Gujarat Technological University

India · 2024 scheme

Gujarat Technological University

111 prácticas de laboratorio para el temario de GTU.

El B.E. en Ingeniería Informática de Gujarat Technological University con el esquema 2024, en C, Python, SQL, Java y desarrollo web. Cada práctica está guiada paso a paso, se compila y se comprueba con una cadena de herramientas real en tu propio equipo: el modelo revisa tu código después, no decide si has aprobado.

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Actualizado

Semestre a semestre

Programa: B.E. Computer Engineering (Branch 07). Plan: 2024 scheme (Sem 1-5); 2018 scheme (Sem 7). Abre una asignatura para ver sus unidades prácticas y la práctica de laboratorio que GroutCode incluye para cada una.

  1. Semestre 1

    1 asignatura11 prácticasC
    • BE01R00121C

      Programming for Problem Solving

      11

      prácticas

      • From flowchart to machine code — number systems, algorithms and a tiny compiler
      • Types and operators in C — conversions, logic and bit manipulation
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      1. 1From flowchart to machine code — number systems, algorithms and a tiny compilerUnidad 1 · Introduction to Programming
      2. 2Types and operators in C — conversions, logic and bit manipulationUnidad 2 · Basics of C Programming
      3. 3Control flow in C — decisions, loops and a menu-driven calculatorUnidad 3 · Control Structures
      4. 4Functions and recursion in C — from factorial to the Towers of HanoiUnidad 4 · Functions and Modular Programming
      5. 5Arrays, matrices and strings in C — writing <string.h> yourselfUnidad 5 · Arrays and Strings
      6. 6Pointers in C — swapping, walking arrays and passing functionsUnidad 6 · Pointers
      7. 7Structures and unions — a student record system and a tagged valueUnidad 7 · Structures and Unions
      8. 8File handling in C — a small line-based text editorUnidad 8 · File Handling
      9. 9Dynamic memory in C — malloc, calloc, realloc and a growable arrayUnidad 9 · Dynamic Memory Allocation
      10. 10Debugging and testing in C — fix seven bugs, then build a test frameworkUnidad 10 · Debugging and Testing
      11. 11The PPS practical list in C: from arithmetic to linked queues, files and a debugging huntUnidad LAB · List of Practicals

  2. Semestre 3

    2 asignaturas17 prácticasCSQL
    • BE03000081C

      Data Structures

      6

      prácticas

      • How primitive and non-primitive data are stored: bits, floats, arrays, links and structs
      • Stacks, queues and linked lists from arrays and pointers
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      1. 1How primitive and non-primitive data are stored: bits, floats, arrays, links and structsUnidad 1 · Introduction to Data Structures
      2. 2Stacks, queues and linked lists from arrays and pointersUnidad 2 · Linear Data Structure
      3. 3Binary search trees, traversals and graph algorithms on an adjacency matrixUnidad 3 · Non Linear Data Structure
      4. 4Hash tables, a symbol table and fixed, variable, sequential and indexed record filesUnidad 4 · Hashing and File Structures
      5. 5Six sorts and two searches in C — bubble, selection, insertion, quick, merge, heap, sequential and binaryUnidad 5 · Sorting & Searching
      6. 6Data Structures lab in C — stacks, queues, lists, trees and graphsUnidad LAB · List of Practicals
    • BE03000091SQL

