Python pour la résolution de problèmes informatiques : 40 h, Fabrice SCOPEL
Ressources et algorithmes bioinformatiques : 44 h, David COORNAERT
Connaissances et compétences préalables
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Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES
Communiquer et informer
Utiliser le vocabulaire adéquat
Présenter des prototypes de solution et d’application techniques
Utiliser une langue étrangère
Collaborer à la conception, à l’amélioration et au développement de projets techniques
Elaborer une méthodologie de travail
Analyser une situation donnée sous ses aspects techniques et scientifiques
Proposer des solutions qui tiennent compte des contraintes
S’engager dans une démarche de développement professionnel
Développer une pensée critique
Travailler tant en autonomie qu’en équipe dans le respect de la structure de l’environnement professionnel
S’inscrire dans une démarche de respect des réglementations
Respecter les normes, les procédures et les codes de bonne pratique
Acquis d'apprentissage spécifiques
Cette unité d'enseignement traite des différents problèmes informatiques dans le domaine de la Biotechnique et a pour but, dans un premier temps, de rendre les étudiants autonomes vis-à-vis de tout ce qui traite à la conception/programmation de solution à des petits problèmes que peut rencontrer le biotechnicien (résoudre des problèmes de type : parsing, automatisation de tâche, calcul de différentes statistiques, tri et filtre de données,...).
Et dans un second temps, de l'analyse de problèmes, dont les solutions efficientes (avec une complexité temporelle linéaire avec la taille du problème) sont peu intuitives au premier abord, et pourtant appliquées quotidiennement dans le domaine des biotechniques.
Ces notions sont mises en oeuvre par l'élaboration de petites applications.
Contenu des AA
Python pour la résolution de problèmes informatiques
Installation / présentation des outils informatique (analyse, programmation)
Notions de base pour la réalisation de projet en langage Python (édition, compilation, débogage et éxécution).
Installation et utilisation de modules (PIP).
Utilisation de matplotlib, numpy, ...
Analyse d'un problème
Plannification d'une solution
Implémentation d'une solution
Contrôles et vérification (tests) de solutions implémentées
Développement d'automatismes dans le travail avec un IDE (environnement de développement intégré)
Fonctions et procédures
Paramètres d’exécution
Travail de groupe
Ressources et algorithmes bioinformatiques
Explorer les pistes de résolutions qu'il est envisageable de transposer informatiquement afin de répondre aux problèmes fondamentaux de la bioinformatique :
Les problèmes des bioinformaticiens sont relatés à de nombreux problèmes d'optimalisation qui si ils sont programmés de manière naïve s'avèrent rapidement instaisfaisant car demandant des temps d'exécution croissant de manière exponentielle.
Nous allons découvrir des procédés logiques permettant d'interroger un système en un temps directement proportionnel à la taille du problème au travers de 4 situations typiquement rencontrées par les bioinformaticiens.
Nous allons également découvrir comment on peut transposer ces procédés en un programme python concis.
Répartition des heures
Python pour la résolution de problèmes informatiques : 5 h de théorie, 35 h d'exercices/Labos
Ressources et algorithmes bioinformatiques : 24 h de théorie, 20 h d'exercices/Labos
Méthodes d'enseignement
Python pour la résolution de problèmes informatiques : cours magistral, travaux de groupes, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, utilisation de logiciels, Travail en autonomie (présentiel / distanciel)
Ressources et algorithmes bioinformatiques : cours magistral, travaux de groupes, approche inductive, approche avec TIC, étude de cas, utilisation de logiciels
Langues d'enseignement
Python pour la résolution de problèmes informatiques : français
Ressources et algorithmes bioinformatiques : français
Supports
Python pour la résolution de problèmes informatiques : syllabus, notes de cours, activités sur eCampus, protocoles de laboratoires
Ressources et algorithmes bioinformatiques : notes d'exercices
Ressources bibliographiques
Python pour la résolution de problèmes informatiques
Scopel Fabrice, "Programmation en langage Python : Travaux dirigés & Travaux pratiques", HEH - Département des Sciences et technologies, 2024
Ressource numérique : « Apprendre à programmer avec Python 3 », Gérard Swinnen, 2012.
Droits de copie de cette version : Creative Commons.
Disponible gratuitement : http://inforef.be/swi/python.htm
Consulté le 27 août 2024
Sébastien Chazallet, « Python les fondamentaux du langage », Eni Eds, 2012
Python Programming Language – Official Website ; www.python.org
Consulté le 27 août 2024
Advent of Code - Official Website ; https://adventofcode.com/
Consulté le 27 août 2024
Ressources et algorithmes bioinformatiques
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Évaluation et pondération
Méthode d'évaluation : note aux AA
Langues d'évaluation :
Python pour la résolution de problèmes informatiques : français
Ressources et algorithmes bioinformatiques : français
Pondération par AA :
Python pour la résolution de problèmes informatiques : 50 %
Ressources et algorithmes bioinformatiques : 50 %
Modalités d'évaluation :
Python pour la résolution de problèmes informatiques :
Évaluation continue 5% (non remédiable en 2e session)
Travaux / Rapports 30% (non remédiable en 2e session)
Examen pratique 65%