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https://github.com/tpaviot/algo


https://github.com/tpaviot/algo

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README

          

Si la machine hôte ne dispose pas des bibliothèques requises, possibilité d'exécuter une instance de JupyterLab exécutée sur un container docker en ligne:

https://mybinder.org/v2/gh/tpaviot/binderenv/HEAD?filepath=

### Extrait du référentiel

3.3.4. Ressource R5.Real.04 : Qualité algorithmique

Compétences ciblées :
– Développer — c’est-à-dire concevoir, coder, tester et intégrer — une solution informatique pour un client.
– Proposer des applications informatiques optimisées en fonction de critères spécifiques : temps d’exécution, précision, consommation de ressources..

SAÉ au sein desquelles la ressource peut être mobilisée et combinée :
– SAÉ 5.Real.01 | Développement avancé

Descriptif :
L’objectif de cette ressource est de permettre aux développeurs d’évaluer la qualité algorithmique de leur code à travers l’utilisation d’outils et de métriques.

Savoirs de référence étudiés
– Complexité des algorithmes
– Métriques (par ex. : temps d’exécution, occupation mémoire, montée en charge...)
– Utilisation d’outil d’audit

Prolongements suggérés
– Revue de code

Apprentissages critiques ciblés :
– AC31.01 | Choisir et implémenter les architectures adaptées
– AC32.01 | Anticiper les résultats de diverses métriques (temps d’exécution, occupation mémoire, montée en charge...)
– AC32.02 | Profiler, analyser et justifier le comportement d’un code existant

Mots clés :
Complexité algorithmique – Métriques – Profiling
Volume horaire :
Volume horaire défini nationalement : 12 heures dont 3 heures de TP