      Database Management System

      11

      prácticas

      • From a flat order file to a relational database with views and transactions
      • Relational algebra in SQL — selection, projection, joins, set operators and division
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      1. 1From a flat order file to a relational database with views and transactionsUnidad 1 · Introductory concepts of DBMS
      2. 2Relational algebra in SQL — selection, projection, joins, set operators and divisionUnidad 2 · Relational Model
      3. 3SQL from DDL to transactions — constraints, functions, sub-queries and savepointsUnidad 3 · Introduction to SQL
      4. 4From an E-R Diagram to a Relational Schema: a College DatabaseUnidad 4 · Entity-Relationship Model
      5. 5Functional Dependencies and Normalization in SQLUnidad 5 · Relational Database Design
      6. 6Transactions, Serializability, Locking and Recovery in SQLiteUnidad 6 · Transaction Management
      7. 7Query Cost, Size Estimates and a Self-Maintaining Materialized ViewUnidad 7 · Query Processing & Optimization
      8. 8Database Security: Views, RBAC, DAC Grants, MAC and Intrusion DetectionUnidad 8 · Database Security
      9. 9Indexes and hashing in SQLite — ordered, unique, composite, covering and partial indexes, B+-tree height, static and extUnidad 9 · Indexing and Hashing
      10. 10Triggers, procedures and cursors in SQLite — a bank ledger that enforces its own rulesUnidad 10 · PL/SQL Concepts
      11. 11DBMS practicals in SQLite — schema, DDL and DML, constraints, functions, grouping, subqueries, joins, transactions and tUnidad LAB · List of Practicals

  3. Semestre 4

    3 asignaturas27 prácticasCJava
    • BE04000221C

      Operating System

      10

      prácticas

      • Modelling operating systems — batch, multiprogramming, time sharing, system calls and real-time scheduling
      • CPU schedulers and real processes — FCFS, SJF, SRTF, priority, round robin, fork, exec and wait
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      1. 1Modelling operating systems — batch, multiprogramming, time sharing, system calls and real-time schedulingUnidad 1 · Introduction
      2. 2CPU schedulers and real processes — FCFS, SJF, SRTF, priority, round robin, fork, exec and waitUnidad 2 · Process and Threads Management
      3. 3Synchronization primitives from scratch: locks, semaphores, pipes, messages, signals and monitorsUnidad 3 · Concurrency & Synchronization
      4. 4IPC algorithms replayed: Peterson, producer-consumer, readers-writers and dining philosophersUnidad 4 · Inter Process Communication
      5. 5Deadlock toolkit: Banker's algorithm, detection and preventionUnidad 5 · Deadlock
      6. 6Memory manager simulator: allocation, paging and page replacementUnidad 6 · Memory Management
      7. 7Disk subsystem simulator: head scheduling, RAID and the disk cacheUnidad 7 · I/O Management & Disk Scheduling
      8. 8A Unix toolbox in C — permissions, paths and text filtersUnidad 8 · Unix/Linux Operating System
      9. 9A toy hypervisor — guest bytecode, trap-and-emulate and shadow pagingUnidad 9 · Virtualization Concepts
      10. 10OS lab practicals in C — the shell-script exercises, made checkableUnidad LAB · List of Practicals
    • BE04000231Java

      Object Oriented Programming

      8

      prácticas

      • Java fundamentals — data types, operators and type conversion
      • Java control flow — every branch and loop form in one file
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      1. 1Java fundamentals — data types, operators and type conversionUnidad 1 · Basic of Java
      2. 2Java control flow — every branch and loop form in one fileUnidad 2 · Conditional and looping statements
      3. 3Points, rectangles and bank accounts — classes and objects in JavaUnidad 3 · Basics of Object Oriented Programming
      4. 4Shapes, vehicles and strings — inheritance and polymorphism in JavaUnidad 4 · Inheritance, Polymorphism and Wrapper classes
      5. 5Results, orders and a library — interfaces, abstract classes and exceptionsUnidad 5 · Interface, Abstract class and Exception Handling
      6. 6Parallel sums, tables and a bounded buffer — threads in JavaUnidad 6 · Concurrency control
      7. 7Student records and a generic toolkit — file I/O and generics in JavaUnidad 7 · I/O Management and Generics
      8. 8Designing GUI Applications using JavaFx
      9. 9GTU Java practical list — from unit conversion to genericsUnidad LAB · List of Practicals
    • BE04000241C

