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ichrakbensaad1/NUM_ANALYSIS-1

 
 

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NUM_ANALYSIS

Requirements

Getting started

Dans une première séance (session en ligne) nous allons faire une mise à niveau sur la programmation Python et Matlab/Octave

  • On va installer Anaconda et Octave en local
  • On va aussi ajouter le kernel d'octave/Matlab à jupyter notebook
  • On va apprendre à utiliser google colab et octave-online

Validation des Tps

Pour valider les TP d'analyse numérique :

Capstone

L'étudiant doit choisir un mini projet à réaliser parmis une liste de projet que je vais donner au milieu du semestre ( moi de novembre). Le mini projet peut être fait en binôme et il aura comme thème :

  • Résolution d'équations non linéaires
  • Intérpolations
  • Intégrations numériques

L'étudiant aura le choix de choisir le langage qu'il va utiliser parmis:

  • Python
  • Matlab ( Gui )
  • Autres ( Java , C++ )

Certification

Les certifications aurons pour but le perfectionnement dans la maitrise du langage Python et elle sont optionnelles. Les Etudiants qui vont valider certaines certifications vont bénifécierd'un Bonus voir moyenne.

La liste des certifications

  1. Writing Efficient Python Code
  2. Writing Functions in Python
  3. Object-Oriented Programming in Python

Moyenne

Moyenne=(Moyenne( 3TP)+Capstone project x 2)/3 + Bonus

Bonus = Nombre de certification parmi les 3 certifications

About

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Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • Jupyter Notebook 81.5%
  • Python 18.5%