TEC08 – INTERAÇÃO HUMANO-COMPUTADOR – IHC (60h)

CH TEÓRICA: 45HCH PRÁTICA: 15HCH EXTENSÃO: 0HCH SEMANAL: 4H
TIPO: ObrigatóriaPRÉ-REQUISITOS: NenhumCRÉDITOS: 4
OBJETIVOS:

Capacitar o aluno nos processos de interação homem-máquina, habilitando a utilização de métodos, princípios de design e planejamento.
EMENTA:

Visão pró-antropocêntrica da relação homem-máquina; Princípios e objetivos da ergonomia. Tarefa e
atividade. Comunicação usuário-sistema. Comunicação projetista- usuário. Modelagem do usuário. Engenharia cognitiva e semiótica. Processos de Design. Princípios e Diretrizes para o Design. Usabilidade e acessibilidade de interfaces. Avaliação de interfaces.
BIBLIOGRAFIA BÁSICA:

• PREECE, J.; ROGERS, Y.; SHARP, H. Design de Interação. 3. ed. Bookman, 2013.
• BARBOSA, S. D. J.; SILVA, B. S. Interação Humano-Computador. Campus, 2010.
• BENYON, D. Interação Humano-Computador. 2. ed. Pearson, 2011.
BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR:

• CYBIS, W.; BETIOL, A. Ergonomia e Usabilidade. 3. ed. Novatec, 2015.
• KRUG, S. Não Me faça Pensar - Usabilidade na Web. 2. ed. Alta Books, 2008.
• LOWDERMILK, T. Design Centrado no Usuário. Novatec, 2013.
• NIELSEN, J.; LORANGER, H. Usabilidade na Web - projetando websites com qualidade. Campus, 2007.
• OLIVEIRA NETTO, A. A. IHC e I.H.C. e a Engenharia Pedagógica - Interação Humano Computador - Interação Humano Computador. Visual Books, 2010.

PRO03 – PROGRAMAÇÃO ORIENTADA A OBJETO – POO (60h)

CH TEÓRICA: 45HCH PRÁTICA: 15HCH EXTENSÃO: 0HCH SEMANAL: 4H
TIPO: ObrigatóriaPRÉ-REQUISITOS: PRG02CRÉDITOS: 4
OBJETIVOS:

Capacitar a compreensão correta por parte do aluno da aplicação da orientação a objetos.
Apresentar a implementação dos mecanismos teóricos e recursos adicionais de uma linguagem orientada a objetos. Apresentar os recursos básicos para criação de interfaces gráficas e acesso a banco de dados
EMENTA:

Introdução aos conceitos de programação orientada a objetos. Modelo de Objetos. Classes, atributos, métodos, mensagens, encapsulamento. Conceitos e técnicas de programação.
Desenvolvimento de sistemas com classes, herança, polimorfismo, bibliotecas, reusabilidade e interfaces. Noções de padrões de projeto e de codificação. Interfaces gráficas com o usuário.
BIBLIOGRAFIA BÁSICA:

Fernando Feltrin. Python do ZERO à Programação Orientada a Objetos. Editora Uniorg, 2019
SIERRA, K; BATES, B. Use a cabeça! Java. Tradução da Segunda Edição. Alta Books, 2007.
DALL’OGLIO, Pablo. PHP Programando com Orientação a Objetos 3ª Edição. Novatec Editora, 2015.
BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR:

ARNOLD, K.; GOSLING, J.; HOLMES, D. A Linguagem de Programação Java. 4. ed. Bookman, 2007.
HORSTMANN, C. Conceitos de Computação com Java. 5. ed. Bookman, 2009. • JANDL JR, P. Java – guia do programador. 3. ed. Novatec, 2015.
MENDES, D. R. Programação Java com Ênfase em Orientação a Objetos. Novatec, 2009.​
SCHILDT, H.; SKRIEN, D. Programação com Java. Bookman, 2013.

TEC05 – ANÁLISE DE DADOS (60h)

CH TEÓRICA: 30HCH PRÁTICA: 30HCH EXTENSÃO: 0HCH SEMANAL: 4H
TIPO: ObrigatóriaPRÉ-REQUISITOS: TEC01CRÉDITOS: 4
OBJETIVOS:

Capacitar os alunos a utilizar ferramentas e técnicas de coleta, processamento e análise de grandes volumes de dados, tanto de fontes internas quanto externas, como redes sociais e notícias. Ao final da disciplina, os alunos serão capazes de preparar, explorar e modelar dados, gerando insights e relatórios que apoiem as tomadas de decisão em ambientes empresariais.
EMENTA:

Estudo de conceitos e técnicas para a formulação de problemas baseados em dados. Coleta e descoberta de dados de diferentes fontes. Visualização de dados para insights iniciais.
Preparação e tratamento de dados para análise. Análise exploratória e extração de características relevantes. Modelagem de problemas para a geração de relatórios e apoio à tomada de decisões em empresas.
BIBLIOGRAFIA BÁSICA:

PRADO, F. O. C. Análise de dados com Python. Batatais.
SHARDA, Ramesh, DELEN, Dursun, TURBAN, Efraim. Business Intelligence e análise de dados para gestão do negócio. 4. ed. Porto Alegre: Bookman, 2019.
MCKINNEY, WES. Python Para Análise de Dados: Tratamento de Dados com Pandas, NumPy & Jupyter, 3ª edição. 2023.​
GASPAR, j.S, REIS, Z.S.N, Introdução à Análise de Dados em Saúde com Python. Centro de Inovação em Inteligência Artificial em Saúde. disponível em: https://www.bu.ufmg.br/imagem/00002c/00002cd9.pdf
BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR:

AKEVDP. Computação em matrizes NumPy: funções universais. Disponível em: https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/02.03-computation-on-arrays-ufuncs.html.
MATPLOTLIB. Tutorials. Disponível em: https://matplotlib.org/tutorials/index.html. Acesso em: 5 ago. 2022. NUMPY. Estatísticas. Disponível em: https://numpy.org/doc/stable/reference/routines.statistics.html. Acesso em: 6 set. 2024.
PANDAS. Open source data analysis tool. Disponível em: https://pandas.pydata.org. Acesso em: 6 fev. 2024.
SCIKIT-LEARN. Machine learning in Python. Disponível em: https://scikit-learn.org.