      Analysis and Design of Algorithms

      9

      prácticas

      • Measuring algorithms — case analysis, asymptotic bounds and union-find
      • Sorting algorithms and their costs — from bubble sort to bucket sort
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      1. 1Measuring algorithms — case analysis, asymptotic bounds and union-findUnidad 1 · Introduction and Analysis of Algorithm
      2. 2Sorting algorithms and their costs — from bubble sort to bucket sortUnidad 2 · Analysis of Sorting Algorithms
      3. 3Divide and conquer — from binary search to Strassen's matrix productUnidad 3 · Divide and Conquer
      4. 4Dynamic programming tables — binomials, change, knapsack, chains and subsequencesUnidad 4 · Dynamic Programming
      5. 5Greedy choices — making change, activities, knapsacks and job deadlinesUnidad 5 · Greedy Algorithm
      6. 6Graph algorithms on an adjacency matrix — traversal, ordering, components, spanning trees and shortest pathsUnidad 6 · Graph Algorithms
      7. 7Backtracking and branch and bound — queens, subsets, colourings, cycles, knapsack and TSPUnidad 7 · Backtracking and Branch and Bound
      8. 8NP-completeness in code — certificate verifiers, exhaustive search and polynomial reductionsUnidad 8 · Introduction to NP-Completeness
      9. 9The ADA practical list — sorting, searching, greedy, DP and backtracking in CUnidad LAB · Suggested Course Practical List

  4. Semestre 5

    4 asignaturas34 prácticasPythonCNode.js
    • BE05000181Python

      Data Mining Techniques

      8

      prácticas

      • Descriptive statistics from scratch — the summaries before the mining
      • Data pre-processing by hand — cleaning, integration, transformation and reduction
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      1. 1Descriptive statistics from scratch — the summaries before the miningUnidad 1 · Introduction to Data Mining
      2. 2Data pre-processing by hand — cleaning, integration, transformation and reductionUnidad 2 · Data Pre-processing
      3. 3Apriori from scratch — frequent itemsets, association rules and pattern evaluationUnidad 3 · Mining Frequent Patterns, Associations, and Correlations
      4. 4Classifiers from scratch — k-NN, ID3, naive Bayes, evaluation and regressionUnidad 4 · Classification and Prediction
      5. 5Clustering from scratch: k-Means, k-Medoids, agglomerative and DBSCANUnidad 5 · Cluster Analysis
      6. 6Tuning kNN with cross-validation and explaining models with stumps, permutation importance and Shapley valuesUnidad 6 · Hyperparameters and Explainable AI
      7. 7Advanced mining toolkit: TF-IDF, PageRank, sequences, geo-radius, stream summaries and MapReduceUnidad 7 · Advance data mining techniques
      8. 8Data mining lab: cleaning, normalisation, Apriori rules and a Naive Bayes classifier by handUnidad LAB · List of Practicals
    • BE05000231Python

      Python for Data Science

      8

      prácticas

      • Python foundations: operators, collections, control flow, closures and the math/statistics/random modules
      • Files, CSV, binary records and a student database with safe error handling
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      1. 1Python foundations: operators, collections, control flow, closures and the math/statistics/random modulesUnidad 1 · Introduction, Data Types, Operators, Decision making, Loops & Functions
      2. 2Files, CSV, binary records and a student database with safe error handlingUnidad 2 · Python File Handling and exception handling
      3. 3Descriptive statistics from scratch — centre, spread, location, shape and correlationUnidad 3 · Data Science and Descriptive Statistics
      4. 4Inside the data libraries — mini NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn and Beautiful SoupUnidad 4 · Exploring Python libraries
      5. 5Probability distributions and a one-sample z-test, built from first principlesUnidad 5 · Probabilistic and Inferential Statistics
      6. 6A data-preparation toolkit — load, clean, reshape, aggregate, de-outlier and normalise a tableUnidad 6 · Data preparation
      7. 7A text plotting library: axes, ticks, histograms, line plots and subplotsUnidad 7 · Data Visualization
      8. 8Data-science lab toolkit: from raw CSV to a hypothesis testUnidad LAB · List of Practicals
    • BE05000261C

