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Les Algorithmes et les Structures de Données sont au cœur de la programmation moderne, car ils permettent de résoudre efficacement des problèmes complexes. En ce sens, Python, réputé pour sa syntaxe simple et sa polyvalence, est devenu l'outil idéal pour aborder ces concepts à partir de zéro. Ce langage est largement utilisé dans des domaines tels que l'analyse de données, l'Intelligence Artificielle et le développement de software. La maîtrise de ces techniques à partir de la base est donc essentielle pour ceux qui souhaitent exceller dans le domaine technologique.

Pour répondre à ce besoin, TECH a développé ce programme en Algorithmes et Structures de Données avec Python qui offre un cursus innovant et structuré. Tout au long du programme, conçu selon une approche globale, vous approfondirez des sujets clés tels que les listes, les piles, les files d'attente, les arbres, les graphes, les algorithmes de recherche et de tri. Ainsi, le module proposé combinera des bases théoriques avec des exercices pratiques conçus pour faciliter la compréhension et l'application immédiate des connaissances acquises. De cette manière, les spécialistes seront préparés à relever de véritables défis dans le monde du travail.

En acquérant ces connaissances, les diplômés seront très demandés dans des secteurs tels que la technologie, la science des données et la cybersécurité. À leur tour, ces compétences augmenteront considérablement le profil concurrentiel des experts, leur permettant d'accéder à des postes de direction dans des projets technologiques. En bref, l'acquisition de ces compétences deviendra un investissement stratégique pour faire progresser une carrière réussie dans le domaine de la programmation et du développement de software.

Grâce à la modalité 100% en ligne, la flexibilité et l'accessibilité de la formation depuis n'importe quel endroit et à n'importe quel moment seront garanties. En outre, l'incorporation de la méthodologie Relearning, une technique pédagogique innovante, garantira l'optimisation du processus d'apprentissage grâce à la réitération stratégique des concepts clés. De cette manière, TECH offrira une expérience académique inégalée, adaptée aux besoins des étudiants d'aujourd'hui et conçue pour maximiser la réussite professionnelle.

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Ce Certificat en Algorithmes et Structures des Données avec Python à partir de Zéro contient le programme éducatif le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes :

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en programmation
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques de l’ouvrage fournissent des informations scientifiques et pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle
• Exercices pratiques permettant de réaliser le processus d'auto-évaluation afin d'améliorer l’apprentissage
• Un accent sur les méthodologies innovantes en Algorithmes et Structures des Données avec Python à partir de Zéro
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet

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Son corps enseignant comprend des professionnels du domaine de la programmation, qui apportent leur expérience professionnelle à ce programme, ainsi que des spécialistes reconnus de grandes sociétés et d'universités prestigieuses.

Son contenu multimédia, développé avec les dernières technologies éducatives, permettra au professionnel un apprentissage situé et contextuel, c'est-à-dire un environnement simulé qui fournira un étude immersif programmé pour s'entraîner dans des situations réelles.

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel l’étudiant doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme académique. Pour ce faire, le professionnel aura l'aide d'un système vidéo interactif innovant créé par des experts reconnus.

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Grâce à un cursus complet, conçu par des experts du secteur, les professionnels se familiariseront avec les structures fondamentales telles que les listes, les piles, les files d'attente, les arbres et les graphes, et maîtriseront les algorithmes de recherche et de tri les plus couramment utilisés. Parallèlement, la mise en œuvre d'algorithmes de programmation dynamique ou greedy et de techniques avancées telles que les algorithmes de graphes (Dijkstra, BFS, DFS) sera étudiée en profondeur. Enfin, l'accent sera mis sur la complexité algorithmique (analyse Big O), qui aidera les diplômés à comprendre l'efficacité des algorithmes et leur impact sur la performance des applications.

Grâce aux conseils d'enseignants experts et à un contenu actualisé, vous recevrez tous les outils nécessaires pour renforcer votre profil professionnel et relever les défis technologiques de l'avenir”

Module 1. Développement Backend II - Algorithmes et Structures des Données avec Python à partir de Zéro

1.1. Algorithmes de Recherche de Structures de Données

1.1.1. Objectif des Algorithmes de recherche de Structures de Données
1.1.2. Recherche linéaire : Mise en œuvre et cas d’utilisation
1.1.3. Recherche binaire : Exemples
1.1.4. Comparaison de l'efficacité : Recherche linéaire ou binaire

1.2. Algorithmes de Tri de Structures de Données (I) : Techniques de base de Tri Bubble Sort et Insertion Sort

1.2.1. Tri à bulles (Bubble Sort) : Mise en œuvre et analyse
1.2.2. Tri par  insertion (Insertion Sort) : Mise en œuvre et cas d’utilisation
1.2.3. Comparaison entre Bubble Sort et Insertion Sort

1.3. Algorithmes de Tri de Structures de Données (II) : Techniques avancées de Tri Selection Sort, Merge Sort et Quick Sort

1.3.1. Selection Sort. Mise en œuvre et analyse
1.3.2. Merge Sort : Mise en œuvre
1.3.3. Quick Sort : Mise en œuvre
1.3.4. Comparaison de l'efficacité des algorithmes de tri

1.4. Algorithmes Récursifs pour la recherche dans les structures de données

1.4.1. Récursivité. Utilisation
1.4.2. Récursivité directe et indirecte
1.4.3. Algorithmes récursifs : Factoriel et Fibonacci. Exemples

1.5. Complexité des Algorithmes de recherche dans les structures de données

1.5.1. Complexité algorithmique. Mesure de l'efficacité
1.5.2. Notation Big-O
1.5.3. Analyse de la complexité des algorithmes de recherche et de tri

1.6. Structures de Données Avancées

1.6.1. Arbres : Terminologie
1.6.2. Arbres binaires : Opérations
1.6.3. Arbres de recherche binaire (BST) : Recherche, insertion et suppression

1.7. Algorithmes de Graphes

1.7.1 Graphes. Représentation
1.7.2. Algorithmes de graphes : DFS et BFS
1.7.3. Comparaison entre DFS et BFS

1.8. Programmation Dynamique

1.8.1. Programmation Dynamique : Application
1.8.2. Différences entre la programmation dynamique et la récursivité
1.8.3. Optimisation par programmation dynamique

1.9. Techniques d'Optimisation pour les Algorithmes de recherche de données

1.9.1. Importance de l'Optimisation algorithmique de recherche de données
1.9.2. Techniques d'optimisation : Mémorisation (Memoization)
1.9.3. Divide and Conquer : Diviser pour régner

1.10. Autres Algorithmes dans Python

1.10.1. Algorithmes de Permutation et de Combinaison
1.10.2. Algorithmes de Haching de Base
1.10.3. Algorithmes de Comptage et de Génération de Sous-ensembles

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