Programmation (Informatique 2)
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Bienvenue au cours "Programmation "
Ce cours concerne le module Programmation destiné aux étudiants de la première année tronc commun Ingénieur Sciences et Technologies (IST). Il vise à doter les étudiants des compétences fondamentales en programmation Python appliquée aux structures de données et aux opérations sur les fichiers.
L’objectif principal de ce module est d’initier les étudiants à la programmation en Python en leur fournissant les bases nécessaires pour manipuler efficacement les structures de données et les fichiers, ainsi que pour appliquer des concepts fondamentaux de l’algèbre linéaire dans un contexte informatique.
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Faculté : Sciences et de la Technologie
Département : Tronc commun Ingénieur Sciences et Technologies IST
Enseignante de la matière : Meryem BOUCHEMA
Contact : meryem.bouchema@univ-jijel.dz
Disponibilité : à la salle des enseignants : Mardi de 11h00 -14h00
Public cible : 1ère année tronc commun Ingénieur Sciences et Technologies IST
Volume Horaire Semestriel : 15 semaines
Volume horaire Hebdomadaire : 3h de TP
Crédit : 02
Coefficient : 02
Mode d’évaluation : contrôle continu 100 %
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À travers ce module, les étudiants apprendront à :
- Comprendre et utiliser des structures de données indicées.
- Appliquer les concepts de l’algèbre linéaire.
- Gérer la lecture et l’écriture de fichiers.
Ce module vise donc à renforcer la capacité des étudiants à programmer en Python tout en leur offrant une approche pratique et appliquée aux sciences et à l’ingénierie.
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Le module vise à développer chez les étudiants trois types de compétences : les connaissances (savoir), les compétences pratiques (savoir-faire) et les compétences comportementales (savoir-être).
1. En termes de connaissances,
A l’issue de ce module, l’étudiant sera capable de :
- Comprendre les concepts fondamentaux de la programmation en Python.
- Expliquer le fonctionnement des structures de données indicées (listes, tableaux NumPy, matrices).
- Comprendre les principes de l’algèbre linéaire appliqués à la programmation.
- Maîtriser les opérations de base sur les fichiers (lecture, écriture, gestion).
- Connaître les bibliothèques essentielles pour le traitement numérique et la manipulation des données (NumPy, Pandas, etc.).
2. En termes de savoir-faire,
L’étudiant saura :
- Écrire, exécuter et déboguer des scripts Python efficaces.
- Manipuler des listes et des tableaux NumPy pour organiser et traiter des données.
- Effectuer des opérations sur les matrices (addition, multiplication, inversion, résolution de systèmes linéaires).
- Lire, écrire et manipuler des fichiers texte et binaires.
- Résoudre des problèmes scientifiques et techniques en utilisant Python.
3. En termes de savoir-être,
Ce module vise également à développer chez l’étudiant des qualités essentielles pour son parcours académique et professionnel, notamment :
- Rigueur et précision dans l’écriture et la structuration du code.
- Autonomie et esprit d’initiative pour rechercher et appliquer de nouvelles solutions.
- Esprit analytique et logique pour la résolution de problèmes et l’optimisation des algorithmes.
- Curiosité et apprentissage continu, pour s’adapter aux évolutions des technologies et des outils de programmation.
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Pour aborder ce module dans de bonnes conditions, les étudiants doivent posséder un certain nombre de connaissances et de compétences de base en informatique et en mathématiques afin de faciliter leur apprentissage et leur progression.
1. Prérequis en Informatique:
- Notions de base en algorithmique : compréhension des concepts fondamentaux tels que les variables, les conditions, les boucles et les fonctions.
- Logique de programmation : savoir structurer un raisonnement algorithmique et le traduire en instructions exécutables.
- Familiarité avec un environnement informatique.
- Utilisation d’un éditeur de code ou d’un environnement de développement intégré (IDE) comme Thonny, PyCharm ou Jupyter Notebook.
2. Prérequis en Mathématique:
- Manipulation des nombres et des opérations arithmétiques.
- Notions de base en algèbre : matrices, systèmes d’équations linéaires, opérations sur les vecteurs.
- Logique et raisonnement mathématique pour comprendre les structures conditionnelles et les algorithmes de traitement de données.
3. Prérequis en Python:
Bien que ce module soit conçu pour les débutants en Python, une familiarisation avec les bases du langage peut être un atout :
- Syntaxe de base de Python (affectation de variables, types de données).
- Opérateurs et expressions arithmétiques.
- Instructions conditionnelles (
if-else). - Boucles (
for,while). - Fonctions simples (
defetreturn).
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Table des matières
Chapitre 1 : Les variables Indicées:
1-Liste : les opérations sur les listes, slicing….etc.
2- les listes pour implémenter les vecteurs et matrices,
3-Introduction andarray de nympy (Ndarray vs Liste )
a- Les tableaux unidimensionnels : vecteur (1darray): Représentation en mémoire, Operations sur les vecteurs
b- Les tableaux bidimensionnels ; Matrice (2darray) : Représentation en mémoire, Operations sur les matrices
Chapitre 2 : Les matrices et l’algèbre linéaire :
Introduction à numpy. linalg : Calcul matricielle : Déterminant, trace ; inverse, vecteur et valeurs propres, système d’équations linéaires….etc
Chapitre 3: Les fichiers
1- Les modes d’accès aux fichiers
2- Lecture et écriture dans un fichier texte/binaire
3- Le concept de contexte manager dans les fichiers
4- Lecture et écriture des fichier csv
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A l’issu de ce chapitre, l’apprenant sera capable de :
- Comprendre le concept de variables indicées et leur utilité dans la gestion des données.
- Manipuler des listes Python : création, accès aux éléments, modification et parcours.
- Comprendre et utiliser les tableaux multidimensionnels (Ndarray) avec la bibliothèque NumPy.
- Appliquer les opérations de base sur les listes et les tableaux NumPy : indexation, slicing, opérations vectorielles.
- Comparer les performances entre les listes Python et les tableaux NumPy dans le cadre du calcul scientifique.
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