Cours : 21H ; TD : 21H

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Objectifs :

Introduire les concepts mathématiques de base, découvrir les principes du raisonnement en arithmétique.

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Contenu :

• Logique, vocabulaire ensembliste.
• Calculs algébriques, sommes et produits, coefficients binomiaux et formule du binôme.
• Ensembles finis et dénombrements.
• Arithmétique dans Z : division euclidienne, PGCD, nombres premiers, congruences (utilisation en crypto possible).
• Inégalités dans R.
• Relation d’équivalence et relation d’ordre.

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Pré-requis :

Mathématiques complémentaires de terminale.

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Bibliographie :

Mathématiques tout en un pour la licence niveau L1, Dunod

Cours : 20H ; TD : 8H ; TP : 14H

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Objectifs :

• Acquérir une vision d'ensemble de ce qu'est l'outil informatique. Identifier et caractériser les différents éléments matériels et logiciel mis en jeu dans cet outil.
• Percevoir le potentiel et les limites de ces divers éléments (capacités de traitement et/ou de stockage, débits de transmission, temps de transfert, etc...).

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Contenu :

• Rudiments de codage.
• Formats de documents (textes, images et sons).
• Éléments d'architecture des ordinateurs : composants d'un ordinateur ; périphériques.
• Introduction aux systèmes d'exploitation : fonctionnement général ; applications, programmes et processus ; gestion de fichiers ; utilisation des commandes et interfaces graphiques.
• Réseaux informatiques : fonctionnalités des réseaux et applications en réseau ; quelques concepts fondamentaux (supports de transmission et débits, adressage, routage, etc.) ; structure, constituants et applications d’Internet.

Cours : 16H ; TD : 26H

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Objectifs :

• Acquérir les connaissances de base en mécanique du point matériel. Apprendre à décrire un mouvement, connaître les lois qui le gouvernent, calculer l'équation d'une trajectoire.
• Connaître les techniques de calcul vectoriel dans l’espace et comprendre les aspects géométriques que traduisent ces calculs.

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Contenu :

Partie mécanique

CM : 8H, TD : 18H

• Cinématique : Référentiel, repères (cartésien, cylindrique et sphérique), vecteurs position, vitesse et accélération, équations horaires du mouvement.
• Dynamique : Lois de Newton.

Partie mathématique

CM : 8H, TD: 8H

• Vecteurs de l’espace, coordonnées, opérations sur les vecteurs.
• Bases cylindrique et sphérique.
• Dérivation des vecteurs, base de Frénet.
• Courbes paramétrées de l’espace.

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Pré-requis :

Niveau terminale scientifique en mathématiques et physique.

Cours : 36H ; TD : 18H

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L’offre et la demande


CM : 21H, TD : 12H

Objectifs :

• Exposer les principaux concepts et mécanismes de la microéconomie, en particulier des marchés (offre et demande, prix d'équilibre, etc. ...).

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• L’offre et la demande (Fonction individuelle et agrégée, courbe, élasticités).
• Le marché (la loi de l’offre et de la demande, l’efficience des marchés).
• L’État face au marché : l’action sur les prix (l’équilibre en présence d’une taxe, l’incidence de la taxe).

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Pré-requis : maîtrise des outils d’analyse abordés dans le secondaire.

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Le circuit économique


CM : 12H, TD: 6H

Objectifs :

• Identifier et définir les principaux éléments qui permettent de représenter et mesurer la vie économique pour mener une analyse macroéconomique.

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• Définition des éléments de comptabilité nationale (secteurs institutionnels, opérations, tableaux de synthèse).
• Les agrégats économiques et le circuit économique.

Cours : 15H ; TD : 15H ; TP : 12H

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Objectifs :

Introduire les outils de l'analyse et les nombres complexes.

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Contenu :

• Suites et limites par quantificateurs.
• Étude de fonctions, continuité, dérivabilité, dérivé de composée.
• Nombres complexes.
• Injection, surjection, bijection, image directe et réciproque.
• Fonctions usuelles, fonctions circulaires réciproques.
• Arcsin, Arccos, Arctan.

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Pré-requis :

Spécialité mathématiques de terminale.

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Bibliographie :

Mathématiques tout en un pour la licence niveau L1, Dunod.

Cours : 12H ; TP : 24H

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Objectifs :

• L’objectif de cette UE est de faire découvrir par l’expérimentation deux grands domaines de l’informatique : l’animation par ordinateur et la programmation mobile.
• La première partie du cours offre une première expérience en animation par ordinateur à l’aide du logiciel Autodesk Maya qui est un logiciel professionnel utilisé dans les studios d’animation (Disney, Pixar, Dreamworks) afin de manipuler et comprendre le processus de création et d’animation d’un personnage 3D.
• La seconde partie du cours offre une première expérience en programmation mobile Android à l’aide d’un générateur d’applications qui permet de découvrir la programmation en manipulant des blocs visuels et de comprendre les mécanismes qui font fonctionner un logiciel.

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Matière 1 : Animation par ordinateur


CM : 6H, TP : 12H

La création et l’animation d’un personnage dans un film en 3D est un processus en plusieurs étapes qui nécessite des connaissances dans plusieurs domaines (dessin, modélisation, animation) et qui demande créativité, patience et persévérance.

Dans ce cours, vous apprendrez comment les personnages d’animation voient le jour et prennent vie en production. Vous pourrez ensuite vous-même expérimenter et créer votre propre personnage puis lui appliquer des techniques d’animation simples pour en faire une courte vidéo.

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Matière 2 : Programmation Inventor


CM : 6H, TP : 12H

APP Inventor est un générateur d’applications mobiles pour Android. A l’origine développé par Google, cette application est actuellement améliorée par le MIT (Massachusetts Institute of Technology). Cette application intègre un langage de programmation visuel qui permet d’avoir accès à toutes les fonctionnalités d’un téléphone : elle est utilisée pour générer des applications ludiques ou professionnelles sur téléphone (certaines sont disponibles sur la plateforme Google Play).

Ce cours explique comment réaliser rapidement une première application Android à l’aide d’APP Inventor. L’environnement est expliqué et le mécanisme de transfert d’application illustré. Les blocs de construction visuels sont exploités pour mettre en scène une interface utilisateur et une logique d’interaction.

Les bases des logiques de génération d’application seront présentées. Elles permettent de créer des applications de base. Un téléphone n’est pas nécessaire — un émulateur est disponible — mais les applications sont utilisables sur des téléphones Android récents.

Cours : 21H ; TD : 21H

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Objectifs :

• Introduire les outils de l'algèbre générale.

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Contenu :

• Insister sur la forme rigoureuse de la démontration.
• Groupes, anneaux et corps, groupe symétrique.
• Exemples d'anneau dont Z/nZ.
• Groupes d’isométries affines.

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Pré-requis : Spécialité mathématiques de terminale.

Bibliographie : Mathématiques tout en un pour la licence niveau L1, Dunod.

Cours : 21H ; TD : 21H

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Objectifs :

Introduire les outils de l'analyse et les nombres complexes.

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Contenu :

• Suites, notamment définies par une relation de récurrence.
• Fonctions usuelles (exp, log, sin, cos).
• Dérivation et étude de fonctions (dérivée de composée, tableau de variation, bijection réciproque).
• Nombres complexes et géométrie plane.

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Pré-requis :

Mathématiques complémentaires de terminale.

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Bibliographie :

Mathématiques tout en un pour la licence niveau L1, Dunod

Cours : 20H ; TD : 22H

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Objectifs :

• S'initier à la science des données en abordant les techniques classiques d’analyse descriptive. Le logiciel R est utilisé pour illustrer le cours.

