Nos formations > Algorithme

Durée : 5.5 joursPrix : 1 140,00 €

Objectifs

Comprendre ce qu’est un algorithme et son rôle. Apprendre à formaliser une procédure en pseudo-code (sans syntaxe imposée). Maîtriser les bases de python. Traduire ces algorithmes en Python de manière efficace. Utiliser Python pour les mathématiques et les données. Appréhender les interactions entre Python et SQL pour manipuler, interroger et structurer des données de manière concrète.

Programme

Architecture des ordinateurs

Durée : 1 séance (2h)

• Objectifs :
  • Relier la machine à l’exécution d’un programme.
  • Comprendre où se situent les limites (mémoire, processeur, temps).
• Contenu :
  • Composants (processeur, mémoire, bus, périphériques).
  • Notion d’instructions machine → langage évolué (Python).
  • Impact sur la performance (temps de calcul, stockage).

Introduction et conception algorithmique (pseudo-code)

Durée : 1 séance (2h)

• Objectifs :
  • Comprendre ce qu’est un algorithme et son rôle.
  • Apprendre à formaliser une procédure en pseudo-code (sans syntaxe imposée).
  • Poser les bases de la rigueur (correction, étapes, test).
• Contenu :
  • Définitions (algorithme, donnée, variable, structure de contrôle).
  • Exemples classiques : somme des n premiers entiers, recherche d’un élément, tri d’une liste.
  • Exercices en binôme : écrire un algorithme en pseudo-code (ex. calcul de factorielle, suite de Fibonacci).

Fondamentaux de l’algorithmique

Durée : 1 séance (2h)

• Objectifs :
  • Savoir écrire des algorithmes corrects.
  • Comprendre la complexité en temps et espace.
• Contenu :
  • Correction d’algorithmes (preuve par récurrence simple, invariants de boucle).
  • Analyse de complexité (notations O, Ω, Θ).
  • Comparaison empirique d’algorithmes (ex. tris).

Programmation en Python : bases

Durée : 3 séances (6h)

• Objectifs :
  • Traduire un algorithme en Python.
  • Maîtriser la syntaxe de base.
• Contenu :
  • Variables, types de base (int, float, str, bool, list).
  • Structures de contrôle (if, for, while).
  • Fonctions (définition, paramètres, retour).
  • Exercices : factorielle, recherche dichotomique, tri simple.

Programmation en Python : applications scientifiques

Durée : 3 séances (6h)

• Objectifs :
  • Utiliser Python pour exprimer des objets mathématiques.
  • Découvrir les bibliothèques scientifiques.
• Contenu :
  • Structures de données (listes, dictionnaires, ensembles).
  • NumPy : tableaux, opérations vectorielles.
  • Exercices : résolution numérique d’équations, visualisation simple avec matplotlib.

Limitations et architecture logicielle

Durée : 1 séance (2h)

• Objectifs :
  • Comprendre que Python est une abstraction et ses limites.
  • Relier aux notions d’architecture logicielle.
• Contenu :
  • Interprétation vs compilation.
  • Gestion mémoire et erreurs classiques.
  • Impact sur la vitesse d’exécution.

Bases de données relationnelles

Durée : 3 séances (6h)

• Objectifs :
  • Maîtriser les fondamentaux du relationnel.
  • Être capable de créer et interroger une base simple.
• Contenu :
  • Modèle relationnel (tables, clés primaires/étrangères).
  • SQL : SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, JOIN.
  • Python + SQLite (connexion, requêtes).
  • Mini-projet : base de contacts, gestion simple de données.

Structures de données avancées et optimisation

Durée : 3 séances (6h)

• Objectifs :
  • Manipuler des structures classiques (piles, files, arbres, graphes).
  • Optimiser les calculs.
• Contenu :
  • Listes chaînées, piles, files (implémentation en Python).
  • Arbres binaires, parcours, recherche.
  • Graphes (représentation, parcours BFS/DFS).
  • Optimisation du temps de calcul : approche mathématique + profilage Python.

Projet final

Durée : 2 séances (4h)

• Objectifs :
  • Mobiliser l’ensemble des acquis.
  • Développer un projet complet, documenté et testé.
• Projets possibles :
  • Moteur de recherche simple (parcours de graphes).
  • Solveur de Sudoku (backtracking).
  • Application Python + SQLite (gestion de données).

Actualisé le 23/10/2025 - V22

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