ACEX1 – PROJETO DE EXTENSÃO I (60h)

CH TEÓRICA: 30HCH PRÁTICA: 30HCH EXTENSÃO: 60HCH SEMANAL: 4H
TIPO: ObrigatóriaPRÉ-REQUISITOS: NenhumCRÉDITOS: 4
OBJETIVOS:

Organizar um evento acadêmico científico é promover a integração entre a comunidade acadêmica, profissionais da área e a sociedade em geral. Além disso, busca disseminar conhecimentos, estimular o debate e incentivar a participação dos alunos em atividades de extensão.
EMENTA:

Definir o nome e a temática do evento e o período junto a coordenação do curso e incluir algumas dessas formas de participação da comunidade:
●​ Palestras e Mesas Redondas:
○​ Convidar especialistas da área de TI para discutir tópicos relevantes, como tendências tecnológicas, inovação, ética na computação e impacto social.
○​ Exemplos de temas: “Inteligência Artificial na Indústria”, “Segurança Cibernética”, “Desenvolvimento Ágil de Software”.
●​ Minicursos e Oficinas:
○​ Realizar sessões práticas com foco em habilidades específicas, como programação, design de interfaces, gerenciamento de projetos.
○​ Exemplos de minicursos: “Introdução ao Python”, “UX Design”, “Scrum na Prática”.
●​ Apresentação de Trabalhos Acadêmicos:
○​ Estimular a produção científica dos alunos.
○​ Submissão de artigos, projetos e pesquisas relacionadas à área de ADS.
○​ Avaliação por uma comissão científica.
○​ Premiação para os melhores trabalhos.
●​ Feira de Projetos e Startups:
○​ Espaço para os alunos apresentarem seus projetos, protótipos e ideias inovadoras.
○​ Networking com empresas e investidores.
○​ Exemplos: “Aplicativo para Gestão de Finanças Pessoais”, “Plataforma de E-commerce”.
BIBLIOGRAFIA BÁSICA:

Relacionadas à área de desenvolvimento do projeto de extensão.
BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR:

●​ Resolução CNE/CES no 7, de 18 de dezembro de 2018, que estabelece as Diretrizes para a Extensão na Educação Superior Brasileira e regimenta o disposto na Meta 12.7 da Lei no 13.005/2014.
●​ RODRIGUES, Renato; Gonçalves, José Correa. Procedimento de Metodologia Científica. 9ª ed. Lages, SC: PAPERVEST, 2020.

DIV05 – METODOLOGIA DO TRABALHO CIENTÍFICO (60h)

CH TEÓRICA: 45HCH PRÁTICA: 15HCH EXTENSÃO: 0HCH SEMANAL: 4H
TIPO: ObrigatóriaPRÉ-REQUISITOS: NenhumCRÉDITOS: 4
OBJETIVOS:

●​ Propiciar noções fundamentais sobre a produção do conhecimento científico, ressaltando a importância da teoria do conhecimento e o uso de técnicas de pesquisa.
●​ Estimular o processo de pesquisa na busca, produção e expressão do conhecimento, despertando no aluno interesse e valorização desta em sua vida profissional.
●​ Analisar questões fundamentais da metodologia científica pela aplicação de técnicas de estudo e pesquisa, com vistas a elaboração de trabalhos científicos.
EMENTA:

Reflete sobre a natureza do conhecimento científico. Utiliza técnicas que facilitem o processo de aprendizagem e a construção de trabalhos científicos: as pesquisas bibliográficas, a coleta de dados, a elaboração de resumos, fichamentos, resenhas e referências bibliográficas. Aborda os procedimentos da ABNT: Normas para Elaboração de Trabalhos Acadêmicos. Orienta sobre a elaboração do Projeto e Relatório de Pesquisa.
BIBLIOGRAFIA BÁSICA:

ANDRADE, Maria Margarida de. Introdução à metodologia do trabalho científico: elaboração de trabalhos na graduação. São Paulo: Atlas, 1993.
CARVALHO, Maria Cecília M. de (Org.). Construindo o saber. Metodologia científica: fundamentos e técnicas. 4 ed. Ver. E ampl. Campinas, SP: Papirus, 1994.
GIL, A. C. Como Elaborar Projetos de Pesquisa. 5. ed. Atlas, 2010.
LUCKESI, C. Filosofia da Educação. São Paulo: Cortez, 1991.
BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR:

AZEVEDO, I. B.; ASSMANN, H. O prazer da produção científica: diretrizes para a elaboração de trabalhos acadêmicos. UNIMEP, 1997.
BOOTH, W.; COLOMB, G.; WILLIAMS, J. A arte da pesquisa. São Paulo: Martins Fontes, 2000.
BARROS, Aidil Jesus Paes de. LEHFELD, Neide Aparecida de Souza. Fundamentos de Metodologia Científica: um guia para a iniciação científica. 2. ed. Amp. São Paulo: Makron Books, 2000.
BASTOS, Cleverson. KELLER, Vicente. Aprendendo a aprender: Introdução à metodologia científica.14. ed. Petrópolis, RJ: Vozes, 2000.
CAPRA, F. O ponto de mutação: a ciência, a sociedade e a cultura emergente. São Paulo:Cultrix, 2002.