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• Qu’est-ce que la statistique ? Vers la science des données.
• Population, échantillons, séries statistiques.
• Variables, caractères, modalités.
• Tableaux de données.
• Méthodes numériques élémentaires pour décrire les données.
• Représentations graphiques.
• Distribution statistique à deux dimensions.
• Tableau de contingence, distributions conditionnelles.
• Liaisons entre deux variables.

Cours : 10H ; TD : 12H ; TP : 20H

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Objectifs :

• Acquérir les connaissances fondamentales en électricité et en mécanique.
• Développer la démarche expérimentale par le biais d’expériences scientifiques variées et apprendre à rédiger les comptes-rendus d’expériences.

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• Introduire l'électricité, côté historique et microscopique.
• Notion d'intensité, explications et définitions.
• Notion de tension : explications et définitions, relations entre tensions.
• Les différents dipôles, énergie dissipée, puissance.
• Notion de résistance : associations série et parallèle.
• Les générateurs : définition, modèles.
• Les caractéristiques des dipôles, informations découlant des tracés.
• Les lois de l'électricité : nœud/maille.
• Les circuits : circuits à une ou plusieurs mailles, potentiomètre.
• Le régime variable et plus particulièrement le régime sinusoïdal : origine, définitions, utilisation, caractérisation ; de nouveaux composants : bobines, condensateurs... définition des grandeurs liées à ce type de régime : valeur maximale, efficace, période, fréquence, déphasages entre deux signaux...

• La résonance électrique, applications.

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• Les TPs de physique portent sur l’électricité et la mécanique pour venir compléter les cours dispensés en UEO PHY1107 ; ces deux UE sont fortement liées.
• Approche des notions d’électricité et de mécanique en travaux pratiques permettant de mettre en place la démarche expérimentale, restitution sous forme de comptes-rendus d’expériences.

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Pré-requis : niveau terminale scientifique en mathématiques et physique.

Cours : 15H ; TD : 15H ; TP : 15H

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Objectifs :

• Aborder les concepts de base de la programmation impérative.
• Acquérir les principes algorithmiques élémentaires nécessaires à la mise en œuvre de programmes.
• Être capable d'implémenter des algorithmes dans le langage impératif Python.

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Contenu :

• Fonctionnement d’un ordinateur, programme, algorithme.
• Environnement de programmation : python, spyder.
• Représentation des données : variables, types, affectation.
• Entrées/sorties, conditionnelles.
• Programmation impérative : itération, boucles.
• Décomposition de problème et abstraction : fonctions.
• Listes.
• Complexité des algorithmes.
• Algorithmes de parcours et de recherche.
• Algorithmes de tri.

Cours : 16H ; TD : 14H ; TP : 12H

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Objectifs :

• Introduire le calcul intégral et le calcul matriciel, base du calcul scientifique.

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• Intégration : primitives d’une fonction définie sur un intervalle à valeurs réelles, calcul d’une intégrale au moyen d’une primitive, propriétés des intégrales, calcul pratique d’intégrales simples, valeurs approchées d’intégrales : méthodes des rectangles et des trapèzes.
• Équations différentielles : équations différentielles linéaires du premier ordre (équations à variables séparables, équations linéaires, méthode de variation de la constante), équations différentielles linéaires du second ordre à coefficients constants.
• Matrices et systèmes : espaces de matrices, produit matriciel, déterminants, comatrice, retour sur la résolution de systèmes.

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Pré-requis : [MTH1101] Concepts et outils mathématiques.

Cours : 15H ; TD : 15H ; TP : 15H

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Objectifs :

• Aborder les concepts de base de la programmation impérative.
• Acquérir les principes algorithmiques élémentaires nécessaires à la mise en œuvre de programmes.
• Être capable d'implémenter des algorithmes dans le langage impératif Python.

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• Fonctionnement d’un ordinateur, programme, algorithme.
• Environnement de programmation : python, spyder.
• Représentation des données : variables, types, affectation.
• Entrées/sorties, conditionnelles.
• Programmation impérative : itération, boucles.
• Décomposition de problème et abstraction : fonctions.
• Listes.
• Complexité des algorithmes.
• Algorithmes de parcours et de recherche.
• Algorithmes de tri.

Cours : 16H ; TD : 26H

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Objectifs :

• Compléments en mécanique du point matériel : moment cinétique, forces et champs électrostatique et gravitationnel, énergie ...
• Découverte et compréhension de phénomènes optiques.
• Mise en place des outils fondamentaux de l’optique.

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Partie Méca-physique 2


CM : 8H, TD : 13H

• Moment cinétique : théorème du moment cinétique, forces centrales, loi des aires.
• Interactions électrostatiques et gravitationnelles : forces, champs, principe de superposition.
• Énergie : travail d'une force, forces conservatives, énergie potentielle, conservation de l'énergie mécanique.

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Partie Optique


CM : 8H, TD: 13H

• Fondements de l’optique géométrique.
• Lois de Descartes.
• Étude des lentilles, miroirs, systèmes optiques.

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Pré-requis : [PHY1107] Méca-physique 1.

Cours : 27H ; TD : 12H

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Objectifs :

• Poser les bases de l’analyse économique de la firme en situation de concurrence pure et parfaite et en situation de monopole.

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• Combien vendre et à quel prix ?
• Les coûts de production (typologie des coûts, forme des courbes de coût).
• La recette (la recette du monopoleur, la recette du producteur concurrentiel).
• La maximisation du profit (la recherche de l’équilibre, les caractéristiques de l’équilibre).
• L’équilibre du producteur concurrentiel (à court terme, à long terme).
• L’équilibre du monopoleur (maximisation du profit, comparaison du bien-être, le monopoleur discriminant).
• Combien utiliser de facteurs et à quel coût ?
• La fonction de production (productivité des facteurs, isoquantes, taux marginal de substitution technique).
• La minimisation de la dépense à niveau de production donné (dépense en facteurs, combinaison optimale).
• Les relations entre coûts de court et de long terme.
• La demande de facteurs en concurrence et en monopsone.

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Pré-requis : le cours s’inscrit dans la continuité de l’introduction à la microéconomie du premier semestre. Il suppose de l’étudiant une capacité calculatoire.

Cours : 20H ; TD : 22H

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Objectifs :

• Manipuler le discret et le continu, modéliser les phénomènes de convergence.

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• Nombres réels et suites numériques.
• Généralités sur les suites réelles.
• Limite d’une suite réelle.
• Relations d’ordre et propriétés de la borne supérieure.
• Suites monotones.
• Suites extraites.
• Traduction séquentielle de certaines propriétés.
• Suites complexes.
• Suites particulières.
• Suites de CAUCHY.
• Limites, continuité, dérivabilité.
Ce chapitre est divisé en deux parties, consacrées aux limites et à la continuité pour la première, au calcul différentiel pour la seconde.
• A - Limites et continuité : limite d’une fonction en un point, continuité, image d’un intervalle par une fonction continue, image d’un segment par une fonction continue, continuité et injectivité, fonctions complexes.
• B – Dérivabilité : nombre dérivé, fonction dérivée, extremum local et point critique, théorèmes de Rolle et des accroissements finis, fonctions de classe Ck, fonctions complexes.

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Pré-requis : tronc commun mathématiques terminales scientifiques.

Cours : 20H ; TD : 22H

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Objectifs :

• Améliorer la rigueur des raisonnements et de leur expression.
• Comprendre le rôle d’un système de gestion de bases de données et les principes des bases de données, au travers de la description et la manipulation d’une base de données relationnelle avec le langage SQL.