      System Software

      10

      prácticas

      • A hypothetical machine and the life cycle of a source program
      • Symbol tables and allocation structures for a language processor
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      1. 1A hypothetical machine and the life cycle of a source programUnidad 1 · Overview of System Software
      2. 2Symbol tables and allocation structures for a language processorUnidad 2 · Overview of Language Processors
      3. 3A two-pass assembler with literals, ORIGIN and EQU - then one pass with backpatchingUnidad 3 · Assemblers
      4. 4A two-pass macro processor with MNT, MDT, defaults and nested callsUnidad 4 · Macro and Macro Processors
      5. 5Absolute, relocating and linking loaders for SIC-style object programsUnidad 5 · Linkers and Loaders
      6. 6Scanner, recursive-descent parser and table-driven LL(1) parserUnidad 6 · Scanning and Parsing
      7. 7Scopes, frame layout, quadruples and three code optimisationsUnidad 7 · Compilers
      8. 8A stack-machine interpreter with an assembler, debugger and bytecode verifierUnidad 8 · Interpreters & Debuggers
      9. 9Storage allocation and scope of names: struct layout, a block-structured symbol table and a heapUnidad 9 · Programming Languages
      10. 10System software lab: lexer, recursive descent and LL(1) parsers, grammar rewriting, quadruples and SYMTAB/LITTABUnidad LAB · List of Practicals
    • BE05000281Node.js

      Web Application Development

      8

      prácticas

      • Client-server by hand: URLs, HTTP messages, a static file server and a dynamic router
      • What the browser computes: HTML generation, nesting checks, specificity, the box model, media queries, flexbox and the B
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      1. 1Client-server by hand: URLs, HTTP messages, a static file server and a dynamic routerUnidad 1 · Introduction to Web Technologies
      2. 2What the browser computes: HTML generation, nesting checks, specificity, the box model, media queries, flexbox and the BUnidad 2 · HTML & CSS Fundamentals
      3. 3JavaScript from the ground up: data, a hand-built DOM with event bubbling, local storage, and promises over an injectedUnidad 3 · JavaScript Fundamentals
      4. 4HTTP from the wire up: query strings, raw requests and responses, and a CRUD API that speaks JSON and XMLUnidad 4 · APIs & HTTP Communication
      5. 5Express from scratch: routing, middleware, a books REST API, password hashing and JWT auth in plain NodeUnidad 5 · Backend Development with Node.js
      6. 6React from scratch: JSX elements, components, useState, keys, useEffect, a data-fetching hook and CORSUnidad 6 · Frontend Development with React.js
      7. 7Shipping a website: domain and DNS rules, a static host with caching, SEO audits, robots.txt, a replay-proof CAPTCHA andUnidad 7 · Deployment & Modern Web Concepts
      8. 8Mini project: a Library Management System with form validation, a REST API, a fetch client and a dashboardUnidad LAB · List of Practicals

  5. Semestre 7

    2 asignaturas22 prácticasCPython
    • 3170701C

      Compiler Design

      9

      prácticas

      • A complete language processor in miniature: preprocessor, interpreter, compiler, assembler
      • A hand-written scanner: finite automata, longest match and a symbol table
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      1. 1A complete language processor in miniature: preprocessor, interpreter, compiler, assemblerUnidad 1 · Overview of the Compiler and its Structure
      2. 2A hand-written scanner: finite automata, longest match and a symbol tableUnidad 2 · Lexical Analysis
      3. 3From grammar to parser: left recursion, FIRST/FOLLOW, LL(1), SLR and syntax-directed translationUnidad 3 · Syntax Analysis
      4. 4A parser that keeps going: error detection, panic mode and phrase-level recoveryUnidad 4 · Error Recovery
      5. 5Three-address code generator: quadruples, triples, DAGs and type coercionUnidad 5 · Intermediate-Code Generation
      6. 6A run-time environment: frames, access links and a heap allocatorUnidad 6 · Run-Time Environments
      7. 7Basic blocks, flow graphs and a simple code generator for three-address codeUnidad 7 · Code Generation and Optimization
      8. 8Basic-block scheduling and a two-pass SIC assemblerUnidad 8 · Instruction-Level Parallelism
      9. 9Compiler lab: automata, parsers, FIRST/FOLLOW and three-address codeUnidad LAB · Sample List of Experiments
    • 3170716Python

