Formation Algorithmique : initiation

Cette formation vise à initier les professionnels sans connaissance en programmation aux concepts fondamentaux de l’algorithmique. Sur une durée de trois jours, les participants seront amenés à analyser des problèmes, concevoir des algorithmes pour les résoudre, et traduire ces algorithmes en code. La formation alterne entre théorie et cas pratiques pertinents pour une mise en application immédiate des compétences acquises. Elle constitue une première étape essentielle pour ceux qui souhaitent évoluer vers des rôles techniques au sein de leur organisation.

Objectifs pédagogiques

Analyser des problèmes simples et identifier des solutions algorithmiques

Créer des algorithmes basiques en utilisant des structures de contrôle standard : séquence, sélection, et itération

Traduire des algorithmes en code en utilisant un langage de programmation basique

Tester et déboguer des algorithmes

A qui s’adresse cette formation ?

Public

Tous

Prérequis

Aucun.

Programme de formation

Introduction à la formation Algorithmique

Présentation des objectifs et du programme de la formation.
Importance de l’algorithmique dans la résolution de problèmes informatiques.

Les concepts de base

Définition d’un algorithme (Ex : recettes de cuisine, itinéraires routiers).
Structure d’un algorithme : Entrée, Traitement, Sortie.
Exemple de cas pratiques : Conversion de devises, Calcul de moyennes.

Structures de contrôle

Structures de séquence.
Structures de sélection (Ex : if, switch).
Structures de répétition (Ex : for, while).
Exemple de cas pratiques : Tri de listes, Recherche séquentielle.

Types de données et opérateurs

Types de données primitifs (Ex : int, float, char).
Opérateurs arithmétiques, logiques, et de comparaison.
Exemple de cas pratiques : Calculatrice simple.

Algorithmes de tri et de recherche

Algorithme de tri (Ex : Tri à bulles, Tri rapide).
Algorithme de recherche (Ex : Recherche linéaire, Recherche binaire).
Exemple de cas pratiques : Optimisation de la gestion d’inventaire.

Complexité algorithmique

Notion de complexité temporelle et spatiale.
Analyse de la complexité des algorithmes.
Exemple de cas pratiques : Comparaison de différents algorithmes de tri.