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Logique

• Introduction : l'ordinateur comme calculateur booléen, logique et raisonnement.
• Logique propositionnelle : syntaxe (langage et représentation de problèmes simples), sémantique (calcul propositionnel), transformations d'expressions (normalisation, simplification), logique des propositions et calcul booléen (fonctions booléennes et applications à l'architecture des systèmes), déduction (approches sémantique et formelle).
• Introduction à la logique des prédicats du 1er ordre : limites de la logique des propositions, syntaxe (langage et notions de bases), représentation de problèmes et d'énoncés mathématiques en logiques des prédicats.

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Bases de données

• Architecture générale et objectifs d'un SGBD.
• Modèle relationnel : relation n-aire, algèbre relationnelle, opérateurs de l'algèbre relationnelle.
• Langage SQL : langage de description des données, langage de manipulations des données, intégrité référentielle.

Cours : 21H ; TD : 21H

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Objectifs :

• Découvrir et s'initier aux techniques d’ajustement de modèles par l’évaluation de valeurs de paramètres ainsi que par la construction empirique de fonctionnelles.

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Eléments de calcul des probabilités

• Notion d'événement de variables aléatoires.
• Lois de probabilités.
• Espérance mathématique et variance.
• Théorèmes limites.

Estimation paramétrique

• Méthodes d'estimation.
• Propriétés d'un estimateur (biais, variance, exhaustivité, efficacité).
• Intervalle de confiance et de fluctuation.

Éléments de statistique non paramétrique

• Estimateur empirique de la fonction de répartition.
• Estimation à noyau d'une densité de probabilité.

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Pré-requis : mathématiques de terminale scientifique fortement conseillées.

Cours : 20H ; TD : 22H

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Objectifs :

• Accéder à des notions sur différents sujets par le biais de manipulations.
• Découvrir et étudier un nouveau thème en physique à partir essentiellement de recherches et d'expérimentations.
• Développer les compétences de rédaction de comptes-rendus, de restitution de courbes ainsi que leur analyse, de travailler l’expression orale dans le but de présenter un travail évalué en fin de semestre.

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Physique expérimentale et projets en physique.

• Se familiariser avec l’expérimentation à l’aide de protocoles portant sur différents sujets tels que : étude des dipôles, oscillations électriques, étude d’un capteur, calorimétrie, propriétés des fluides ; puis en optique : étude des lentilles, du microscope, de l’œil, diffractions et interférences.
• Concevoir un projet à caractère expérimental : un projet sur un thème à partir d’expériences faites en laboratoire de physique ; Approfondir un domaine spécifique en physique en y développant la démarche expérimentale.

Les sujets sont variés et permettent d’acquérir des connaissances larges en physique tout en développant la démarche expérimentale et la synthèse écrite des résultats.

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Pré-requis : [PHY1107] Méca-physique 1, [PHY1108] Physique experimentale et électricité.

Cours : 15H ; TD : 15H ; TP : 12H

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Objectifs :

• Développer les outils d'algèbre linéaire pour les sciences de l'ingénieur.

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Contenu :

• Matrices et systèmes : espaces de matrices, produit matriciel.
• Déterminant (sans théorie), résolution de systèmes.
• Espaces vectoriels (géométrie analytique : droites et plans).

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Pré-requis : Concepts et outils mathématiques [MTH1101].

Bibliographie : Mathématiques tout en un pour la licence niveau L1, Dunod.

Cours : 21H ; TD : 21H

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Objectifs :

• Développer les outils d'analyse pour les sciences de l'ingénieur.

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Contenu :

• le cours commence par les polynômes (arithmétique et factorisation).
• Calcul de primitives, intégration par parties, changement de variable (calculus).
• Limites, continuité, dérivabilité.
Ce chapitre est divisé en deux parties, consacrées aux limites et à la continuité pour la première, au calcul différentiel pour la seconde.
• Équations différentielles.

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Pré-requis : Mathématiques complémentaires de terminale ou Mathématiques complémentaires [MTH1110], Concepts et outils mathématiques [MTH1101].

Bibliographie : Mathématiques tout en un pour la licence niveau L1, Dunod

Cours : 21H ; TD : 21H

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Objectifs :

• Connaissances de base en programmation logique et fonctionnelle.
• Algorithmique de la résolution par contrainte.

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Contenu :

• De plus en plus, la quantité d'information à gérer nécessite un déploiement sur plate forme de type Cloud. Les données sont distribuées sur des machines distantes : l'algorithmique n'est donc plus une algorithmique locale, à base de tableaux et de variables locales puisque les données ne sont pas nécessairement sur la machine d’exécution.
• Pour ces raisons, tous les langages de programmation intègrent désormais des possibilités fonctionnelles (à base de composition de fonctions) et de collection : ces méthodes permettent un passage à l'échelle, aussi bien qu'une démonstration causale des algorithmes (preuves quasiment impossibles à réaliser avec la programmation impérative à base de tableaux et de variables locales).
• L'objet de ce cours est une introduction à ces méthodes de programmation. Afin d'interdire la possibilité d'utiliser d'autres méthodes que les techniques logiques et fonctionnelles, le langage PROLOG est utilisé. Les méthodes présentées font intervenir composition de fonction, passage de fonctions en argument, dépendances par récurrences etc.. Ces techniques sont utilisables par tous les langages fonctionnels (ou à extension fonctionnelle) dédiés au passage à l'échelle (Java, Scala, Haskell, C++ etc..).

Cours : 21H ; TD : 21H

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Objectifs :

• Consolider les connaissances en algorithmique.

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Contenu :

• Algorithmique avancée...

Cours : 16H ; TD : 26H

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Objectifs :

• Compléments en mécanique du point matériel.
• Accéder à des notions sur différents sujets par le biais de manipulations.
• Développer les compétences de rédaction de comptes-rendus, de restitution de courbes ainsi que leur analyse, de travailler l’expression orale dans le but de présenter un travail évalué.

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Contenu :

Partie mécanique :

CM : 8H, TD : 13H

• Méthode de résolution des équations différentielles intervenant dans un problème de mécanique.
• Moment cinétique, forces centrales.
• Interactions électrostatiques et gravitationnelles, forces et champ.
• Energie : travail d’une force, forces conservatives, énergie potentielle, conservation de l’énergie.

Partie sciences expérimentales :

CM : 8H, TD: 13H

• Se familiariser avec l’expérimentation à l’aide de protocoles portant sur différents sujets tels que : études des dipôles, oscillations mécaniques, étude d’un capteur, propriétés des fluides, tension superficielle…
• Les sujets sont variés et permettent d’acquérir des connaissances tout en développant la démarche expérimentale et la synthèse écrite des résultats.

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Pré-requis :

Méca-physique 1 [PHY1107].

Cours : 21H ; TD : 21H

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Objectifs :

• Montrer comment appréhender les données et donner leurs caractéristiques. Décrire les données en vue d’une interprétation élémentaire préalable à toute étude découlant de la modélisation des données. Permettre ainsi de donner les éléments de base d'une analyse statistique d'un problème donné.

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Contenu :

• Variables discrètes, variables continues.
• Espérance Mathématique, Variance, Moments.
• Indépendance et conditionnement.
• Quelques exemples de distributions, loi de Bernoulli, loi Binomiale, loi Normale.
• Histogramme.
• Box-plot.
• Indice de concentration de Gini.
• Coefficient de corrélation.
• Applications avec Excel et R.
• z-score.