      Artificial Intelligence

      13

      prácticas

      • Tic-tac-toe three ways: the AI techniques of Unit 1
      • Searching state spaces: water jugs, the 8-puzzle and map colouring
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      1. 1Tic-tac-toe three ways: the AI techniques of Unit 1Unidad 1 · Introduction
      2. 2Searching state spaces: water jugs, the 8-puzzle and map colouringUnidad 2 · Problems, State Space Search & Heuristic Search Techniques
      3. 3From isa hierarchies to a tiny Prolog: knowledge representation in codeUnidad 3 · Knowledge Representation
      4. 4Tweety, Nixon and abnormal birds: nonmonotonic reasoning enginesUnidad 4 · Symbolic Reasoning Under Uncertainty
      5. 5Reasoning with uncertainty: Bayes, certainty factors, Dempster-Shafer and fuzzy rulesUnidad 5 · Probabilistic Reasoning
      6. 6Minimax, alpha-beta and iterative deepening on game trees and NimUnidad 6 · Game Playing
      7. 7Blocks-world planner: STRIPS operators, goal stack planning and a reactive agentUnidad 7 · Planning
      8. 8A small NLP pipeline: spelling correction, CYK parsing, logical forms and pronoun resolutionUnidad 8 · Natural Language Processing
      9. 9Neural networks from scratch: a Hopfield memory, a perceptron, backpropagation and an RNNUnidad 9 · Connectionist Models
      10. 10An expert system shell: forward and backward chaining, explanations and certainty factorsUnidad 10 · Expert Systems
      11. 11A genetic algorithm from its parts: selection, crossover, mutation, schemata and terminationUnidad 11 · Genetic Algorithms
      12. 12A Prolog interpreter in Python: matching, backtracking and the cutUnidad 12 · Introduction to Prolog
      13. 13AI lab: water jug, 8-puzzle search, minimax, family trees, Hanoi, N-Queens and TSPUnidad LAB · Sample List of Experiments

El temario completo de 29 asignaturas está transcrito en la aplicación, incluidas las asignaturas teóricas. Las prácticas están elaboradas siguiendo los códigos de asignatura que tienen trabajo de laboratorio, y la lista crece con cada versión.

GroutCode no está afiliado a Gujarat Technological University ni cuenta con su respaldo. Los códigos y nombres de las asignaturas se han transcrito de los documentos del plan publicados por la institución.

Cómo se hace una práctica

Los mismos cinco pasos en todas las prácticas y en todos los lenguajes.

  1. 1

    Elige tu temario

    Selecciona tu universidad o consejería y el semestre o curso en el que estás. La lista de asignaturas es el plan oficial transcrito, no una aproximación.

  2. 2

    Abre una práctica

    Cada práctica está guiada paso a paso para una asignatura concreta, con un archivo inicial que editas tú y un archivo de pruebas que no debes tocar.

  3. 3

    Escribe tú el código

    El archivo inicial trae las firmas y los TODO. Tú los implementas en el editor, en el lenguaje que se usa realmente en tu asignatura.

  4. 4

    Ejecuta las comprobaciones

    La cadena de herramientas compila y ejecuta las pruebas: entre 8 y 15 a lo largo de la práctica, una por paso, para que descubras qué cambio ha roto qué.

