ICT4Dev – UEM | POLIMI

Capacitação de estudantes, docentes e investigadores no sector das TIC, actividades de pesquisa e realização de projectos inovadores para o desenvolvimento social e económico do País.

Facebook Instagram Youtube
Menu

I Edição do Summer School

By /

DISPOSIÇÕES GERAIS

Summer Schools

O projecto ICT4Dev, uma iniciativa que surge no âmbito de uma parceria entre a Universidade Eduardo Mondlane e o Politécnico de Milano, e, implementado pelo Centro de Informática da UEM, Faculdade de Ciências e Faculdade de Engenharia, prevê a realização de cursos de curta duração, designados Summer Schools, ministrados por Docentes do Politécnico de Milano, com a colaboração de Docentes e Técnicos UEM.

Na sua primeira edição, a iniciativa irá contemplar 3 cursos, nomeadamente, (1) Desenvolvimento Web com Python e Django, (2) Aplicações Mobile com (3) Flutter e Data Mining.

LOCAIS DE REALIZAÇÃO E CALENDÁRIO

  • Desenvolvimento Web com Python e Django

LOCAL: Complexo Pedagógico da UEM – Sala 201 (Campus Universitário)

CALENDÁRIO:

Data2ª Feira3ª Feira4ª Feira5ª Feira6ª Feira
25.07.202226.07.202227.07.202228.07.202229.07.2022
Horário10:00-13:3008:30-12:3008:30-12:3008:30-12:3008:30-12:30
  • Aplicações Mobile com Flutter

LOCAL: Espaço de Inovação da UEM  (Campus Universitário)

CALENDÁRIO:

Data5ª Feira6ª Feira2ª Feira3ª Feira4ª Feira
28.08.202202.08.202203.08.202204.08.202205.08.2022
Horário12:30-16:3012:30-16:3012:30-16:3012:30-16:3012:30-16:30

(3) Data Mining

LOCAL: Complexo Pedagógico da UEM – Sala 201 (Campus Universitário)

CALENDÁRIO:

Data2ª Feira3ª Feira4ª Feira5ª Feira6ª Feira
01.08.202202.08.202203.08.202204.08.202205.08.2022
Horário8:30-12:308:30-12:308:30-12:308:30-12:308:30-12:30

3. PLANOS TEMÁTICOS

Desenvolvimento Web com Python e Django

Pre-requisitos: Princípios básicos de programação

Ferramentas necessárias: Instalação de Python and PyCharm

Module 1 (4 hours) – Python Basics

  • Python programming styles
  • Types
  • Control flow
  • Data structures
  • Functions

Module 2 (4 hours) – Object Oriented Programming

  • Classes and Instances
  • Constructors
  • Class and static methods
  • Inheritance

Module 3 (4 hours) – Advanced Control Flow

  • Exceptions
  • Error handling
  • Generators
  • Context managers

Module 4 (4 hours) – Databases

  • Introduction to databases
  • Data modeling
  • SQL
  • Sqlite3 in Python
  • SQLAlchemy in Python

Module 5 (4 hours) – Web Apps

  • Client-server paradigm
  • Introduction to Django
  • Creating views
  • URL mappings
  • Django and databases

Aplicações Mobile com Flutter

Pre-requisitos: Programação Orientada a Objectos Básica (C++, Java, C# or similar language)

Ferramentas necessárias: Instalação do Framework Flutter e um editor de Texto

Module 1 (4 hours) – Introduction

  • Introduction to mobile programming
  • What Flutter is and why it is important
  • Configuration of working environment
  • App structure and main elements

Module 2 (4 hours) – Basic elements

  • Graphical elements and layout
  • Stateless vs Stateful widgets
  • Main stateless widgets

Module 3 (4 hours) – Navigation and persistency

  • Stateful widgets and delegation
  • Navigation options
  • Persistency

Module 4 (4 hours) – Asynchronous programming

  • Asynchronous programming and parallelism
  • Interactions with external services
  • Integration with Firebase
  • Basic examples

Module 5 (4 hours) – Advanced concepts

  • Advanced state management
  • Multiple layouts
  • Internazionalization (Localization)
  • App deployment

Data Mining

Pre-requisitos: Basic knowledge of statistics and programming (Python).