Pré-requis : Spécialité mathématiques de terminale.

Bibliographie :

• Saporta G., Probabilités et analyse de données statistiques, Technip, 1990.
• Mendenhall, Beaver and Beaver, Business Statistics, Duxbury, 2001.
• Wonnacott T.H. and Wonnacott R. J., Statistique, Economica, 1990.

Cours : 21H ; TD : 21H

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Objectifs :

• Approfondir les outils d'analyse.

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Contenu :

• Nombres réels, borne supérieure, suites numériques.
• Suites équivalentes, introduction des notations de Landau o O.
• Suites de Cauchy, suites extraites, théorème de Bolzano-Weierstrass.
• Fonctions continues et dérivabilité: théorème des valeurs intermédiaires, bijection réciproque, théorème de Rolle, théorème des accroissements finis, convexité.

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Pré-requis : Spécialité mathématiques de terminale, Concepts et outils mathématiques [MTH1101], Mathématiques approfondies [MTH1104].

Bibliographie : Mathématiques tout en un pour la licence niveau L1, Dunod

Cours : 21H ; TD : 12H ; TP : 9H

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Objectifs :

• Développer les outils d'analyse et d'algèbre de base pour les sciences de l'ingénieur.

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Le programme se limite au cas où le corps de base K est R ou C.

• Polynômes : Polynômes : Anneau des polynômes à une indéterminée ; Divisibilité et division euclidienne ; Dérivation ; Arithmétique dans K[X] ; Polynômes irréductibles de C[X] et R[X] ; Formule d’interpolation de Lagrange.
• Compléments sur les matrices : Opérations élémentaires sur les lignes et les colonnes d’une matrice. Lien avec la résolution de systèmes. Matrice par blocs. Théorème du produit par blocs.
• Espaces vectoriels et applications linéaires.
• Espaces vectoriels : Sous-espaces vectoriels ; Familles de vecteurs ; Somme d’un nombre fini de sous-espaces.
• Espaces vectoriels de dimension finie : Existence de bases ; Dimension d’un espace de dimension finie ; Sous-espaces et dimension.
• Applications linéaires Généralités ; Endomorphismes ; Détermination d’une application linéaire ; Théorème du rang.
• Matrices et applications linéaires ; Matrice d’une application linéaire dans des bases ; Application linéaire canoniquement associée à une matrice.

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Bibliographie : Mathématiques tout en un pour la licence niveau L2, Dunod.

Cours : 21H ; TP : 21H

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Objectifs :

• Connaître les principaux types abstraits de données (par exemple les piles, les files, les listes chaînées, les arbres binaires et les tables de hachage), leur mise en œuvre et les algorithmes qui les manipulent.
• Acquérir les notions de complexité des algorithmes.

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• Algorithmes et complexité.
• Types abstraits de données.
• Structures de données simples :
• Tableaux
• Listes
• Piles et files
• Structures de données complexes :
• Tables de hachage
• Arbres
• Algorithmes : recherche de motifs, moteur de recherche, algorithme des k plus proches voisins, résolution du problème de sac-à-dos, etc.

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Pré-requis : Python servira de langage de programmation pour la mise en œuvre des structures de données vues en cours lors des travaux pratiques. Un premier cours de programmation impérative en Python a été donné en L1 (Algorithmes et programmation impérative). Ce cours est un prérequis.

Cours : 21H ; TP : 21H

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Objectifs :

• Introduire les concepts élémentaires de l'approche objet (classes, méthodes, instances, héritage, polymorphisme).
• Introduire certains aspects du génie logiciel (modularité, abstraction, UML, cohésion...).

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Le langage support est le langage Java. L'outil de développement choisi est BlueJ. La progression du cours et les exemples utilisés sont ceux de la méthode BlueJ.

• Fondements et orientation objet.
• Comprendre les définitions de classes.
• Interactions entre objets.
• Groupements d'objets.
• Bibliothèque de classes.
• Fichiers Java.
• Améliorer la structuration avec l'héritage.
• Héritage : approfondissement.
• De nouvelles techniques d'abstraction.
• Gestion des erreurs.

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Pré-requis : programmation impérative (variables, itérations, procédures, tableaux).

Cours : 20H ; TD : 16H ; TP : 6H

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Objectifs :

• Comprendre le fonctionnement interne des ordinateurs, en particulier de leur processeur afin d’en appréhender les possibilités et les limites.

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L'approche choisie est ascendante, depuis les composants élémentaires logiques jusqu'à la programmation en assembleur d’un processeur simplifié.

• Introduction.
• Représentation des données.
• Algèbre de Boole et logique numérique.
• MARIE: ordinateur simple.
• Jeux d’instructions.
• Mémoire.
• Entrées-sorties et systèmes de stockage.
• Autres architectures.

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Pré-requis : [INF1101] Compréhension des systèmes informatiques, connaissances élémentaires des systèmes informatiques

Cours : 20H ; TD : 22H

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Objectifs :

• Conduire à la maîtrise des concepts fondamentaux des bases de données relationnelles : dépendances, décomposition et formes normales, intégrité.

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• Rappels sur le modèle relationnel et les opérateurs de l’algèbre relationnelle.
• Dépendances de données : dépendances fonctionnelles, dépendances multi-valuées, dépendances hiérarchiques, couverture minimale d’un ensemble de dépendances, fermeture, clés de relations.
• Décomposition de relation : qualités d’une décomposition, formes normales (1NF, 2NF, 3NF, BCNF).
• Contraintes : typologie, mise en œuvre (déclencheurs).

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Pré-requis : connaissance du modèle relationnel conseillée.

Cours : 22H ; TP : 22H

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Objectifs :

• Être capable de réaliser un site web permettant à l’utilisateur d’interagir avec le serveur à l’aide de formulaires et d’évènements et en utilisant les technologies apprises pendant le module.

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• Introduction : Internet et WWW.
• Internet : historique, technologies.
• WWW : client et serveur ; URL et DNS ; protocoles : IP, http, etc. ; langages de programmation pour Web.
• HTML.
• Historique.
• Éléments de base : structure du document HTML, éléments de ligne, éléments de bloc.
• Autres éléments : listes, tableaux, etc...
• Standard du Web : validateur de W3C pour HTML.
• CSS.
• Bases de CSS : syntaxe, application de styles pour une page Web.
• Propriétés des CSS et sélecteurs.
• Priorités et conflits de styles.
• Définition de style pour un site Web.
• Validateur de W3C pour HTML.
• PHP.
• Introduction à PHP : programmation coté serveur.
• Bases de PHP : syntaxe des erreurs, instructions « print » et « echo », types, variables, arithmétique, chaines de caractères, structures de contrôles, etc...
• PHP embarqué : PHP et HTML.
• PHP avancé : tableaux, fonctions, boucle « foreach », fichiers, etc...
• Formulaires.
• Boutons de contrôle.
• Soumission de données.
• Traitement de données sur le serveur à l’aide de PHP.
• JavaScript.
• Introduction à JavaScript.
• Bases de JavaScript : types, variables, arithmétique, chaines de caractères, structures de contrôles, débogage de scripts, etc...
• JavaScript avancé : variables globales, tableaux, fonctions, boites de dialogue, etc...
• DOM.
• Evènements.
• Ajax et XML.
• Utilisation des bibliothèques : Prototype, Scriptaculous, JQuery.

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Pré-requis : bases algorithmique et programmation (boucles, variables, fonctions, etc.), bases système d’exploitation (Windows et Linux), bases mathématiques.

