Categories
Tóin UoPeople

Programming 1 na UoPeople – Debugging

E já se foram alguns cursos compartilhados aqui desde que comecei a série de textos sobre a University of the People. Testei formatos diferentes procurando manter a estrutura mais ou menos coesa: linhas gerais do curso, pontos fortes, fracos, desafios e dicas gerais. O objetivo sempre foi lançar uma luz no caminho, não mostrar os detalhes do trajeto.

Parte desse esforço é egoísta. Cada postagem me força a revisar o curso e isso me ajuda a internalizar o que estudei. É também uma oportunidade de refletir sobre o que aprendi, e, principalmente, sobre como eu aprendi. Esse é o aspecto mais interessante do processo de aprendizado, na minha opinião. O “como” e o contexto. É entender o que está acontecendo no mundo enquanto aprendo determinado tópico e como isso afeta esse processo de internalização do conteúdo.

É um equilíbrio difícil. Ao criar um espaço público para compartilhar as minhas ideias, estabeleço invariavelmente um compromisso com o mundo externo. Preciso ser compreendido pelos outros. Não estou falando sozinho. O ato de compartilhar envolve ação e reação. É um ciclo que se retroalimenta. Abrir-se para o mundo envolve risco. E de que vale se arriscar se não for de corpo inteiro? De que vale se manter na zona de conforto no meio do desconhecido?

Essa postagem é sobre o curso de Programming 1 na University of the People, mas não de uma forma óbvia. Dessa vez não vou falar sobre o syllabus do curso, nem sobre os discussion forums, ou sobre os learning journals. São tópicos pontuais que podem ser escritos por qualquer um e já são publicados com prazo de validade limitado. Pouco significa falar que programamos em Java, que utilizamos Netbeans como IDE, ou que os Programming Assignments possuem 25% de peso na nota final. Isso foi assim há um ano atrás.

O objetivo-chave é o que podemos fazer de prático com esse conhecimento. É responder no quê Programming 1 acrescentou na minha vida. É explicar quais ferramentas adquiri para contribuir com algo, nem que esse algo seja um único grão de areia no castelo da humanidade. Programação Orientada a Objetos, Herança, Polimorfismo, Classes, Interface Gráfica e Estrutura de Dados: o que significa tudo isso para o mundo atual?

Nesse processo de reflexão pessoal é fácil deixar o pessimismo dominar tudo e revelar a resposta mais horrenda de todas: Eu não sei o que tudo isso significa. Entendo os conceitos. Aprendi ao longo do curso sobre estes e tantos outros tópicos considerados “essenciais”. É isso que Programming 1 cobre. Tópicos básicos sobre programação. Mas isso não significa nada sem objetivo. É como olhar um martelo e entender que ele serve para bater um prego, mas nunca utilizá-lo.

Eu faço aqui um convite e uma provocação. De agora em diante só vou falar enquanto bato o prego.

Categories
UoPeople

Polimorfismo em Java

Na unidade 6 do curso de Programação 1 aprendemos o conceito de polimorfismo, termo derivado do grego poli — muitos —, e morpheus — forma, estrutura. Uma das tarefas é discutir polimorfismo no contexto de programação orientada a objetos e dar um exemplo de como implementar essa funcionalidade em Java.

Revisando as anotações achei que a minha abordagem foi interessante. Segue para a apreciação, com pequenas modificações.


The world around us is polymorphic. We can see this almost everywhere: people, animals, cars, books, languages, houses. As humans, we seek to differentiate ourselves from others. We like to think and show that we are unique up to a point in which other people still recognize us as humans. Up to a point that they still can relate and interact with us.

Something similar happens with a programming language like Java. The ability to instantiate and handle multiple objects together make complex programs easier to handle, manage and develop. It is expected that complex software keeps evolving and including new functionalities with time. Imagine that if for each new functionality you have, you need to review previous objects and update old code to fit each new features included. It can easily become a complex and time-consuming task. Polymorphism is a powerful solution that avoids a lot of code rework and guarantee program fluidity. Citing Oracle Java documentation definition, “subclasses of a class can define their own unique behaviors and yet share some of the same functionality of the parent class.” (Oracle, 2017)

Imagine the following Language superclass and English subclass.

class Language {
    void toHear(Language hear) {
    // Method to hear some language
}
toSpeak(Language speak) {
    // method to speak some language
    }
}

class English extends Language {
	void toHear(English hear) {
	// specific instructions to hear and understand the English language.
	}
	toSpeak(English speak) {
	// specific instructions to hear and understand the English language.
	}
}

Imagine that in the example above you have multiple language subclasses and want then all to “work” in their own language. Of course that this is a simplified example, but the same method toSpeak would call a specific response for each object (aka each language), a unique behavior, while still sharing some functionality from the parent class.

