Plano de Ensino 🧭
Curso: Estruturas de Dados
Público-alvo: Estudantes de ADS, Ciência da Computação e Desenvolvedores de Software
Carga Horária: 20 Aulas (80 Horas Teórico-Práticas)
🎯 1. Objetivos do Curso
- Compreender os fundamentos conceituais e arquiteturais de Estruturas de Dados.
- Aplicar padrões de projeto, sintaxe moderna e boas práticas da indústria.
- Desenvolver soluções completas através de exercícios práticos e desafios de projeto.
📚 2. Cronograma de Aulas (Matriz de 20 Semanas)
| Aula | Tema Central | Atividades e Entregas |
|---|---|---|
| 01 | Introdução às Estruturas de Dados e Tipos Abstratos de Dados (TAD) | Teoria, Prática Guiada, Quiz e Exercícios |
| 02 | Ponteiros, Alocação Dinâmica e Gestão de Memória na Heap | Teoria, Prática Guiada, Quiz e Exercícios |
| 03 | Vetores Dinâmicos e Redimensionamento Amortizado | Teoria, Prática Guiada, Quiz e Exercícios |
| 04 | Matrizes e Mapeamento Linear na Memória | Teoria, Prática Guiada, Quiz e Exercícios |
| 05 | Análise Assintótica de Complexidade (Notação Big-O) | Teoria, Prática Guiada, Quiz e Exercícios |
| 06 | Listas Simplesmente Encadeadas | Teoria, Prática Guiada, Quiz e Exercícios |
| 07 | Listas Duplamente Encadeadas e Listas Circulares | Teoria, Prática Guiada, Quiz e Exercícios |
| 08 | Pilhas (Stacks): Princípio LIFO e Aplicações | Teoria, Prática Guiada, Quiz e Exercícios |
| 09 | Filas (Queues): Princípio FIFO, Fila Circular e Deque | Teoria, Prática Guiada, Quiz e Exercícios |
| 10 | Recursão Aplicada, Pilha de Execução e Divisão e Conquista | Teoria, Prática Guiada, Quiz e Exercícios |
| 11 | Algoritmos de Ordenação Elementares: Bubble, Selection e Insertion Sort | Teoria, Prática Guiada, Quiz e Exercícios |
| 12 | Algoritmos de Ordenação Eficientes: MergeSort e QuickSort | Teoria, Prática Guiada, Quiz e Exercícios |
| 13 | Árvores Binárias e Árvores de Busca Binária (BST) | Teoria, Prática Guiada, Quiz e Exercícios |
| 14 | Tabelas Hash: Funções de Espalhamento e Resolução de Colisões | Teoria, Prática Guiada, Quiz e Exercícios |
| 15 | Heaps Binários e Filas de Prioridade (Priority Queues) | Teoria, Prática Guiada, Quiz e Exercícios |
| 16 | Introdução aos Grafos: Representação e Algoritmos de Busca | Teoria, Prática Guiada, Quiz e Exercícios |
| 17 | Árvores Balanceadas: Árvore AVL e Rotações | Teoria, Prática Guiada, Quiz e Exercícios |
| 18 | Estruturas Avançadas de Busca: Árvores Trie e Busca de Prefixos | Teoria, Prática Guiada, Quiz e Exercícios |
| 19 | Algoritmos de Menor Caminho em Grafos: Dijkstra e Fila de Prioridade | Teoria, Prática Guiada, Quiz e Exercícios |
| 20 | Projeto Capstone: Motor de Indexação e Busca Rápida em Memória | Teoria, Prática Guiada, Quiz e Exercícios |
🧠 3. Metodologia de Ensino
- Teoria Fundamentada: Aulas com conceitos detalhados, diagramas arquiteturais e sintaxe de referência.
- Ciclo Teoria ⇄ Prática: Cada aula conta com Quiz Interativo (10 questões) para validação imediata, Lista de Exercícios Sanfonados (com Gabarito Explicado) e Desafio de Projeto Prático.
- Laboratório Contínuo: Ambientes configurados passo a passo na seção de Setups da plataforma.
💼 4. Competências e Perfil Desenvolvido
- Dominar as ferramentas e fluxos de desenvolvimento de Estruturas de Dados.
- Resolver problemas técnicos de alta complexidade com código limpo e performático.
- Construir portfólio prático com 20 projetos aplicados.
📊 5. Critérios de Avaliação
- 20 Listas de Exercícios: Resolução individual dividida em Básico, Intermediário e Desafio.
- 20 Quizzes Interativos: Validação formativa com feedback imediato via JavaScript.
- 20 Desafios de Projetos: Aplicações práticas consolidando o aprendizado de cada unidade.