Cours : 21H ; TD : 21H

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Objectifs :

• Être capable de choisir un test statistique en réponse à un problème appliqué, de mettre le test en œuvre et de conclure. Les problèmes traités sont issus de nombreux domaines (biologie, santé, environnement, industrie, sociologie, actuariat...). Les méthodes statistiques seront illustrées en utilisant le logiciel R.

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• Introduction.
• Rappels de probabilités
• Principes des tests statistiques
• Formulation des hypothèses nulle et alternative.
• Risques d'erreur en statistique, règles de décision, puissance et robustesse.
• Conditions d'application des tests
• Test paramétrique à un et deux échantillons : Comparaison de moyennes, fréquences, tests d'homogénéité, test d'indépendance.
• Tests non paramétriques.
• Tests d'adéquation (Test de Kolmogorov-Smirnov, Test du Chi-deux, test de Shapiro-Wilk)
• tests d'indépendance (test du chi-deux, tests de Pearson, Spearman et Kendall)
• Tests des signes et rangs (Tests de Wilcoxon et Mann-Whitney)
• Applications.

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Pré-requis : notions de statistique et de probabilités (niveau terminale scientifique).

Bibliographie :

• TP. Sprent, La pratique de la satistique non paramétrique, Ed. INRA., 1997.
• G. Saporta, Probabilités, analyse des données et statistique. Ed. Technip, 2006.

Cours : 10H ; TD : 12H ; TP : 20H

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Objectifs :

• Acquérir les connaissances fondamentales en électricité.
• Développer la démarche expérimentale par le biais d’expériences scientifiques variées et apprendre à rédiger les comptes-rendus d’expériences.

Contenu :

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• Introduire l'électricité, côté historique et microscopique.
• Notion d'intensité, explications et définitions.
• Notion de tension : explications et définitions, relations entre tensions.
• Les différents dipôles, énergie dissipée, puissance.
• Notion de résistance, étude des générateurs : définition, modèles.
• Caractéristiques des dipôles, informations découlant des tracés.
• Les lois de l'électricité : nœud/maille.
• Les circuits : circuits à une ou plusieurs mailles, potentiomètre.
• Le régime variable et plus particulièrement le régime sinusoïdal : origine, définitions, utilisation, caractérisation ; de nouveaux composants : bobines, condensateurs...
• Définition des grandeurs liées à ce type de régime : valeur maximale, efficace, période, fréquence, déphasages entre deux signaux...
• La résonance électrique, applications.
• TP d’électricité : Approche des notions d’électricité en travaux pratiques permettant de mettre en place la démarche expérimentale, la restitution sous forme de comptes-rendus d’expériences.

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Pré-requis : niveau terminale scientifique en mathématiques et physique.

Cours : 21H ; TD : 21H

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Contenu :

• Rudiments de logique et méthodes de démonstration.
• Structures algébriques usuelles.
• Lois de composition internes
• Structure de groupe
• Structures d’anneau et de corps
On travaillera notamment sur les exemples suivants :
• l'anneau Z/nZ
• le corps des fractions rationnelles
• Fractions Rationnelles
• Décomposition en éléments simples sur C et sur R
• Groupe symétrique et déterminants
• Groupe symétrique. Le groupe symétrique est introduit exclusivement en vue de l’étude des déterminants.
• Généralités
• Signature d’une permutation
• Déterminants
• Formes n-linéaires alternées
• Déterminant d’une famille de vecteurs dans une base
• Fonctions de deux variables
• Domaine de définition, représentation : surface repésentative, ligne de niveau
• Continuité
• Dérivée partielle : dérivée partielle d'ordre 1, équation du plan tangent, de la tangente à une ligne de niveau, dérivée partielle d'ordre 2, fonctions de classe C¹, de classe C²,théorème de Schwarz (admis), fonction homogène, relation d'Euler
• Optimisation : point critique, extremum, notations de Monge, condition nécessaire, condition suffisante (admise)
• Intégrale d'une fonction continue de deux variables

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Bibliographie : F. Liret, Mathématiques pour la licence, tome 3, analyse 2e année, Dunod.

Cours : 21H ; TD : 21H

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Objectifs : Introduire les séries numériques et la théorie des probabilités sur un espace discret.

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Contenu :

• Séries numériques: somme de série, convergence et divergence, séries à termes positifs et théorème de comparaison, séries absolument convergente, règles de Cauchy et de d'Alembert, série alternée.
• Dénombrement: opérations sur les ensembles, arrangements et combinaisons, formule du binôme de Newton, notion d'ensemble dénombrable.
• Probabilité discrète: probabilité sur un espace fini ou dénombrable, modélisation, lois usuelles : loi uniforme, binomiale, géométrique, hyper-géométrique, Poisson. Conditionnement et indépendance des événements.
• Variables aléatoires discrètes : loi d'une variable aléatoire, loi conjointe et indépendance, espérance et variance, covariance, fonction de répartition.

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Pré-requis : concepts et outils mathématiques de L1 [MTH1101], suites numériques.

Bibliographie :

• Mathématiques tout en un pour la licence niveau L2, Dunod
• D. Foata, J. Franchi, A. Fuchs, Calcul des probabilités, Dunod

Cours : 21H ; TD : 21H

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Objectifs :

• Approfondir les outils d'analyse et d'algèbre pour les sciences de l'ingénieur.

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• Analyse.
• Relations de comparaison : cas des fonctions.
• Développements limités.
• Exemples de développements asymptotiques.
• Algèbre.
• Matrices et endomorphismes.
• Retour sur les endomorphismes.
• Matrice d’une application linéaire dans des bases.
• Application linéaire canoniquement associée à une matrice.
• Changements de bases.
• Déterminant d’un endomorphisme.
• Réduction des endomorphismes et des matrices carrées (on se limite en pratique au cas où le corps de base K est R ou C).
• Généralités.
• Éléments propres d’un endomorphisme, d’une matrice carrée.
• Polynôme caractéristique.
• Endomorphismes et matrices carrées diagonalisables.
• Applications aux systèmes différentiels et aux suites récurrentes.

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Pré-requis : concepts et outils mathématiques de L1 [MTH1101], fonctions numériques, matrices et systèmes.

Bibliographie :

• Mathématiques tout en un pour la licence niveau L2, Dunod.

Cours : 21H ; TD : 21H

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Objectifs :

• Connaître les principaux types abstraits de données (par exemple les piles, les files, les listes chaînées, les arbres binaires et les tables de hachage), leur mise en œuvre et les algorithmes qui les manipulent.
• Acquérir les notions de complexité des algorithmes.

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• Algorithmes et complexité.
• Types abstraits de données.
• Structures de données simples :
• Tableaux
• Listes
• Piles et files
• Structures de données complexes :
• Tables de hachage
• Arbres
• Algorithmes de tri
• Algorithmes de recherche de motifs

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Pré-requis : Python servira de langage de programmation pour la mise en œuvre des structures de données vues en cours lors des travaux pratiques. Un premier cours de programmation impérative en Python a été donné en L1 [INF1201]. Ce cours est un prérequis.

Cours : 21H ; TD : 21H

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Objectifs :

• Prendre conscience de l'importance d'utiliser des techniques de modélisation et de génie logiciel.
• Apprendre à modéliser les aspects statiques d'un système d'information en vue de développer une base de données, depuis la phase de spécification des besoins jusqu'à la conception du schéma relationnel.

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Le langage UML sera utilisé pour l'expression des modèles (diagrammes de classes et d'objets). On insistera particulièrement dans ce cours sur la nécessité de respecter des règles pour la clarté des commentaires, la cohérence du nommage et la pérennité des modèles.

