Description

Ce module de Python introduit les bases du langage et ses applications concrètes dans différents domaines de la mécatronique et de l’ingénierie numérique.
À travers plusieurs TPs progressifs, les étudiants découvrent la logique algorithmique, la programmation réseau, l’automatisation de tâches et l’intelligence artificielle appliquée.

Compétences requises

• Connaissances de base en algorithmique.
• Compréhension du fonctionnement d’un ordinateur (IP, ports, fichiers).
• Bases en logique conditionnelle et boucles.
• Connaissance de l’environnement Windows/Linux et d’un éditeur de code (VS Code, PyCharm, Jupyter).

Compétences visées

• Programmer en Python : maîtriser les variables, structures de contrôle, fonctions et modules.

• Développer des scripts fonctionnels : automatisation de tâches, lecture/écriture de fichiers.

• Implémenter des communications client-serveur avec sockets.

• Créer des interfaces graphiques simples (Tkinter).

• Utiliser Python pour l’analyse de données et l’intelligence artificielle : NumPy, Pandas, Matplotlib, scikit-learn.

Disciplines

• Informatique

Syllabus

Cours – Introduction à Python 2h
TP1 – Dialogue entre deux ordinateurs 4h
TP2 – Automatisation de tâches 4h
TP3 – Introduction à l’intelligence artificielle 4h

Bibliographie

• Documentation officielle Python : https://docs.python.org/fr/3/
  
• W. McKinney, Python for Data Analysis, O’Reilly.
• S. Raschka & V. Mirjalili, Python Machine Learning, Packt Publishing.
• A. Sweigart, Automate the Boring Stuff with Python (No Starch Press).
• Documentation Scikit-learn : https://scikit-learn.org/
• Documentation Tkinter : https://docs.python.org/fr/3/library/tkinter.html

MCC

Les épreuves indiquées respectent et appliquent le règlement de votre formation, disponible dans l'onglet Documents de la description de la formation.

Régime d'évaluation

CT (Contrôle terminal, mêlé de contrôle continu)

Coefficient

0.5

Évaluation initiale / Session principale - Épreuves