Reference: Oracle (Ed.). (n.d.). Polymorphism. Retrieved October 18, 2017, from https://docs.oracle.com/javase/tutorial/java/IandI/polymorphism.html

Categories
UoPeople

Programming 1 – Learning Journal

Escrevi isso no diário de classe de Programming 1 na University of the People. Idos de 2017. Estou revisando minhas anotações para o texto sobre o curso e achei interessante compartilhar isso aqui em separado. Segue.

Learning Journal – Unit 4

The process of developing a program with subroutines was very enlightening to me in the overall programming learning process. If in the Programming Fundamentals course we were presented to conceptual models like flowcharts and pseudocode, now we actually use the tools that break the problem into manageable steps and make complex ideas possible to handle.

I know that it can be a naive feeling, but it is a realization that programs are simpler than I originally imagined. Not in the sense that they are easy. Now it is also much more clear to me the amount of effort behind complex software and systems. But they are done in manageable steps. There are several foundations done many years ago that are still used as the basis to systems that are developed nowadays. I do not remember quite well where I read the phrase from one of the Unix OS developers that was surprised by seeing lines of his code in almost every operating system that we use today.

There is this concept of the human colossus: the realization that we build everything on the shoulders of many scientists and inventors that came before us. Being a “genius” in that sense is always a humble process. Humanity is a collective effort and somewhat this is especially intense when we study software development.

As you can see, my feelings on this unit are more philosophical. Routines and subroutines building on top one of another. Black boxes and the recognition that a lot around us have mysterious internal dynamics that we simply do not think about, just trust, use, and even put our lives on its hands. This makes me understand the importance of the work that I might decide to do and the projects that I might get involved in the future. In our times, lines of code can save many lives, but they also can kill many. If in the last learning journal I talked about the importance of studying math to be a better developer, now I see the importance of philosophy and ethics behind what we do and the tools that we have at our disposal. It should not be only about a good job and salary. I must be about us all, the humanity and the human colossus.

Categories
UoPeople

Estudantes da UoPeople: Greyce Riquinho

Foto de Greyce Riquinho no escritório da door2door em Berlim, Alemanha.
Greyce Riquinho, estudante da University of the People e programadora na door2door

O interesse por uma universidade ou curso normalmente envolve algumas questões previsíveis: O curso é difícil? Quanto tempo leva para se formar? Tem diploma no final? Quais são as matérias mais difíceis? Ele é reconhecido no Brasil?

Todas são perguntas válidas, porém acredito que elas focam em questões que não tocam no que deveria ser central em tudo o que envolve educação: o que os alunos fazem durante e depois do curso? Existem projetos multidisciplinares? Existe uma empresa júnior? Os alunos são engajados em alguma causa?

Para mim, educação deve gerar, na maioria das vezes (nem sempre, portanto), um produto prático. Educação deve falar com a população, deve desenvolver algo com a sociedade, deve empoderar o indivíduo e a comunidade em seu entorno.

É por isso que histórias como a da Greyce Riquinho, colega na UoPeople, merecem destaque. Histórias que revelam o impacto prático do poder da educação, especialmente quando a educação é flexível e acessível. Sua história está disponível em detalhes no blog oficial da empresa em que trabalha, door2door. É uma história inspiradora, e que revela o poder da educação em conjunto com a determinação de se reinventar. Sem dúvida é do interesse de todas e todos que se interessam em estudar, mas têm dúvidas se existe algum resultado “real” depois de tanto esforço. É claro que a universidade não é individualmente responsável pelo sucesso da Greyce. A história dela é o resultado de inúmeras variáveis, algumas que só ela sabe quais são. Mas não deixa de ser um exemplo de sucesso, e um exemplo de que temos colegas engajadas em projetos e empregos incríveis em todos os cantos do mundo.

Categories
UoPeople

Introduction to Statistics – Manual de Sobrevivência

63% dos estudantes da UoPeople desistem após falhar no curso de Introdução à Estatística.

A sentença acima é falsa, mas só de ler já dá ansiedade. Exemplo tosco do poder da estatística. Assim começo a postagem dedicada ao curso de Introduction to Statistics da University of the People.