• Notions de modélisation et de méthodes de génie logiciel.
• Fondements du paradigme objet.
• Présentation du langage UML.
• Spécification des besoins : cas d'utilisation.
• Diagrammes UML de classes et d'objets.
• Règles de transformation d'un diagramme de classes en schéma relationnel.

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Pré-requis : bases de la programmation et programmation objet.

Cours : 21H ; TD : 21H

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Objectifs :

• Introduire les différentes fonctions d'un système d'exploitation centralisé.
• Être capable d'écrire des scripts en shell tels ceux existant dans le démarrage du système ou ceux par enchaînement de tâches.
• Donner un aperçu du réseau Internet.
• Savoir concevoir et mettre en oeuvre à l'aide du langage Java des programmes communicants s'appuyant sur les mécanismes et protocoles présentés en cours.

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• Couches hautes du système, interpréteur de commandes.
• Écriture de scripts en shell sur le système Linux.
• Rôles, structure et constituants du réseau Internet.
• Caractéristiques des protocoles de transport TCP et UDP.
• Conception et mise en oeuvre de programmes Java communicants.

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Pré-requis : bases de la programmation et programmation objet.

Cours : 21H ; TD : 21H

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Objectifs :

Ce cours introductif se focalise sur les concepts informatiques fondamentaux des bases de données : les structures de données, leur implémentation, les systèmes de gestion des bases de données. L'accent est mis sur les aspects technologiques et laisse volontairement de côté les aspects méthodologiques (développement d'une BD relationnelle avec le modèle entité-association) et pratiques (exploitation avec SQL) qui seront étudiés dans une seconde UE, en L3.

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Contenu :

• Introduction aux BD
• Stocker les données
• Exploiter les données
• Les Systèmes de Gestion de Bases de Données
• Historique
• Concepts des BD
• Notions élémentaires
• Schémas vs. contenu
• Contraintes d’intégrité
• Dépendances fonctionnelles
• Structures physiques
• Technologies des BD
• Stockage des données
• Accès aux données
• Indexation des données
• Etude de cas
• Conception physique d’une BDR
• Efficacité d’une BD
• Règles de conception
• Indexation
• Optimisation
• Evaluation
• BD non relationnelles
• BD NoSQL
• Modèles clé-valeur
• Modèles orientés documents
• Modèles orientés colonnes
• Autres modèles
• Chaînes de blocs

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Pré-requis :

Bases d'architecture des ordinateurs, logique élémentaire.

Cours : 15H ; TD : 15H ; TP : 12H

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Objectifs :

• Présentation des concepts élémentaires sur les graphes, d'algorithmes et d'applications.

Contenu :

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• Introduction Généralités, historique, problèmes types, buts et limites.
• Concepts élémentaires.
• Graphes non orientés, chaîne et cycle.
• Graphes orientés, chemins et circuits.
• Graphes eulériens.
• Utilisation des graphes d'états : modélisation de jeux, problème du loup, de la chèvre et du chou.
• Les structures de données pour l’implémentation de graphes.
• listes d'adjacence et matrices d'adjacence.
• Listes d’incidences.
• Choix de la structure de données la plus adaptée au problème à traiter.
• Connexité.
• Notion de composantes connexes.
• Algorithme pour la recherche des CC d'un graphe non orienté.
• Applications.
• Détection de circuit dans un graphe orienté.
• Algorithme de détection de circuit dans un graphe orienté.
• Décomposition en niveaux d'un graphe sans circuit.
• Application au problème de blocage dans le cadre de partage de ressources..
• Arbres- Arbres de poids minimum.
• Algorithmes de Kruskal et de Prim pour la recherche d'arbre de poids minimum.
• Exemples d’utilisation en traitement d’images.
• Problème du plus court chemin.
• Algorithme de recherche de plus court chemin : Bellman-Kallaba, Dikjstra, Floyd.
• Utilisation pour des problèmes d'optimisation, de routage de fiabilité maximale.
• Programmation de quelques algorithmes de recherche de chemins de longueur optimale.
• Problèmes d'ordonnancements.
• Méthodes potentiel-tâches et méthode potentiel-étapes (PERT).
• Utilisation pour la résolution de problème d'ordonnancements et de gestion de planning.
• Coloration d'un graphe.
• Coloration des sommets, des arêtes, nombre chromatique, indice chromatique.
• Application aux problèmes d'emploi du temps.
• Flots dans un réseau de transport : Algorithmes de Ford et Fulkerson. Exemples d’application.

Cours : 21H ; TD : 21H

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Objectifs :

• Acquérir les techniques d'inférence associées au modèle linéaire, modèle central en statistique visant à représenter une variable dépendante caractérisant un phénomène en fonction d'un ensemble de variables explicatives. La régression simple et la régression multiple sont étudiées ainsi que les techniques d'analyse de la variance. Les méthodes présentées sont illustrées sur des exemples d'applications (biologie, santé, environnement, assurance, …) en utilisant le logiciel de statistique R.

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• Généralités.
• La régression linéaire simple.
• La régression linéaire multiple.
• Analyse de la variance à un facteur et deux facteurs.
• Validation du modèle, analyse des résidus.
• Plan incomplet et traitement des valeurs manquantes.
• Exemples d'applications (logiciel R).

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Pré-requis : notions de probabilités et de statistique.

Bibliographie :
• Azaïs J.M., Bardet J.M., Le modèle linéaire par l'exemple, 2ème édition, Dunod, 2012.
• Dodge Y., Rousson V., Analyse de la Régression appliquée, 2ème édition, Dunod, 2004.
• Draper N. R., Smith H., Applied Regression Analysis, 3ème édition, Wiley, 1998.

Cours : 21H ; TD : 21H

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Objectifs :

• Appliquer la réduction des endomorphismes à des problèmes usuels d'algèbre linéaire et de géométrie.

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Contenu :

Espaces préhilbertiens réels, espaces euclidiens.

• Produit scalaire.
• Norme associée à un produit scalaire.
• Orthogonalité.
• Bases orthonormales.
• Projection orthogonale sur un sous-espace de dimension finie.
• Hyperplans affines d’un espace euclidien.
• Matrices orthogonales.
• Espace euclidien orienté.
• Endomorphismes symétriques d’un espace euclidien.
• Isométries vectorielles d’un espace euclidien.
• Isométries vectorielles en dimension 2.
• Isométries vectorielles en dimension 3.

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Pré-requis :

algèbre linéaire de base, applications linéaires, matrices.

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Bibliographie :

• François Liret et Dominique Martinais, Mathématiques pour la licence, tome 4, Algèbre et géométrie, 2e année, Dunod.

Cours : 21H ; TD : 21H

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Objectifs :

• Développer l'intégrale de Riemann et la théorie des probabilités pour des variables aléatoires à densité.

Contenu :

• Intégrale de Riemann: définition, sommes de Riemann, continuité uniforme, fonctions continues par morceaux.
• Calcul d’intégrales : théorème fondamental, intégration par parties, changement de variables, révision sur les calculs de primitives, décomposition en éléments simples d'une fraction rationnelle.
• Formule de Taylor avec reste intégral, rappels sur les développements limités. Intégrales généralisées: définition, propriétés, convergence et divergence, intégrale d'une fonction positive et théorème de comparaison, comparaison séries-intégrale, convergence absolue et semi-convergence..
• Fonctions génératrices et calcul des moments ; cas d'une somme de v.a. indépendantes.
• Variables aléatoires à densité: calcul d'espérance, des moments, de la fonction de répartition et de la densité.
• Fonctions génératrices et calcul des moments ; cas d'une somme de v.a. indépendantes.
• Théorèmes limites et applications: loi des grands nombres, théorème central limite, calcul approché de probabilité et intervalle de confiance.

