstração e resolução de problemas utilizando algoritmos e estruturas de dados. A avaliação da aprendizagem será realizada através de três testes teóricos totalizando 60% da nota, além de trabalhos de execução correspondentes aos restantes 40%. Habilitar o aluno a dominar as principais técnicas utilizadas na implementação de estruturas básicas de dados, ordenação e busca de algoritmos na memória principal e na memória externa, bem como realizar análises simples da complexidade dos algoritmos.
A avaliação da aprendizagem será realizada através de três testes com valor de 20%, três trabalhos, com valores de 10%, 15% e 15%. Análise de algoritmos, paradigmas de design de algoritmos, teoria da complexidade de algoritmos, algoritmos de grafos, processamento de strings, algoritmos paralelos e introdução a algoritmos de criptografia. No final desta unidade curricular, o aluno deverá ser capaz de analisar e projetar algoritmos e saber o que pode e o que não pode ser resolvido de forma eficiente pelo computador, através do estudo dos princípios básicos da teoria da complexidade algorítmica.
Todo o material didático é disponibilizado ao aluno por meio da plataforma UFSJ CampusVirtual. A entrega das listas e relatórios fornecidos também é feita por meio do Campus Virtual da UFSJ.
COORDENADORIA DO CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Entrada e Saída
- Representação de Números 1.4. Erros absolutos e relativos
- Propagação de Erro: Instabilidade Numérica 2. Raízes (ou Zeros) de Funções Reais
- Introdução
- Métodos Numéricos para o Cálculo de Raízes Reais 2.3. Métodos iterativos para se obter zeros reais de funções
- Estudo da Convergência 3. Resolução de Sistemas Lineares
- Métodos Iterativos a) Método de Gauss-Jacob
- Método dos Mínimos Quadrados 4.3. Método das Equações Normais
- Mínimos Quadrados Lineares para várias variáveis
- Método de Massey e aplicação do MMQ a problemas de ranking 5. Interpolação
- Interpolação Polinomial 5.2. Forma de Lagrange
- Forma de Newton Gregory
- Identificando a melhor ordem do polinômio 5.6. Estudo de Erro na Interpolação
- Integração Numérica
- Regra dos Trapézios Repetida 6.4. Regra de Simpson
- Regra de Simpson Repetida 7. Polinômios de Taylor
- Caso de grau 1 7.2. Caso de grau 2
- Ajuste de curvas por mínimos quadrados lineares e não-lineares 4.1 – Mínimos quadrados lineares (Funções Ortogonais)
- Soluções aproximadas para Equações Diferenciais Ordinárias 6.1 – Introdução
Conceitos básicos: características da abordagem de banco de dados; modelos de dados, esquemas e instâncias; arquitetura de um sistema de banco de dados; componentes de um sistema de gerenciamento de banco de dados. Modelos de dados: modelagem de dados usando entidades-relacionamentos; modelo de dados relacional; limitações de um banco de dados relacional; álgebra e cálculo relacional. Projetos de banco de dados: Dependências funcionais; Fases de normalização e design do banco de dados.
No final desta unidade curricular, o aluno deverá ser capaz de desenhar, criar e implementar modelos de dados em gestores de bases de dados. O aluno deve conhecer em detalhe os fundamentos da modelação e desenho de bases de dados, a sua linguagem, as funcionalidades dos sistemas de gestão de bases de dados e as técnicas de implementação destes sistemas. Características da abordagem de banco de dados Modelos de dados, esquemas e instâncias Arquitetura de um sistema de banco de dados.
PETER Rob, Carlos Coronel, Database Systems - Design, Implementation and Administration (8ª edição tradução norte-americana), Cengage Learning 2010. Criar condições para o aluno definir e calcular derivadas de funções e aplicá-las na resolução de problemas. Máximos e mínimos de funções de diversas variáveis e aplicações; multiplicadores de Lagrange; Integrais duplos e aplicações; Mudança de variáveis em integrais duplos: afim e polar; Integrais triplos; Mudança de variáveis em integrais triplos: afins, cilíndricos e esféricos.
A avaliação de substituição ocorre por meio de uma prova que abrange todo o conteúdo da disciplina.
Ementa
Objetivos
Conteúdo Programático
Metodologia de Ensino
Critérios de Avaliação
Bibliografia Básica
Bibliografia Complementar
- Um pouco de história
- Por que estudar Estatística?
