Algorithmique

Inter-company training

Duration

 2,00 day(s)

Language(s) of service

EN FR

Who is organizing this training?

Dawan is a training organisation that offers more than 2000 training courses in IT, management, project management and sales in instructor-led live online or on-site trainings. We have 11 centres in France and we have developed partnerships with local structures in Brussels, Luxembourg and Geneva. Our catalogue includes hundreds of topics: Java, PHP, Webmaster, E-Marketing, Linux, Windows Server, Vmware, Autocad, Photoshop, IA etc. Our courses have been created and designed by in-house trainers who have over 20 years of teaching experience. Constantly renewed, they are adapted to the requirements of our customers and to the evolution of technologies.

Who is the training for?

Développeurs d'applications

Prerequisites

Aucun

Goals

Maîtriser la partie algorithmique de la programmation - Connaître les enjeux essentiels et l'entourage de cette discipline - Savoir rechercher une donnée et réaliser une opération de complexité quelconque de façon prévisible et optimisée.

Contents

Introduction

Principes généraux, historique
L’algorithmique dans le projet, dans l’équipe de développement, dans le programme
Environnement d’un langage de développement quelconque (Java, c++, c#, Python, Visual Basic ou PHP)

Syntaxe des éléments clés

Principe d’une machine à état et universalité de Turing
Les variables: définition, cycle de vie, types et enjeux
Structures de contrôles: les conditions
Structures de contrôles: les boucles
Les mécanismes d’erreurs; les exceptions
Les procédures (paramètres, valeurs de retours)
Callbacks, pointeurs de fonctions, délégués...
Les clôtures, résumé de programmation lambda
Introduction à la Programmation Orientée Objet

Algorithmes courants et nécessaires

Exemples manuels - multiplication et Tours de Hanoï
Solutions de représentations graphiques, aide à la réflexion
Séries de conditions et systèmes experts
Boucles de longueur prévisible - exemples multiples
Boucles de longueur imprévisible - exemples multiples et dangers
La récursivité - la suppression de la récursivité

Algorithmique et structures de données

Type et choix de structures
Utiliser la structure depuis l’algorithme
Bonnes pratiques pour les algorithmes et pour les structures

Performances

Ce qu’est l’optimisation, quoi optimiser: bonnes pratiques
La performance et la complexité
Les heuristiques - exemples nombreux et recherche
Autres solutions non algorithmiques

Teaching methods

Méthodologie basée sur l'Active Learning: 75% de pratique minimum. Chaque point théorique est systématiquement suivi d'exemples et exercices.

Evaluation

Contrôle continu

Certificate, diploma

Attestation de fin de stage mentionnant le résultat des acquis

Course material

Sources des exercices + Support papier

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