Support de cours pour DHN00 - Introduction à l'algorithmie avec Python (Ecole du Louvre)

Rédigé par Alix Chagué

Durée du cours

• 6h

Objectifs du cours

• Connaître le vocabulaire de la programmation
• Savoir lire et concevoir un algorithme simple
• Connaître le fonctionnement de Python et son environnement de développement
• Connaitre les bonnes pratiques de développement
• Ecrire et exécuter un programme simple avec Python

Liens utiles

• Les notebooks Jupyter de Google Collab : https://colab.research.google.com
• Simulateur d'environnement Python en mode pseudo-IDE : https://repl.it/languages/python3
• Simulateur d'environnement Python en mode console : https://www.python.org/shell/
• Documation officielle de Python : https://docs.python.org/3/
• Visualisateur d'execution de code Python : http://pythontutor.com/

Tutoriels et ressources pour aller plus loin

A l'écrit

• (en) Automate the Boring Stuff with Python" : https://automatetheboringstuff.com/
• (en, fr ou es) Leçons dédiées à Python sur Programming Historian : https://programminghistorian.org/en/lessons/introduction-and-installation
• (fr) "Apprendre à coder avec Python", MOOC de l'Université Libre de Bruxelles : https://www.fun-mooc.fr/courses/course-v1:ulb+44013+session04/about
• (fr) "Apprenez à programmer en Python", cours en ligne sur OpenClassroom : https://openclassrooms.com/fr/courses/235344-apprenez-a-programmer-en-python
• (fr) "Introduction à Python" pour le Master Ingénierie Multilingue de l'Inalco, Loïc Grobol et Yoann Dupont : https://loicgrobol.github.io/python-im/m2-2018/

En vidéo

• (fr) "Python Spécial Machine Learning", Machine Learnia : https://www.youtube.com/playlist?list=PLO_fdPEVlfKqMDNmCFzQISI2H_nJcEDJq
• (fr) "Les bases de la Data Science avec Python", Docstring : https://youtu.be/4bccU9eMrkw?t=31