Algorithmique du traitement des données
Code UE : USID11
- Cours + travaux pratiques
- 4 crédits
Responsable(s)
Ghislaine CHARTRON
Josselin NOIREL
Public, conditions d’accès et prérequis
Présence et réussite aux examens
Pour l'année universitaire 2021-2022 :
- Nombre d'inscrits : 28
- Taux de présence à l'évaluation : 96%
- Taux de réussite à l'évaluation : 85%
Objectifs pédagogiques
Ce cours vise à donner aux étudiants les connaissances de bases sur le fonctionnement et la manipulation des algorithmes pour le traitement des données. Le langage Python sera enseigné à cet effet.
- Se familiariser avec un environnement de programmation (JupyterHub)
- Reconnaître, analyser et concevoir un algorithme simple
- Apprendre à mettre en œuvre un algorithme simple en Python
- Comprendre les notions fondamentales de l'algorithmique (calculabilité, complexité)
- Comprendre et mettre ne œuvre les premiers algorithmes sur les graphes (web scraping, centralité)
Mots-clés
Contenu
- Les bases d’un environnement de programmation : JupyterHub, Notebook
- Les bases de l'algorithmique : classes d'algorithmes, calculabilité, complexité
- Les bases du langage Python : organisation d'un programme, structure de contrôles, bonnes pratiques
- Les fonctions de lecture et et d'écriture de fichiers
- Les types et structures de données (tri, tableaux et dictionnaires, graphs), typage de données, notion de complexité
- La représentation des données : graphes et cadres de données (data frames) pour l'analyse et la visualisation
Modalité d'évaluation
Projet(s) de visualisation et de traitement des données, présentation
Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants
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RECHERCHE MULTI-CRITERES
-
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Par défaut, les fiches régionales reprennent le contenu de la fiche nationale correspondante. Mais dans certains cas, des informations régionales ont pu être ajoutées. - Certains diplômes se déclinent selon plusieurs parcours. Pour afficher tous les parcours, tapez la racine du code (ex : « LG035 »).
- Certains stages ont un double code : leur code propre et le code de l’UE ou du certificat équivalent.
- Dans tous les cas, veillez à ne pas insérer d'espace ni de ponctuation supplémentaire.
- Validez par le bouton « OK » (et non pas par la touche Entrée).
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Intitulé de la formation |
Type |
Modalité(s) |
Lieu(x) |
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Intitulé de la formation
Master Méga Données et Analyse Sociale (MéDAS)
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Lieu(x)
Alternance
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Lieu(x)
CFA, Paris
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Intitulé de la formation | Type | Modalité(s) | Lieu(x) |
Contact
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Enseignement non encore programmé
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