| DISCIPLINA: TÓPICOS AVANÇADOS | SEMESTRE: 5º |
| CóDIGO DA DISCIPLINA: INF022 | |
| CARGA HORÁRIA: 60 HORAS | |
| PROFESSOR: RENATO NOVAIS | 2015.1 - Atual |
Objetivos Gerais
Apresentar abordagens de temas atuais, circunstanciais e/ou inovadores de problemas relacionados aos sistemas computacionais e a área de tecnologia da informação. Aprofundamento de técnicas específicas e aplicadas à solução de problemas locais e regionais. Trata-se de disciplina sem ementa permanente. É adequada para introdução de novas disciplinas normalmente não previstas.
Ementa (2019.2)
Desenvolvimento móvel. Desenvolvimento multiplataforma. Projeto e desenvolvimento de sistemas.
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Referências para material de aula
- Plano de Ensino Remoto Emergencial
- Acompanhamento da Disciplina 2019.2
- Ver transparências na galeria da disciplina
- GIT, http://git-scm.com/book/pt-br
Avaliação da Disciplina por alunos
Semestralmente, a partir de 2017.2, os alunos são convidados a avaliar a disciplina de forma voluntária e anônima. Abaixo, estão disponíveis os relatórios das avaliações
Semestres Anteriores
Ementa (2019.1)
Big Data, Análise de Dados, Visualização de Informação, Análise Visual de Dados, Desenvolvimento de framework de visualização.
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Referências para material de aula
- Acompanhamento da Disciplina 2019.1
- Ver transparências na galeria da disciplina
- GIT, http://git-scm.com/book/pt-br
Ementa (2018.2)
Desenvolvimento móvel. Plataformas nativas e multiplataforma. Projeto e desenvolvimento de sistemas.
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Referências para material de aula
- Acompanhamento da Disciplina 2018.2
- Ver transparências na galeria da disciplina
- GIT, http://git-scm.com/book/pt-br
Ementa (2018.1)
Big data, Análise de Dados, Visualização de Informação.
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Referências para material de aula
- Ver transparências na galeria da disciplina
- Manyika, James, et al. "Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity." (2011).
- Igual, Laura, and Santi Seguí. Introduction to Data Science: A Python Approach to Concepts, Techniques and Applications. Springer, 2017.
- Riccardo Mazza. 2009. Introduction to Information Visualization (1 ed.). Springer Publishing Company, Incorporated.
- GIT, http://git-scm.com/book/pt-br
Ementa (2017.1 - 2017.2)
Introdução à Evolução e Manutenção de Software, Compreensão de Software, Desenvolvimento distribuído de software, Desenvolvimento de aplicativos móveis com Qt/QML.
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Referências para material de aula
- Ver transparências na galeria da disciplina
- Evolução de Software, Ian Sommervile, Engenharia de Software, Capítulo 21.
- GIT, http://git-scm.com/book/pt-br
- Ferramentas de Metricas Java: http://www.monperrus.net/martin/java-metrics/, https://developers.google.com/java-dev-tools/codepro/
- QML
- Apresentação de QML na ERBASE 2017
- QML book
- Repositório github com exemplos de projetos iniciais em QML
Ementa (2015.1 - 2016.2)
Introdução à Evolução e Manutenção de Software, Introdução à Visualização de Informação e de Software, Compreensão de Software, Métricas de Software, Desenvolvimento de plug-ins para suporte à compreensão de software, Desenvolvimento distribuído de software.
Equipes e Temas do Trabalho Prático (2015.1)
| Trabalho | Peso | Datas | |
| Entrega | Apresentação | ||
| T1 - Desenvolver uma nova melhoria no Visminer (individual) | 1 | 23/8/15 | 26/8/15 |
| T2 - Criar testes automatizados para o Visminer (em Dupla) | 3 | ?? | ?? |
| T3 - Criar uma Visualização nova utilizando D3JS, Google Charts (Individual) | 6 | Final do Semestre | Final do Semestre |
Possibilidades para o Trabalho 1:
- Suporte a um novo repositório : Bugzilla, Mantis, Jira, etc
- Desenvolvimento de uma nova métrica
- Melhoria do código core do Visminer em algum aspecto
- Suite de teste automatizado para o Visminer
- Feature de sincronização do repositório Git Local com a base de dados do Visminer
Trabalho 2:
- Utilizar uma ferramenta de métricas Java para medir o Visminer-Test (2/09/15)
- Criar casos de teste no Visminer sobre o Visminer-Test
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