  5. 5

    Recibe la revisión

    Cuando las pruebas pasan, el modelo lee tu implementación y te dice con qué entrada se rompe. Nunca es él quien dicta el aprobado o el suspenso.

Por qué corrige el compilador y no el modelo

La forma obvia de construir una herramienta de laboratorio con IA es dejar que el modelo lea el código del estudiante y diga si es correcto. Es también la forma de acabar con una herramienta en la que nadie puede confiar. Un modelo te dirá que tu código funciona cuando el compilador dice lo contrario, y te suspenderá por un estilo que resulta que no le gusta.

Por eso los dos trabajos están separados:

  • El modelo diseña la práctica, escribe el archivo inicial y las pruebas y, una vez que las pruebas pasan, lee lo que has escrito de verdad y te dice con qué entrada se rompe.
  • La cadena de herramientas decide si compila y si cada paso pasa. Ese veredicto no se negocia y el modelo nunca lo emite.

Y por qué pasos en lugar de una única tarea grande

Una práctica de 40 a 60 minutos con un solo Run al final le da a alguien que empieza un bit de información por hora, y llega cuando ya ha tomado todas las decisiones. Aquí cada práctica tiene entre 8 y 15 pasos, cada uno con su propia instrucción y su propia comprobación, para que descubras qué cambio ha roto qué mientras todavía recuerdas haberlo hecho.

Preguntas frecuentes

¿GroutCode cubre el plan 2024 scheme de GTU?

Sí. GroutCode incluye el plan 2024 scheme de GTU transcrito para B.E. Computer Engineering (Branch 07) —29 asignaturas— con 111 prácticas de laboratorio elaboradas y asociadas a códigos de asignatura concretos. El temario se transcribió a partir de los documentos oficiales, y en la aplicación queda registrada la fuente y la suma de verificación de cada uno.

¿Qué lenguajes se usan en las prácticas de GTU?

C (55 prácticas), Python (29 prácticas), SQL (11 prácticas), Java (8 prácticas), Node.js (8 prácticas). El lenguaje se fija por código de asignatura en lugar de deducirlo del título, porque la misma materia se imparte en lenguajes distintos según la institución.

¿La IA me hace la práctica directamente?

No. El archivo inicial trae las firmas y los TODO; los implementas tú. Es la cadena de herramientas, y no el modelo, la que decide si tu código compila y si cada paso pasa, de modo que la IA no puede decirte que tu código funciona cuando el compilador opina lo contrario. Lo que sí hace después es leer tu implementación y señalarte la entrada con la que se rompe.

¿Las prácticas funcionan sin conexión?

Las prácticas, el temario y el ejecutor de pruebas van incluidos en la aplicación y se ejecutan en local, así que el ciclo de compilar y comprobar funciona sin conexión. El paso final de revisión usa un modelo, que puede ser local o en la nube con tu propia clave.

¿Qué necesito tener instalado?

GroutCode detecta qué cadenas de herramientas hay en tu equipo y te indica qué falta y cómo solucionarlo. Necesitas el compilador o intérprete del lenguaje que use tu asignatura: un compilador de C, un JDK, Python, Node o SQLite.

Otros temarios

APJ Abdul Kalam Technological University

KTU

APJ Abdul Kalam Technological University

El esquema 2024 de la universidad tecnológica de Kerala, con CSE, IT, AI & DS y ECE a partir del tercer semestre.

85

prácticas

2024 schemeC · Java · Node.js · Python
Visvesvaraya Technological University

VTU

Visvesvaraya Technological University

El esquema 2022 de Karnataka para CSE, ISE, AI-ML, AI-DS y ECE, incluidas las asignaturas específicas de laboratorio.

123

prácticas

2022 schemeC · Python · Java · C++
Anna University, Chennai

Anna University

Anna University, Chennai

El B.E. CSE de Anna University según la normativa Regulations 2021, desde la programación en Python y C hasta los laboratorios de estructuras de datos y POO.

31

prácticas

R2021C · Python · Java · SQL

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