Do que se trata

O curso foca nos conceitos básicos de estatística descritiva e probabilidade, especialmente em preparar o estudante a pensar “estatisticamente”. Ao longo das unidades fazemos análises simples, baseadas em dados-modelo fornecidos pela universidade. Estatística inferencial será o foco de outro curso, que será compartilhado posteriormente aqui no blog.

É sempre válido apresentar uma lista com os tópicos principais, assim dá uma noção do que é esperado do estudante: Variáveis discretas e contínuas, distribuição de amostras, teorema do limite central (Central Limit Theorem), lei dos grandes números (Law of Large Numbers), aproximação binomial, variância, desvio padrão, etc. O pacote básico completo de um curso introdutório.

O detalhe das teorias matemáticas não é o foco. Elas são apresentadas sempre sob uma ótica prática. O curso utiliza a linguagem R nos exercícios, portanto é necessária a instalação do programa. Esse ponto faz o curso não ser muito amigável para dispositivos móveis (se alguém souber de bons apps que rodam R, por favor, compartilhe).

Recursos do curso

Conforme citado acima, usamos bastante a linguagem R ao longo das unidades. Instalar e se familiarizar um pouco com ela antes do curso começar pode ajudar, mas dá para ir aprendendo durante os estudos sem problema. O livro de referência se chama “Introduction to Statistical Thinking (With R, Without Calculus)”, de Benjamin Yakir. O título é auto explicativo e o livro é bom!

A qualidade dos materiais, exercícios e discussões é acima da média se comparado aos outros cursos, mas, — sempre tem um “mas” —, recomendo estudar pelo Khan Academy antes, durante e depois. Os tópicos mais complicados (Z-Scores, por exemplo) são muito bem explicados no Khan. Sei que essa é minha recomendação em quase todos os cursos, mas não consigo evitar. É difícil superar a didática do Sal.

Estrutura

Adivinhou? Pois é. UoPeople sempre consistente. Aqui também tem Learning Journal, Discussion Forum, Programming Assignments, e Graded Quiz. Vamos por partes:

Learning Journal

Ele segue o padrão de revisar os conceitos e aprendizados da semana. A grande surpresa deste curso para mim foi a instrutora, Jessica Rouen. Foi a melhor que tive até o momento, incluindo vários cursos que ainda não compartilhei no blog. Sem dúvida ela foi uma grande motivação para o curso. Além das revisões, toda semana tem três pequenos exercícios para postar no Journal: funções importantes em R, estimativa de horas de estudo, definição de conceitos (distribuição de amostra x distribuição de uma amostra, por exemplo), e até a elaboração de dicas que você daria para outros estudantes que irão fazer o curso.

Discussion Forum

Da instalação do R até a probabilidade de amostras. Uso de aproximações e modelos matemáticos. Pensamento crítico na análise de dados e dos resultados. Por que utilizar determinado modelo? Para que ele serve? Quais os pontos sensíveis? A maioria dos temas exploram o pensamento crítico sobre o resultado estatístico. Aprendemos que não é sobre calcular cegamente, mas conhecer a origem dos dados, possíveis inconsistências e falácias nos resultados.

Graded Quiz

São duas avaliações durante o curso e uma avaliação final. O peso das três avaliações representa 60% da nota, então é essencial se familiarizar com as questões, fazer todos os Self-Quiz e revisar sempre que possível.

Final Exam

Segue o padrão do Graded Quiz, por isso a importância de estudar bem as questões. O exame é proctored, o que significa que ele deve ser acompanhado pessoalmente (ou online) por um observador. É permitido usar o console do R, o livro do curso, e anotações. Calculadoras básicas são permitidas, mas nada de celular, tablet ou calculadora do computador! Meu método foi criar um documento com um resumo de todas as unidades, com a lista das fórmulas principais e funções de R mais comuns. Foi o suficiente para assegurar uma boa nota, ainda que tenha exigido um certo esforço!

Considerações Finais

É sempre importante lembrar que o objetivo da estatística não é efetuar mil cálculos complicados, com resultados indecifráveis. É saber usar ferramentas que permitam estabelecer sentido no meio do oceano de dados que temos ao nosso redor.

Os métodos estatísticos nos ajudam a chegar ao que se chama de “best educated guess”. Um palpite baseado em conceitos sólidos. Um palpite com esteróides, por assim dizer. Para isso é necessário lidar com a coleta, análise, interpretação, e apresentação de dados. É uma ciência útil para todos os campos, mas que também forma a base teórica dos campos mais “avançados” do momento, como ciência de dados e machine learning. Não perca a oportunidade de fazer esse curso com dedicação! Pode ter a certeza de que ele será útil no futuro.