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Pré-requis :

concepts et outils mathématiques de L1 [MTH1101], suites et fonctions numériques, calcul de primitives.

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Bibliographie :

• Mathématiques tout en un pour la licence niveau L2, Dunod
• D. Foata, J. Franchi, A. Fuchs, Calcul des probabilités, Dunod

Cours : 21H ; TP : 21H

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Objectifs :

• Découvrir les principes de fonctionnement d'un système d'exploitation. On se limite ici à la gestion de la mémoire primaire et des périphériques de masse tels que les disques durs.
• Écrire des programmes en C faisant des appels au système d'exploitation.

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Le cours présente les différentes couches système mises en jeu entre ces matériels et les programmes applicatifs qui les utilisent.

• C pour le système : manipulation de bits (masque et filtre), pointeurs et gestion mémoire, compilation, édition des liens, librairies et Makefile.
• Mémoire (primaire) : le mécanisme d'adressage, la pagination, la segmentation, la mémoire d'un processus Linux.
• Mémoire secondaire (ex : un disque dur) : interface utilisation (appel système), organisation physique d'un disque (Système de fichiers ext4 et les partitions), disque SSD, système Raid.

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Pré-requis : commandes de base UNIX, programmation C ou Java.

Cours : 21H ; TD : 21H

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Objectifs :

• Offrir à l'étudiant une vue d'ensemble de l'architecture du réseau Internet.
• Étudier les mécanismes et protocoles sur lesquels s'appuie cette architecture.

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La chronologie du cours suit un parcours ascendant de la pile de protocoles du modèle TCP/IP. Au cours de cette "ascension" les étudiants découvrent les divers problèmes inhérents à la mise en œuvre d'un réseau informatique d'envergure mondiale sur la base de supports de transmission hétérogènes. Les solutions apportées à ces problèmes dans le cas du réseau Internet sont présentées et étudiées en détail.

• Structure et constituants d'Internet : définitions, architecture, terminologie.
• Protocoles de communication : notion de protocole, modèle OSI, modèle Internet.
• Supports pour la transmission de données : supports filaires métalliques et optiques, supports radio.
• Aperçu des couches hôte-réseau : illustration dans le cas d’Ethernet.
• La couche réseau : IP, ARP/RARP, ICMP, adressage et routage sous IP.
• La couche transport : TCP et UDP.
• La couche application : DNS, SNMP, HTTP, FTP, etc…

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Pré-requis : [INF1406].

Cours : 21H ; TD : 21H

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Objectifs :

• Comprendre l'importance des techniques de Génie Logiciel.
• Maitriser les concepts et notations UML, savoir concevoir un projet.
• Maitriser la programmation modulaire.
• Produire du code objet conforme à un diagramme de classe.

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• Notion de méthode pour le Génie Logiciel, démarche de développement.
• Fondements et apports du paradigme objet.
• La modélisation, entre autre en utilisant le langage UML : description de l'aspect statique d'un système, description de la dynamique d'un système.
• Modèle et code : traduction d'un modèle dans un environnement de développement.
• Qualité et architecture des logiciels : critères d'évaluation d'une architecture, patrons de conception (design patterns).

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Pré-requis : [INF1301], [INF1304], [INF1405], notions sur la modélisation et la démarche de développement, compréhension des concepts de la programmation objet, pratique antérieure de la programmation objet, connaissance des concepts du relationnel, pratique des bases de données relationnelles.

Cours : 20H ; TP : 22H

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Objectifs :

• Maitriser les concepts avancés de la programmation (gestion de la mémoire, pointeur).
• Savoir programmer en C++ moderne (héritage, polymorphisme, utilisation de la STL, template, exceptions).

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• Rappels de programmation en C et C++.
• Gestion de la mémoire en C/C++ (Pointeurs).
• Programmation Orientée Objet en C++.
• Implémentation des concepts objet en C++ : surcharges, héritages, polymorphismes, généricité.
• Différences avec Java.
• Méthodologie Logicielle et utilisation d'environnements de programmation spécifiques : Makefile, etc…
• Introduction à STL.
• Meta programmation.
• Quelques Design Pattern simples en C++.

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Pré-requis : [INF1201], [INF1301], [INF1304], [INF1405], Programmation impérative, base des langages à objets.

Cours : 21H ; TP : 21H

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Objectifs :

• Maitriser les concepts avancés de la programmation (gestion de la mémoire, pointeur).
• Savoir programmer en C++ moderne (héritage, polymorphisme, utilisation de la STL, template, exceptions).

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• Gestion de la mémoire en C++ (Pointeurs).
• Programmation Orientée Objet en C++.
• Implémentation des concepts objet en C++ : surcharges, héritages, polymorphismes, généricité.
• Différences avec Java.
• Méthodologie Logicielle et utilisation d'environnements de programmation spécifiques : Makefile, etc…
• Introduction à STL.
• Meta programmation.
• Quelques Design Pattern simples en C++.

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Pré-requis : [INF1201], [INF1301], [INF1304], [INF1405], Programmation impérative, base des langages à objets.

Cours : 20H ; TD : 22H

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Objectifs :

• Étude des techniques permettant le chiffrement de message afin d’assurer la transmission d’informations secrètes (Cryptographie).
• Étude des processus permettant de casser les méthodes de chiffrement (Cryptanalyse).
• Ces deux aspects combinés constituent les bases de la Cryptologie.

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• Mesure des possibilités d’erreurs sur les transferts de données.
• Codes correcteurs d’erreurs : optimiser la redondance de l’information pour permettre une correction d’erreurs de transmissions.

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Pré-requis : Bases mathématiques sur les polynômes.

Cours : 21H ; TD : 15H ; TP : 6H

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Objectifs :

• Apporter aux étudiants les notions théoriques leur permettant d'aborder la problématique de l'analyse syntaxique des informations et de leur traduction dans d'autres formats.
• Étudier les formalismes utilisés pour définir la syntaxe des langages artificiels de l'informatique.
• Comprendre les concepts et les techniques élémentaires employés dans la représentation et la traduction des langages informatiques.
• Réaliser un compilateur complet pour une machine à pile.

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• Langages et traducteurs
  • Un peu d’histoire - Les langages formels
  • Traduction des langages de programmation
  • Conception d’un compilateur
  • Auto-amorçage
  • Les étapes de la compilation
• Support d’exécution
  • Abstraction d’un ordinateur
  • Machine à pile
• Grammaires et automates
  • Définitions et notations
  • Expressions régulières
  • Automates d’états finis
  • Grammaires hors-contexte
  • Analyse descendante
  • Automates à pile
  • Grammaires LL(k)
• Compilation
  • L’analyse lexicale
  • L’analyse syntaxique - L’analyse sémantique
  • Traduction des langages impératifs
  • La génération de code intermédiaire - L’optimisation du code intermédiaire
  • La production de code cible - L’optimisation du code cible

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Pré-requis : Bases de la programmation impérative, Notions élémentaires d'architecture des ordinateurs, Maitrise de la programmation objet

Cours : 20H ; TD : 16H ; TP : 6H

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Objectifs :

• Apporter aux étudiants les notions théoriques leur permettant d'aborder la problématique de l'analyse syntaxique des informations et de leur traduction dans d'autres formats.
• Étudier les formalismes utilisés pour définir la syntaxe des langages artificiels de l'informatique.
• Comprendre les concepts et les techniques élémentaires employés dans la représentation et la traduction des langages informatiques.
• Réaliser un compilateur complet pour une machine à pile.