- Visão geral da Estatística
- Aplicações em Ciência da Computação
- Amostragem
- ESTATÍSTICA DESCRITIVA UNIVARIADA
- Tabelas de distribuição de frequências e representação gráfica de resultados
- Medidas-resumo mais usuais em estatística descritiva univariada
- ESTATÍSTICA DESCRITIVA BIVARIADA
- Associação entre duas variáveis categóricas
- Correlação entre duas variáveis numéricas
- Experimento aleatório, espaço amostral e eventos
- Definição de probabilidade
- Probabilidade condicional e Teorema de Bayes
- Independência de eventos
- Variáveis aleatórias discretas
- Distribuição de variáveis aleatórias discretas: Binomial e Poisson
- Variáveis aleatórias contínuas
- Distribuição de variáveis aleatórias contínuas: Normal e Exponencial
- INFERÊNCIA ESTATÍSTICA
- Estimação
- Teste de hipóteses
- REGRESSÃO LINEAR
- Pressupostos
- Regressão linear simples
- Poder explicativo do modelo de Regressão
- Significância geral do modelo e de cada um dos parâmetros
- Construção de intervalos de confiança dos parâmetros do modelo e elaboração de previsões
Resolver problemas de aplicação envolvendo equações diferenciais ordinárias (EDP) e equações parciais (EDP) básicas de 1ª e 2ª ordem. Modelagem com equações de primeira ordem Diferenças entre equações lineares e não lineares Equações autônomas e dinâmica populacional Equações exatas e fatores de integração Equações lineares de segunda ordem. Equações homogéneas com coeficientes constantes Soluções de equações lineares homogéneas; o Raízes complexas wronskianas da equação característica.
Sistemas de equações lineares algébricas; Independência linear, autovalores, autovetores Teoria básica de sistemas de equações lineares de primeira ordem. Separação de variáveis; Condução de calor em bar Outros problemas de condução de calor. Consiste na apresentação oral e escrita de um estudo de aplicação de algum conteúdo estudado na disciplina.
Este é um teste substitutivo e o aluno que utilizar este recurso receberá no semestre nota máxima de 6. Equações Diferenciais Elementares e Problemas de Valores Limite. Avaliações formativas e somativas e o desenvolvimento de um projeto que usa estatística para fornecer soluções para problemas típicos de computação. Seminário (S): Realizado em grupo para a apresentação de um trabalho científico apresentando um problema relacionado com a área da informática.
Força e campos elétricos; Potencial elétrico; Capacitância e dielétricos; Resistência; Correntes e circuitos elétricos; Semicondutor; Campo magnético; Lei de Ampère; Lei de indução de Faraday; Indutância e oscilações eletromagnéticas; Corrente alternada; Propriedades magnéticas da matéria.
1UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO JOÃO DEL-REI – UFSJ
COORDENADORIA DO CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO – CCOMP
CURSO: Ciências da Computação
Grau Acadêmico: Bacharelado Turno: Integral Currículo: 2014
Unidade curricular: Geometria Analítica
Natureza: Obrigatória Unidade Acadêmica: DEMAT Período: 1º Carga Horária
Professora: Monique Müller Lopes Rocha Ano/semestre: 2023/1
EMENTA
OBJETIVOS
CONTEÚDO PROGRAMÁTICO
Vetores no plano e no espaço
Retas e planos
Mudança de coordenadas
Cônicas
Quádricas
METODOLOGIA E RECURSOS COMPLEMENTARES
CRITÉRIOS DE AVALIAÇÃO
BIBLIOGRAFIA BÁSICA
BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR
3Monique Müller Lopes Rocha
Unificação 4.6 Resolução
Aplicação de 1 avaliação substituta: ao final do período letivo, os alunos com nota inferior a 60 valores receberão uma avaliação substitutiva abrangendo todo o conteúdo da disciplina. Ao final do curso, o aluno estará apto a aplicar os conhecimentos adquiridos no curso a problemas de informática. Lógica proposicional: Proposições e variáveis proposicionais, Conexões lógicas e tabelas verdade, Tautologia e contradição, Consequência lógica, Equivalência lógica, Tipos de argumentos.
Regras de Inferência
Lógica de Predicados: Variáveis e predicados, Quantificadores
Demonstrações e Provas: Técnicas para implicação, Prova por contradição, Prova por casos, Prova por indução
Sequências e Indução Matemática
Introdução à Teoria dos Conjuntos: Conceito de conjuntos, Formas de definição de conjuntos, Operações sobre conjuntos, Axiomas e propriedades, Partições
Relações, Funções e Ordens: Pares ordenados, Relações e suas propriedades, Relações de equivalência e classes de equivalência, Funções, Ordens parciais
Sequências Numéricas: Progressões, Definições Recursivas, Relações de Recorrência, Funções Geratrizes
Análise Combinatória
Este curso visa apresentar algumas das técnicas de mineração de dados, discutir os detalhes de seu uso e analisar as áreas de aplicação onde essas técnicas são usadas. No final desta unidade curricular, o aluno deverá ser capaz de desenhar e avaliar um processo completo de descoberta de conhecimento utilizando bases de dados reais.
