Cours Informatique 1 (CPUGE, première année) - PDF Gratuit

Introduction à Informatique 1 (CPUGE, première année)

Informatique 1 (CPUGE, première année) est un cours d'initiation à l'informatique destiné aux étudiants de première année en classes préparatoires université grandes écoles. Le programme couvre les principes fondamentaux de l'algorithmique et de la programmation en Python, tout en introduisant des notions essentielles de calcul numérique et de manipulation de données.

Ce cours vise à fournir les bases nécessaires pour comprendre et pratiquer la programmation et l'analyse de données, en s'appuyant sur un environnement informatique adapté. Il offre une approche progressive incluant la visualisation, la gestion d'erreurs et la structuration de programmes.

Ce que vous allez apprendre

• Configurer un environnement de programmation Python adapté à vos besoins.
• Créer et déboguer des programmes en Python en respectant la syntaxe et la sémantique du langage.
• Analyser et corriger différents types d'erreurs dans des codes Python.
• Mettre en place des algorithmes classiques pour aborder les problèmes courants de programmation.
• Visualiser des fonctions mathématiques et manipuler des données numériques avec des bibliothèques spécialisées.

Prérequis

• Niveau débutant en programmation, adapté à une première approche universitaire.
• Accès à un ordinateur avec un système compatible pour installer Python 3 et des éditeurs de texte.
• Capacité à utiliser un terminal ou une console pour lancer des programmes.
• Connexion à Internet recommandée pour accéder aux ressources en ligne et aux modules complémentaires.

Aperçu des modules

• Introduction aux algorithmes et à la construction de programmes en Python.
• Gestion des erreurs syntaxiques, d'exécution et sémantiques dans le code.
• Approfondissement des commandes de contrôle, boucles et conditions.
• Manipulation de variables, fonctions et structures de données simples.
• Visualisation de fonctions mathématiques et analyse numérique à l'aide de matplotlib et numpy.
• Initiation à l'utilisation de pandas pour la manipulation de tables de données.
• Exercices pratiques sur la lecture et l'écriture de fichiers CSV, traitement de données et modélisation.
• Travaux pratiques intégrant la programmation en binôme et la soumission de projets via Moodle.

Applications pratiques

Ce cours d'Informatique 1 vous permettra de maîtriser la programmation en Python avec une approche concrète adaptée aux sciences et à l'ingénierie. Vous y apprendrez à manipuler les structures de données fondamentales, gérer des fichiers texte, et créer des visualisations graphiques comme des histogrammes. L'analyse numérique y est introduite, incluant la résolution de problèmes mathématiques tels que la détermination d'intervalles contenant des zéros de polynômes. Enfin, vous développerez des compétences sur l'exécution à distance des programmes et sur l'organisation rigoureuse du code.

Pour qui ce PDF?

Ce document s'adresse principalement aux étudiants de première année en classes préparatoires universitaires générales et scientifiques (CPUGE) souhaitant acquérir les bases solides de la programmation et de l'informatique appliquée aux sciences exactes. Il convient aussi à toute personne débutante en programmation Python désirant une formation structurée et accessible.

Questions fréquentes

Quel est le niveau requis pour suivre le cours Informatique 1 (CPUGE, première année)?

Ce cours est destiné aux étudiants de première année en classes préparatoires aux grandes écoles, avec une initiation à l'algorithmique, programmation Python, nombres flottants et manipulation de données.

Quels outils et bibliothèques Python sont utilisés dans ce cours?

Le cours utilise Python 3 avec les bibliothèques numpy, scipy, matplotlib pour le calcul scientifique et pandas pour la manipulation de tables de données.

Quels types d'exercices pratiques sont proposés dans le cadre de ce cours?

Des travaux pratiques incluent la visualisation de fonctions, l'analyse de fichiers texte, la régression linéaire par polyfit, et la manipulation de fichiers csv et DataFrame avec pandas.

Mis à jour le 20/04/2026