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★ 3.5(2)⏱ 2 h 36 min📚 26 leçons🎧 Version audio
Fondations de la théorie des graphes et des algorithmes en Python
Maîtrisez les bases des sommets, des arêtes et des algorithmes de réseau en écrivant du code Python propre et structuré pour résoudre des problèmes complexes de connectivité et de recherche de chemin.
💬Instructeur IA Posez une question sur n'importe quelle leçon et obtenez une réponse claire à tout moment.
🕐Commencez quand vous voulez Sans horaires ni délais : apprenez à votre rythme, quand vous voulez.
🌐En français Leçons, exercices et certificat : tout entièrement dans votre langue.
À propos de ce cours
La théorie des graphes est l'épine dorsale de l'informatique moderne, alimentant tout, des réseaux sociaux et de la navigation GPS aux moteurs de recommandation. Comprendre comment modéliser et résoudre les problèmes de réseau mathématiquement et par programmation est une compétence essentielle pour tout développeur de logiciels ou data scientist.
Dans ce cours textuel, vous passerez de la compréhension des définitions de base des graphes à l'implémentation d'algorithmes sophistiqués de recherche de chemin et d'arbre couvrant. Vous apprendrez à représenter des réseaux complexes à l'aide de code Python structuré, en utilisant des pratiques de programmation modernes comme les type hints et les dataclasses pour écrire des algorithmes propres, maintenables et efficaces.
Ce que vous apprendrez :
- Comprendre les concepts fondamentaux des graphes, y compris les sommets, les arêtes, les graphes dirigés et non dirigés, et les représentations d'adjacence.
- Implémenter les techniques de parcours de graphe de base telles que la recherche en profondeur (Depth-First Search - DFS) et la recherche en largeur (Breadth-First Search - BFS).
- Appliquer l'algorithme de Prim pour trouver les arbres couvrants minimaux pour l'optimisation du réseau.
- Résoudre les défis du chemin le plus court en utilisant l'algorithme de Floyd-Warshall pour tous les chemins les plus courts par paires.
- Écrire du code Python propre et moderne en utilisant des type hints et des dataclasses structurées pour modéliser des structures de graphes complexes.
- Analyser la complexité temporelle et spatiale des différents algorithmes de graphe afin de choisir la meilleure approche pour tout problème.
Ce cours commence par les définitions fondamentales et les concepts mathématiques des graphes avant de passer étape par étape à la logique algorithmique. Vous lirez des présentations de code détaillées et structurées et compléterez des exercices écrits pour consolider vos compétences d'implémentation en Python.
Ce cours est conçu pour les programmeurs débutants, les étudiants en informatique et les développeurs autodidactes qui souhaitent bâtir une base solide en structures de données et algorithmes. Une familiarité de base avec la syntaxe Python est recommandée, mais aucune expérience préalable en théorie des graphes n'est requise.
Commencez votre voyage dans les algorithmes de réseau et améliorez votre boîte à outils de résolution de problèmes dès aujourd'hui.
Contenu du cours
Ce que vous recevez
📜Certificat de fin Ajoutez-le à votre profil LinkedIn
💬Tuteur AI personnel Bloqué sur une leçon ? Pose n'importe quelle question à ton tuteur intégré, à tout moment.
🎧Version audio incluse Apprenez en déplacement, sans écran
♾️Accès à vie Revenez quand vous voulez, sans expiration
📱Téléphone ou ordinateur Fonctionne partout, sur tout appareil
💸Remboursement 14 jours Sans poser de questions
⚡Court et ciblé 2 h 36 min de contenu pratique
Certificat de fin
Chaque cours terminé sur PickAClass délivre un diplôme comme celui-ci — original, avec son propre code, vérifiable par URL et détaillé sur ce qui a été réellement démontré.
P
PickAClass
Profil de compétences · vérifiable
Document
Certificat de Maîtrise
Ceci certifie que
Prénom Nom
a démontré avec succès la maîtrise de
Fondations de la théorie des graphes et des algorithmes en Python
Compétences démontrées
✓
Analyse des modèles comportementaux
Fondamental
1.2 h
✓
Cadres d'architecture décisionnelle
Compétent
1.4 h
✓
Conception de tests A/B
Compétent
1.7 h
✓
Rédaction comportementale
Avancé
1.9 h
P
PickAClass — Prénom Nom
Fondations de la théorie des graphes et des algorithmes en Python
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Détail de performance
Résumé du parcours
Leçons terminées14 / 14
Questions d'entraînement26 / 28
Devoirs rendus4 (moy. 4,5 / 5)
Projet de finÉvalué — 4,6 / 5
Pratique totale6.2 h
Référence de performance
Rang de cohorteTop 12% sur 1,625
Temps jusqu'à l'achèvement11 jours (médiane : 22)
Score de maîtrise91 / 100
Score aux questions d'entraînement94%
Vérification de compétenceParcours de compétence vérifié