Processo de descoberta de conhecimento Preparação dos dados
Conceitos básicos de coleta e engenharia de dados 1. Exploração estática
Técnicas de mineração de dados 1. Classificação
Domínios de aplicação
Fundamentals of Data Mining Algorithms, Cambridge, 2012. a ser publicado, mas atualmente disponível em: . http://www.dcc.ufmg.br/miningalgorithms/DokuWiki/doku.php). KDD (http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/db/conf/kdd/index.html), SDM (http://www.informatik.uni-trier.de/~%20ley/ db/conf/sdm/index.html), SIGMOD (http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/db/conf/sigmod/index.html), VLDB (http://www.informatik .uni-trier.de/~ley/db/conf/vldb/index.html), ICDM (http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/db/conf/icdm/index.html) , e ICDE.( http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/db/conf/icde/index.html) 4. Navathe, Database Systems, Pearson, 2010. Ao final do curso, o aluno deve ser capaz de analisar um sistema/fenômeno simples e propor modelos que tentem reproduzir o comportamento do sistema, além de realizar simulações computacionais com os modelos e analisar os resultados obtidos.
O conteúdo da avaliação substituta será todo o conteúdo ministrado no curso e esta avaliação substituirá a nota mais baixa obtida em uma das quatro avaliações. Estudo de conceitos, técnicas e ferramentas de desenvolvimento de software, com ênfase no processo criativo de aplicações práticas como experiência expressiva e tecnológica. Criação de um software através da realização de um desenvolvimento ao longo do curso.
Apresentar uma visão geral dos fundamentos, técnicas e ferramentas para desenvolvimento de software, com ênfase em um processo moderno, prático e tecnológico. No final de cada aula teórica será disponibilizada uma lista de exercícios, que deverão ser preenchidos e entregues pelo aluno até à aula prática seguinte. Caso a nota mais baixa seja de atividades práticas, será uma avaliação prática com prazo de uma semana para ser concluída.
Caso o aluno precise faltar a uma avaliação durante o semestre por motivos de saúde ou força maior, o aluno deverá aderir aos procedimentos do curso e encaminhar o pedido de avaliação substituta ao CCOMP. Caso o pedido seja aprovado, o aluno deverá realizar a atividade de reposição ao final do semestre, no mesmo dia e horário em que ocorrerá a avaliação de reposição de conteúdo integral (o aluno é livre para fazer as duas avaliações neste momento, se necessário).
REITORIA DE ENSINO DE GRADUAÇÃO – PROEN
COORDENADORIA DO CURSO DA CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO - UFSJ
Curso: Ciência da Computação
Docente: Natália Elvira Sperandio
Grau Acadêmico: Bacharelado Turno: Integral Currículo: 2014
Unidade curricular: Português Instrumental
Natureza: Obrigatória Unidade Acadêmica: DELAC Período: 1º período/2023 Código CONTAC
Carga Horária: 36 horas-aula ou 33 horas
CONTEÚDO PROGRAMÁTICO
- Letramentos acadêmicos: conceito e aplicação 2. O processo comunicativo
- A relação entre a língua falada e a escrita 2.2 Os diferentes registros da Língua Portuguesa
- As diferenças entre os Gêneros textuais e os Tipos textuais
- O processo de leitura e escrita nos diferentes gêneros acadêmicos: resenha, resumo, relatório, ensaio, artigo e demais gêneros que se fizerem necessários
- Redação técnica e pesquisa científica – Normas da ABNT
- Alguns aspectos gramaticais: coesão, coerência, ortografia, acentuação e o novo acordo ortográfico
O processo de leitura e escrita em diferentes gêneros acadêmicos: resenha, resumo, relatório, ensaio, artigo e outros gêneros necessários ensaio, artigo e outros gêneros necessários.
METODOLOGIA DE ENSINO
Fornecer conhecimentos teóricos e práticos em computação gráfica clássica, respeitando seus aspectos computacionais e matemáticos, dando ao aluno conhecimentos básicos na área de Computação Gráfica e fornecendo uma base para estudos posteriores nesta área. Só pode fazer quem tiver nota acima de 3,0 no somatório das atividades semestrais e for frequente.
COORDENADORIA DO CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
COORDENADORIA DO CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO PLANO DE ENSINO
Subtração
