Le module Algorithmique et Structures de Données 1 constitue une introduction rigoureuse aux fondements de la programmation et de la modélisation algorithmique pour les étudiants 1ère année Classe Préparatoire Informatique . Il vise à développer chez l’étudiant une pensée algorithmique structurée, capable d'analyser un problème, d’en extraire une solution logique et de la traduire sous forme de programme en langage Pascal.
Le cours s'appuie sur une approche progressive, méthodique et structurée. Chaque concept est introduit avec rigueur, illustré par des exemples concrets, consolidé par des exercices dirigés, puis appliqué lors de travaux pratiques encadrés. L'étudiant est guidé pas à pas vers l’autonomie algorithmique et la capacité à concevoir des solutions précises et optimisées à des problèmes courants.
À l’issue de ce cours, l’étudiant sera capable de :
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Comprendre les fondements de l’algorithmique formelle .
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Traduire des problèmes concrets en modèles algorithmiques pertinents.
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Concevoir des algorithmes corrects, efficaces et modulaires.
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Manipuler et implémenter les principales structures de données
Ce document cours d'Algèbre II avec exercices corrigés recouvre le programme d'Algèbre linéaire de la 1ère année classe préparatoire de l'école supérieur de l'informatique. L’étudiant trouvera une partie cours qui a été enseigné et à la fin de chaque chapitre une partie exercices corrigés dont la plupart ont été proposé dans le cadre de travaux
dirigés ou ont fait l'objet de contrôle des connaissances. Il est destiné principalement aux étudiants de la 1ère année. ainsi que toute personne ayant besoin d'outils de bases d'Algèbre linéaire. Nous espérons que ce cour réponde aux attentes des étudiants et qu'il les aidera à réussir.
Le cours d’Électronique Fondamentale 1 est une introduction aux concepts clés et aux composants essentiels utilisés dans le domaine de l’électronique. Ce cours vous permet d’acquérir une compréhension approfondie des principes de base qui sous-tendent le fonctionnement des dispositifs électroniques, en particulier les semi-conducteurs. Ces connaissances sont fondamentales pour la conception et la mise en œuvre de circuits électroniques utilisés dans de nombreuses applications industrielles, médicales, de communication, et autres.
Ce cours vise à vous familiariser avec les concepts fondamentaux de l’électronique, notamment la physique des semi-conducteurs et le fonctionnement des composants clés comme les diodes et les transistors.
Vous apprendrez à analyser et à concevoir des circuits électroniques en vous appuyant sur une base théorique solide et en utilisant des outils pratiques pour la modélisation et l’expérimentation. Le cours prépare également à la compréhension des composants essentiels dans des systèmes électroniques plus complexes, que ce soit pour des applications analogiques ou numériques.
Présentation du Cours
L’objectif de ce cours dans un premier lieu, est d’introduire les Patterns de Conception comme des solutions classiques à des problèmes récurrents dans la conception de logiciels. Ce sont des sortes de plans ou de schémas que l’on peut personnaliser afin de résoudre un problème récurrent dans notre code. Cette première partie vise à distinguer les différentes catégories des patterns de conception selon leurs intentions ou leurs objectifs, leurs complexités, leurs niveaux de détails et l’échelle à laquelle ils sont applicables à un système en cours de conception.
Dans la seconde partie du cours, l’objectif est d’apprendre aux étudiants : l’acquisition des connaissances élémentaires en Ingénierie dirigée par les modèles(IDM), comme une méthode d’ingénierie des systèmes utilisant des modèles pour représenter à la fois un problème posé et sa solution. Une méthode de développement de logiciel, s’appuyant sur la création et l’utilisation de modèles spécifiques à un domaine.
Public cible
2ème année de second cycle, «Système d’Information et Web »
Visées d’apprentissage
La compétence visée par ce cours est d'être capable de:
- connaître la nature et la notion du pattern de conception.
- identifier les différences fondamentales entre les trois catégories des patterns de conception.
- Présenter la modélisation, les principes MDA et son architecture.
- Utiliser les connaissances afin d’analyser un problème, et résoudre ce problème en appliquant le pattern spécifié.
- la mise en œuvre d'un développement dirigé par les modèles en utilisant les langages de méta-modélisation.
Description
Le big data fait référence à des ensembles de données trop volumineux et complexes pour les applications traditionnelles de traitement et de management des datas. Ce terme est devenu populaire grâce à l'essor de la technologie mobile, de l'IoT (Internet of things) et de l'Intelligence Artificielle (IA).
A travers ce cours, nous allons présenter les caractéristiques des Big Data. Ensuite, nous allons présenter un ensemble de technologies, d'architectures, d'outils et de procédures qui permettent de capter, traiter et analyser de larges quantités et contenus hétérogènes et changeants, et d'en extraire les informations pertinentes.
A la fin de ce cours, l’étudiant aura un Background qui lui permet de concevoir des applications qui gèrent les données massives en utilisant différentes technologies, telles que : Hadoop, Spark, Kafka, etc.
Public cible
2ème année Second Cycle. Spécialité : Intelligence Artificielle et Sciences de Données (IASD).
Visées d'apprentissages
La compétence visée par ce cours, dans son ensemble, est « Se familiariser avec les outils de Big Data pour la gestion des données massives ».
Le cours Big Data Technologies vise à :
- Comprendre les notions clés du Big Data, les caractéristiques des environnements Big Data et les problématiques associées.
- Comprendre les fonctionnalités et l'utilisation de Hadoop et de Spark, qui sont des frameworks de traitement de données distribués utilisés pour le traitement de gros volumes de données.
- Comprendre le rôle et les fonctionnalités de Spark SQL, qui permet de traiter des données structurées à l'aide d'une interface SQL.
- Être capable d'utiliser les modules Spark MLlib et Spark GraphX pour effectuer des analyses de données avancées et du Machine Learning.
- Comprendre les concepts de Stream Processing et être capable d'utiliser des outils tels que Kafka et KSQL pour traiter des flux de données en continu.
En résumé, les visées d'apprentissage de ce module sont d'acquérir les compétences nécessaires pour manipuler et analyser de grands volumes de données de manière efficace et en utilisant des outils spécialisés du domaine du Big Data.
Un Système d’Information d’Aide à la Décision (SIAD) est considéré tel un système d’information automatisé interactif, flexible, adaptable et spécifiquement développé pour aider à la résolution d’un problème de décision non structuré et améliorer la prise de décision. Le concept de Systèmes d’Information d’Aide à la Décision (SIAD) a tout d’abord été introduit par l’école anglo-saxonne et est la traduction du concept de Decision Support Systems (DSS), qualifiant un SIAD de système d’information interactif spécifiquement développé pour aider à la résolution d’un problème de décision. L’aide à la décision est l’ensemble des techniques permettant d’effectuer individuellement la meilleure prise de décision possible. L’aide à la décision est principalement utilisée dans des domaines tels que la finance, la banque, l’informatique, la politique et la gestion de crise.
Public cible : 2éme Année Second Cycle, Spécialités : Ingénierie des Systèmes Informatiques (ISI), Systèmes d’Information et Web (SIW).
La formation "Enseigner à l'aire du numérique" permet aux enseignants la maîtrise et la prise en main de la plateforme Moodle
à travers 09 activités d’apprentissage qui sont choisies judicieusement
dans l’optique de permettre la mise en ligne du cours respectant les
règles de l’enseignement à distance.