Structures de données - NFA006 par CNAM DE BRETAGNE
Lieu(x)
À distance
Durée
Total : 40 heures
En centre : 40 heures
Financement
Demandeur d’emploi
Prix
Nous contacter
Cette formation vous intéresse ?
Description générale
- Notions préliminairesRappel des propriétés et caractéristiques essentielles des supports de mémorisation, tels que la mémoire centrale, les disques et les bandes. Notion de complexité des algorithmes : mesure d'efficacité en fonction de la taille du problème.
- Les structures de donnéesLes structures séquentielles et les structures arborescentes. Principaux algorithmes liés à ces structures. Différentes techniques d'implantation de ces structures : avantages et inconvénients.
- L'utilisation des structuresPrincipaux algorithmes de tri. Généralités et méthodes simples. Méthodes efficaces. Mesures et comparaisons entre ces algorithmes.Principes de la recherche d'informations. Recherche séquentielle dans une liste quelconque. Recherche dichotomique dans une liste ordonnée pour laquelle on dispose de l'accès par le rang. Gestion d'un tas : solution efficace pour rechercher le plus petit élément d'un ensemble.Utilisation de structures arborescentes pour la recherche. Les arbres binaires de recherche : recherche, adjonction et suppression. Évaluation de la complexité logarithmique en moyenne de ces opérations, et comparaison avec les structures séquentielles. Évaluation de la complexité au pire linéaire : amélioration par rééquilibrage donnant les arbres AVL. Analyse des opérations simples de rotation ponctuelle pour conserver l'équilibre.Généralisation des arbres AVL aux arbres balancés pour prendre en compte une caractéristique des disques : la taille des blocs transférés. Application aux fichiers séquentiels indexés.Recherche utilisant la notion de hachage : principes et méthodes de résolution des collisions.Remarque : Implantations proposées au moyen de paquetages Ada génériques disponibles en machine (ou modules Java ou C++), pour que les élèves puissent les utiliser lors de travaux pratiques personnels, et apprennent ainsi les notions fondamentales de réutilisation du logiciel.
- Les structures de donnéesLes structures séquentielles et les structures arborescentes. Principaux algorithmes liés à ces structures. Différentes techniques d'implantation de ces structures : avantages et inconvénients.
- L'utilisation des structuresPrincipaux algorithmes de tri. Généralités et méthodes simples. Méthodes efficaces. Mesures et comparaisons entre ces algorithmes.Principes de la recherche d'informations. Recherche séquentielle dans une liste quelconque. Recherche dichotomique dans une liste ordonnée pour laquelle on dispose de l'accès par le rang. Gestion d'un tas : solution efficace pour rechercher le plus petit élément d'un ensemble.Utilisation de structures arborescentes pour la recherche. Les arbres binaires de recherche : recherche, adjonction et suppression. Évaluation de la complexité logarithmique en moyenne de ces opérations, et comparaison avec les structures séquentielles. Évaluation de la complexité au pire linéaire : amélioration par rééquilibrage donnant les arbres AVL. Analyse des opérations simples de rotation ponctuelle pour conserver l'équilibre.Généralisation des arbres AVL aux arbres balancés pour prendre en compte une caractéristique des disques : la taille des blocs transférés. Application aux fichiers séquentiels indexés.Recherche utilisant la notion de hachage : principes et méthodes de résolution des collisions.Remarque : Implantations proposées au moyen de paquetages Ada génériques disponibles en machine (ou modules Java ou C++), pour que les élèves puissent les utiliser lors de travaux pratiques personnels, et apprennent ainsi les notions fondamentales de réutilisation du logiciel.
Objectifs
Donner les notions fondamentales de structures de données et de leur utilisation, et montrer comment les implanter à bon escient dans un langage de programmation de haut niveau. Faire comprendre l'importance de la spécification rigoureuse des structures de données, le pourquoi de l'étude de la complexité des algorithmes qui les manipulent, les principes de mise en oeuvre de ces structures.
Métier(s)
- Analyste en intelligence économique
- Analyste prix / pricing
- Assistant chargé / Assistante chargée d'études socio-économiques
- Attaché / Attachée d'études statistiques
- Chargé / Chargée d'études commerciales
- Chargé / Chargée d'études de marché
- Chargé / Chargée d'études en marketing
- Chargé / Chargée d'études financières
- Chargé / Chargée d'études prospectives
- Chargé / Chargée d'études satisfaction
- Chargé / Chargée d'études socio-économiques
- Chargé / Chargée d'études statistiques
- Chargé / Chargée d'études économiques
- Chargé / Chargée d'études économiques et sociales
- Chargé / Chargée d'études économiques et statistiques
- Chef de groupe études socio-économiques
- Chef de projet études socio-économiques
- Chef de service études socio-économiques
- Data analyst
- Data miner
- Data scientist
- Directeur / Directrice d'études socio-économiques
- Directeur / Directrice d'études économiques
- Ingénieur / Ingénieure économiste en entreprise
- Ingénieur statisticien / Ingénieure statisticienne
- Responsable d'études socio-économiques
- Responsable d'études économiques
- Responsable de veille stratégique
- Responsable prévision des ventes
- Statisticien / Statisticienne
- Économiste d'entreprise
- Économètre
Compétence(s)
- Algorithmique
- Aménagement du territoire
- Analyse financière
- Analyse statistique
- Big data analytics
- Développement économique
- Gestion budgétaire
- Gestion commerciale, relation clients
- Gestion de projet
- Gestion des Ressources Humaines
- Insights marketing
- Intelligence économique
- Langages de programmation informatique
- Logiciel de conception et analyse d'enquête
- Logiciels de gestion de base de données
- Logiciels de modélisation et simulation
- Logiciels de statistiques
- Management
- Marché de l'emploi
- Marketing / Mercatique
- Modélisation statistique
- Modélisation économique
- Méthodes d'enquête
- Méthodes de prospective
- Outils bureautiques
- Outils de Business Intelligence (BI)
- Sciences économiques et sociales
- Techniques commerciales
- Techniques de benchmarking
- Techniques de conduite d'entretien
- Techniques de mesure d'audience
- Techniques de sondage d'opinions
- Urbanisme
- Économie du développement durable
- Économétrie
Formation proposée par : CNAM DE BRETAGNE
À découvrir