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Cours

Concepts en informatique

Débutant3 h

Apprenez comment fonctionnent les ordinateurs, concevez des algorithmes efficaces et explorez la théorie computationnelle pour résoudre des problèmes concrets.

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Plébiscité par des apprenants dans des milliers d’entreprises

Description du cours

Libérez la puissance de calcul

Vous êtes-vous déjà demandé comment les ordinateurs accomplissent des tâches complexes sans difficulté ? Ce cours complet sur l'informatique vous présente les principes fondamentaux du fonctionnement des ordinateurs ainsi que les aspects plus approfondis de la théorie informatique. Vous acquerrez des compétences pratiques et des connaissances fondamentales qui vous permettront de comprendre et de créer des programmes efficaces.

Découvrez les principes fondamentaux de l'informatique

Commencez par les concepts fondamentaux de l'informatique. Découvrez le fonctionnement des ordinateurs, les principes fondamentaux du calcul binaire et l'évolution des langages de programmation. Découvrez les différences entre les langages de programmation fonctionnels, procéduraux et de bas niveau, et comprenez comment les programmes sont traduits pour les ordinateurs à l'aide de langages interprétés et compilés.

Maîtrisez les algorithmes et l'efficacité

Plongez dans l'univers des algorithmes, où vous découvrirez leur conception et leur application. Comprenez l'importance de l'efficacité des algorithmes grâce à la notation Big-O et apprenez à évaluer la complexité temporelle et spatiale. Les cours pratiques vous permettront de résoudre des problèmes concrets, tels que le tri et la recherche dans un contexte d'achat en ligne, à l'aide de Python.

Découvrez la calculabilité et au-delà

Approfondissez vos connaissances sur les aspects théoriques du calcul. Découvrez les automates, les machines de Turing et les limites de ce que les ordinateurs peuvent résoudre. Acquérez des connaissances approfondies sur la complexité algorithmique, notamment les problèmes P, NP, NP-complets et NP-difficiles. Enfin, découvrez les implications concrètes de ces concepts dans des domaines tels que la cryptographie et l'apprentissage automatique, et envisagez l'avenir avec l'informatique quantique.

Ce que vous accomplirez

À la fin de ce cours, vous aurez acquis une solide compréhension du fonctionnement des ordinateurs, des langages de programmation et des algorithmes. Vous serez en mesure d'évaluer l'efficacité des algorithmes et de comprendre les limites théoriques du calcul. Ce cours vous permettra d'acquérir les compétences nécessaires pour résoudre efficacement des problèmes pratiques et apprécier les progrès continus de la théorie computationnelle.

Rejoignez-nous pour découvrir la puissance du calcul et transformer votre compréhension du fonctionnement des ordinateurs.

Prérequis

Programme de formation

Plan du cours

1

Pour commencer : qu’est-ce qu’un ordinateur ?

Ce chapitre présente les notions fondamentales du fonctionnement d’un ordinateur. Des bases de l’arithmétique binaire et des composants essentiels comme le CPU et la mémoire, à l’évolution des langages de programmation, vous verrez comment les ordinateurs exécutent des instructions et la différence entre les langages interprétés et compilés.
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2

Approfondir : donner des instructions efficacement à un ordinateur

Dans ce chapitre, vous plongez dans les algorithmes — les instructions que les ordinateurs suivent pour résoudre des problèmes. Au programme : un panorama des types d’algorithmes, l’importance des complexités temporelle et spatiale, et des mises en pratique avec des exemples concrets de tri et de recherche. Le chapitre explique également comment évaluer l’efficacité des algorithmes avec la notation Big-O.
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3

Prendre du recul : ce que les ordinateurs peuvent ou non faire

Ce chapitre explore les limites de ce que les ordinateurs peuvent calculer. Vous étudierez des modèles formels comme les automates et les machines de Turing, vous découvrirez la complexité computationnelle (y compris P vs NP), et vous verrez des applications concrètes dans des domaines comme la cryptographie, le Machine Learning et l’informatique quantique.
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