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• Langages et traducteurs
  • Un peu d’histoire - Les langages formels
  • Traduction des langages de programmation
  • Conception d’un compilateur
  • Auto-amorçage
  • Les étapes de la compilation
• Support d’exécution
  • Abstraction d’un ordinateur
  • Machine à pile
• Grammaires et automates
  • Définitions et notations
  • Expressions régulières
  • Automates d’états finis
  • Grammaires hors-contexte
  • Analyse descendante
  • Automates à pile
  • Grammaires LL(k)
• Compilation
  • L’analyse lexicale
  • L’analyse syntaxique - L’analyse sémantique
  • Traduction des langages impératifs
  • La génération de code intermédiaire - L’optimisation du code intermédiaire
  • La production de code cible - L’optimisation du code cible

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Pré-requis : Bases de la programmation impérative, Notions élémentaires d'architecture des ordinateurs, Maitrise de la programmation objet

Cours : 21H ; TD : 21H

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Objectifs :

• Apprendre les bases de l'interaction homme-machine (IHM).
• Programmation sous différentes API (Android, Java FX, Qt).
• Conception et développement d'un projet par la méthode de Design Thinking.

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Contenu :

Ce cours est consacré aux bases de l'interaction homme-machine (IHM). Il présente les notions d'utilisabilité, de conception centrée sur l'utilisateur et de conception participative, les composants d'une interface graphique, les principes de l'ergonomie des interfaces graphiques et les méthodes d'évaluation des interfaces.

La programmation des interfaces graphiques, notamment la programmation évènementielle et le graphisme 2D, est détaillée et illustrée avec 3 API de programmation différents.

• Introduction à l'IHM.
• Conception d'IHM par Design Thinking.
• Programmation des interfaces graphiques.
• Construction d'interfaces.
• Programmation évènementielle.
• Développement d'applications.
• Graphisme 2D.
• Évaluation et tests.

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Pré-requis : Programmation Java / C++

Cours : 21H ; TD : 21H

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Objectifs :

• Appréhender toute les phases du développement d'une application informatique de la conception à la maintenance.
• Réaliser un unique projet modulaire commun à toute l’Unité d’Enseignement. Ce projet aura une déclinaison Ordinateur, une déclinaison Internet et une déclinaison Android.
• Disposer d'une expérience de codage d’un module en groupe et d’intégration de ce module au sein d’un projet global modulaire.

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• Les objectifs et méthodes de conduite de projet.
• Déroulement d'un projet informatique et tests.
• Mise en œuvre des patrons de conception (design patterns).
• Programmation modulaire.
• Les outils de pilotage du projet.
• Le dossier de tests.
• Les tests unitaires (qualité initiale et non régression).
• Sécurité du code et des logiciels.
• Les tests d’intégration.

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Le projet consiste en la réalisation d'une application informatique en Java de la conception à la réception. Il demande un minimum de 120 heures de travail individuel.

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Pré-requis : [INF 1503] ou bonne connaissance de la conception logicielle, UML, Java

Cours : 20H ; TD : 16H ; TP : 6H

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Objectifs :

• Introduire les logiques formelles propositionnelles et du 1er ordre.
• Apprendre à raisonner.
• Apprendre les bases de la programmation logique en Prolog.

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• Introduction.
• Logique propositionnelle: syntaxe (connecteurs, variables propositionnelles), propriétés importantes, équivalences utiles, forme normale conjonctive (FNC) / disjonctive (FND).
• Vérification des raisonnements complexes.
• Méthodes déductives.
• Logique des prédicats du premier ordre: syntaxe (variables d'individu, substitution de variables), théorie des modèles (sémantique), théorie de la preuve (axiomatique), propriétés importantes (complétude, équivalences utiles), formes normales (prénexe, de Skolem, clausale), algorithmes d’unification, résolution.
• Prolog

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Pré-requis : bases en mathématiques et informatique (niveau L1/L2).

Cours : 20H ; TD : 22H

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Objectifs :

• L'objectif de ce cours est d'amener à une bonne compréhension et maîtrise des problèmes liés à l'administration et la performance d'un SGBD.

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Le cours présente les composants d'un SGBD, son organisation et sa mise en œuvre dans un environnement centralisé ou réparti. Les aspects liés à l'optimisation des performances sont étudiés.

• Architecture d’une base de données : structure physique, structure logique, création, démarrage et arrêt d'une base.
• Gestion des accès concurrents : mécanisme transactionnel, sérialisation, verrouillage, mécanisme de lecture consistante.
• Optimisation des performances : optimisation des applications (optimisation des requêtes, indexation, stockage des objets, partitionnement), optimisation de la mémoire, gestion des contentions.
• Répartition : bases de données réparties, fragmentation, réplication, transaction répartie.

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Pré-requis : bases de données L2.

Cours : 21H ; TD : 21H

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Objectifs :

• Savoir mettre en œuvre une classification et une analyse factorielle sur des données.

Contenu :

• Introduction
• Data mining
• Quelques rappels : algèbre, géométrie utiles à l’analyse de données, analyse factorielle (analyse en composante principale et analyse des correspondances)
• Définitions (distances, partition, hiérarchie)
• Distances et dissimilarités
• Classification ascendante hiérarchique (méthodes du lien simple, du lien maximum, du lien moyen, de Ward, etc)
• Décomposition de la variance
• Algorithmes
• Règles de sélection du nombre de classes
• Interprétation des classes
• Classification non hiérarchique ou partitionnement
• Principe (méthode k-means)
• Méthode des centres mobiles
• Méthode des nuées dynamiques
• Classification basée sur une approche modèle de mélange
• estimateur du maximum de vraisemblance
• algorithmes EM (E-Estimation, M-Maximisation, CEM, SEM)
• sélection de modèles, critères de sélection de modèles (critères AIC et BIC)
• Combinaison analyse factorielle et classification
• Classification mixte autour des formes fortes
• Application sur logiciels avec R.

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Pré-requis : Algèbre linéaire : espaces vectoriels, matrices, valeurs propres et vecteurs propres, réduction de matrices.

Bibliographie :

• Lebart L., Morineau A., Piron M. (1995), Statistique exploratoire multidimensionnelle, Dunod, Paris.
• Tufféry S. (2005) Data mining et statistique décisionnelle, Editions Technip

Cours : 21H ; TD : 9H ; TP : 12h

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Objectifs :

• L'objectif de ce cours est d'amener à une bonne compréhension et maîtrise des problèmes liés à l'administration et la performance d'un SGBD.

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Contenu :

Le cours présente les composants d'un SGBD, son organisation et sa mise en œuvre dans un environnement centralisé ou réparti. Les aspects liés à l'optimisation des performances sont étudiés.

• Architecture d’une base de données : structure physique, structure logique, création, démarrage et arrêt d'une base.
• Gestion des accès concurrents : mécanisme transactionnel, sérialisation, verrouillage, mécanisme de lecture consistante.
• Optimisation des performances : optimisation des applications (optimisation des requêtes, indexation, stockage des objets, partitionnement), optimisation de la mémoire, gestion des contentions.
• Répartition : bases de données réparties, fragmentation, réplication, transaction répartie.

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Pré-requis : Introduction aux bases de données [INF1409].

Cours : 21H ; TD : 21H

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Objectifs :

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Contenu :

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Pré-requis :