Examens#

Ces examens ont été proposés ces dix dernières années à la fin du cours d’initiation à l’algorithmie et à la programmation. Les énoncés sont plus guidés que les séances pratiques. Ils requièrent peu de connaissances, évitent le plus souvent les classes. La data science y est peu représentée si ce n’est pour en faire découvrir certains aspects comme cet énoncé 1A.e - Enoncé 12 décembre 2017 (1) qui aborde les arbres de régression.

Certains énoncés nécessitent des données ou des bouts de programmes. Les liens sont parfois cassés. Dans ce cas, il faut essayer celui-ci : données complémentaires.

Révisions rapides#

Séances notées#

Celles-ci sont prévues pour une durée de deux heures. Un bon programmeur les fera en moins de trente minutes. Les énoncés contiennent une dizaine de questions réparties sur une à deux pages, chaque réponse tient le plus souvent en quelques lignes. Aucune connaissance particulière en algorithmie n’est requise, elle est introduite le cas échéant. Les énoncés utilise les modules standard du langage Python et parfois numpy, pandas ou matplotlib.

Interrogations rapides#

Examens écrits#

Corrections sous forme de notebooks#

à partir de 2014-2015

interrogations écrites#

TD notés, éléments de code donnés dans l’énoncé#

TD notés, correction#

Autres sources d’énoncés d’examens#

  • Formation à l”`Institut des Actuaires

<http://www.xavierdupre.fr/app/actuariat_python/helpsphinx/i_examens.html>`_ : ces énoncés sont plus orientés data science que les précédents.