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Disciplina 03 · 3º semestre · 2026

Técnicas de
Programação II.

Conteúdo abordado

Conceitos principais

Fundamentos estudados nas aulas de agosto, da modelagem orientada a objetos à organização arquitetural.

01

Classes e objetos

A classe funciona como um molde que define atributos e comportamentos; o objeto é uma instância concreta, com seus próprios dados na memória.

02

Encapsulamento

Protege o estado interno e expõe apenas operações seguras. Isso melhora a segurança dos dados, simplifica o uso e facilita a manutenção.

03

Herança

Permite que subclasses reutilizem atributos e métodos de uma classe mais genérica e acrescentem características específicas.

04

Polimorfismo

Objetos diferentes podem responder ao mesmo comando de maneiras próprias, mantendo uma interface comum e reduzindo dependências.

05

Design patterns

Padrões de projeto são soluções conceituais comprovadas para problemas recorrentes. Dividem-se em criacionais, estruturais e comportamentais.

06

MVC, MVP e MVVM

As três arquiteturas separam dados, interface e mediação. Elas diferem principalmente no papel do Controller, Presenter ou ViewModel.

Diário de bordo

Registro das aulas

Sequência dos conteúdos, práticas e desafios desenvolvidos na primeira etapa da disciplina.

13 AGO

Revisão de POO

Modelando o mundo real com objetos

  • Paradigma orientado a objetos, reutilização e manutenção.
  • Diferença entre classe e objeto.
  • Encapsulamento, herança e polimorfismo aplicados a situações concretas.
  • Análise dos sistemas “Pata Saudável” e “Sabor & Arte” para identificar classes, objetos e os pilares da POO.

Aprendizado: os cenários ajudaram a perceber que a modelagem começa antes do código, ao identificar entidades, responsabilidades e regras do domínio.

20 AGO

POO e boas práticas

Da modelagem à implementação

  • Criação, em grupo, de cinco cenários distintos de sistemas.
  • Identificação de classes, objetos, herança, polimorfismo e encapsulamento em cada cenário.
  • Representação das soluções com código ou pseudocódigo.
  • Clareza de nomes, coesão, baixo acoplamento e indentação correta.

Aprendizado: uma solução tecnicamente correta também precisa ser legível e bem organizada para continuar útil à equipe.

27 AGO

Padrões de projeto

Soluções conhecidas para problemas recorrentes

  • Definição e propósito dos design patterns.
  • Padrões criacionais, estruturais e comportamentais.
  • Exemplos: Adapter, Decorator, Facade, Composite, Observer, Strategy e Command.
  • Separação de responsabilidades e comparação entre MVC, MVP e MVVM.

Aprendizado: padrões criam uma linguagem comum, mas precisam ser escolhidos pelo problema que resolvem, e não apenas por serem conhecidos.

Trabalho em grupo · 20/08/2026

Cinco cenários e boas práticas

Apresentação completa sobre a aplicação dos conceitos de Programação Orientada a Objetos em cinco cenários práticos.

Slide 1 de 12: capa Programação Orientada a Objetos
Capa da apresentação

1 de 12

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Atividades registradas

Prática e documentação

Os enunciados e as evidências serão incorporados ao portfólio conforme as soluções forem concluídas.

13/08/2026 · Revisão

Identificação dos conceitos de POO

Nos cenários da clínica veterinária e do restaurante, identificar classes, objetos, herança, polimorfismo e encapsulamento.

20/08/2026 · Trabalho em grupo · Concluído

Cinco cenários e boas práticas

Criar cinco cenários, documentar classes, objetos, herança, polimorfismo e encapsulamento e representar as soluções com pseudocódigo claro, coeso e pouco acoplado.

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01/10/2026 · Atividade individual · Concluída

Análise crítica de artigo científico

Atividade: selecionar um artigo recente da área de tecnologia e produzir uma análise estruturada com identificação, contextualização, metodologia, resultados, discussão e conclusão pessoal. O trabalho deveria relacionar a pesquisa acadêmica com aplicações práticas no desenvolvimento de sistemas.

Resumo da resposta: o artigo escolhido foi AI-enhanced Business Intelligence for decision-making, de Celina M. Olszak e Kamila Bartuś, publicado em 2025. O estudo investiga como a integração entre Inteligência Artificial e Business Intelligence pode acelerar e melhorar a tomada de decisão nas organizações.

A pesquisa utilizou entrevistas em profundidade com participantes de 20 empresas. Os resultados apontaram ganhos na automação de análises, previsão de tendências e clareza das informações, principalmente em finanças, marketing e logística. Como pontos de atenção, o trabalho identificou baixa qualidade dos dados, custos elevados, falta de especialistas e dificuldade de integração com sistemas existentes.

Na análise crítica, concluí que a pesquisa apresenta experiências reais e explica bem os benefícios da integração entre IA e BI, mas possui uma amostra limitada e se baseia em percepções, sem medir resultados objetivos antes e depois da implantação. Na prática profissional, esses conceitos podem apoiar sistemas de vendas, previsão de demanda e recomendações, desde que existam dados confiáveis, segurança e supervisão humana.

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Portfólio digital

Evidências a completar

Para cada atividade: enunciado, solução ou código comentado, data de realização e reflexão individual sobre decisões e dificuldades.

Avaliação II · Trabalho em grupo · Até 6 integrantes

Sistema de chamada escolar

Aplicativo em Python no qual o professor abre a chamada por um período limitado e o aluno registra a presença pelo próprio celular. O sistema valida a matrícula, o horário e a proximidade do local da aula antes de aceitar o registro, evitando uma chamada compartilhada à distância.

  • Etapa 1: modelar classes como Usuário, Professor, Aluno, Turma, Aula, Chamada e Registro de Presença, com encapsulamento, construtores e métodos de acesso.
  • Etapa 2: implementar abertura e encerramento da chamada, registro de presença, validação de horário e cálculo de distância, além do método __str__.
  • Etapa 3: aplicar herança em Professor e Aluno e usar polimorfismo nas formas de validar a presença, começando pela localização do aparelho.
  • Etapa 4: criar uma interface simples para celular e um script principal que simule professor, alunos, aula e registros aceitos ou recusados.

Regras principais: somente o professor abre ou fecha a chamada; cada aluno registra uma única presença; o registro só vale durante a janela definida e dentro do raio permitido; tentativas fora das regras ficam registradas; e o professor pode acompanhar e corrigir situações justificadas.

As quatro etapas e a versão final deverão ser inseridas no portfólio digital.

Critérios: aplicação correta dos pilares da POO, organização e clareza do código e funcionamento de todas as etapas.

Prazo: 26/11/2026

Material complementar

Patterns em Data Science

O estudo já registrado permanece como leitura complementar sobre reutilização de boas práticas, qualidade e rastreabilidade.

01

Qualidade de dados

Selecionar entradas válidas, confiáveis e relevantes, pois a qualidade dos dados influencia diretamente os resultados.

02

Modelo canônico

Converter fontes diferentes para uma representação comum, reduzindo ambiguidades na integração.

03

Versionamento

Preservar dados, código, dependências e parâmetros para recuperar versões e reproduzir resultados.

04

Encapsulamento de APIs

Isolar serviços externos atrás de interfaces comuns para reduzir acoplamento e centralizar conversões.

Comentário pessoal

Organizar o pensamento antes do código.

Esta etapa reforçou para mim que programar não é apenas fazer uma solução funcionar. A modelagem orientada a objetos ajuda a representar o domínio; as boas práticas tornam essa representação compreensível; e os padrões oferecem referências para estruturar o software sem perder de vista o contexto real.