Ferramentas necessárias: Google Colab (https://colab.research.google.com) or Anaconda Navigator (https://docs.anaconda.com/)

Module 1 (4 hours) – Basics

  • What is Data Mining?
  • History, Scope, Evolution of Data Mining
  • Relation with Big Data and Machine Learning,
  • Data Science Pipeline
  • Data Representation
  • Description of data, Attribute types,  Encoding, Data Repositories
  • Data Exploration
  • Summary statistics, Data Visualization, Data Reduction

Module 2 (4 hours) – Data Quality

  • Data Quality
  • Data Quality dimensions + Assessment metrics
  • Data Preparation
  • Normalization
  • Missing Values
  • Outlier Detection
  • Duplicate Detection

Module 3 (4 hours) – Data Mining Task 1

  • Association Rules
  • Main techniques + Evaluation metrics
  • Classification Rules
  • Clustering 1
  • Hierarchical Clustering
  • Distance and Similarity Measures + Clustering Quality measures

Module 4 (4 hours) – Data Mining Task 2

  • Clustering 2
  • Representative-based Clustering
  • Density-based Clustering
  • Regression
  • Linear and Multiple Regression
  • Sampling and Model Evaluation
  • Overfitting

Module 5 (4 hours) – Data Mining Task 3

  • Classification
  • Logistic regression
  • KNN
  • Decision trees
  • Ensemble Methods: Bagging, Boosting, Random Forest

4. PLANO DE TRANSPORTE

Durante o período de realização dos cursos, haverá disponibilidade de transporte, até 30 lugares, obedecendo o trajecto Faculdade de Engenharia – Campus universitário da UEM e vice-versa, segundo o calendário abaixo:

DATAPARTIDACHEGADA
25.07.2022Fac. Eng. (8:30)Campus Universitário (8:50)
25.07.2022Fac. Eng. (9:30)Campus Universitário (9:50)
25.07.2022Campus Universitário (13:45)Fac. Eng. (14:10)
25.07.2022Fac. Eng. (12:10)Campus Universitário (12:30)
25.07.2022Campus Universitário (16:40)Fac. Eng. (17:10)
26.07.2022Fac. Eng. (8:00)Campus Universitário (8:20)
26.07.2022Campus Universitário (12:45)Fac. Eng. (13:10)
27.07.2022Fac. Eng. (8:00)Campus Universitário (8:20)
27.07.2022Campus Universitário (12:45)Fac. Eng. (13:10)
28.07.2022Fac. Eng. (8:00)Campus Universitário (8:20)
28.07.2022Fac. Eng. (12:00)Campus Universitário (12:20)
28.07.2022Campus Universitário (12:45)Fac. Eng. (13:10)
28.07.2022Campus Universitário (16:40)Fac. Eng. (17:10)
29.07.2022Fac. Eng. (8:00)Campus Universitário (8:20)
29.07.2022Fac. Eng. (12:00)Campus Universitário (12:20)
29.07.2022Campus Universitário (12:45)Fac. Eng. (13:10)
29.07.2022Campus Universitário (16:40)Fac. Eng. (17:10)
01.08.2022Fac. Eng. (8:00)Campus Universitário (8:20)
01.08.2022Fac. Eng. (12:00)Campus Universitário (12:20)
01.08.2022Campus Universitário (12:45)Fac. Eng. (13:10)
01.08.2022Campus Universitário (16:40)Fac. Eng. (17:10)
02.08.2022Fac. Eng. (8:00)Campus Universitário (8:20)
02.08.2022Fac. Eng. (12:00)Campus Universitário (12:20)
02.08.2022Campus Universitário (12:45)Fac. Eng. (13:10)
Scroll to Top