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Ce cours se rapporte sur les differentes technologies des services web, specialement sur  l'architecture SOAP/WSDL/HTTP.

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  • L’algorithmique répartie (distribuée) est la discipline visant à développer des algorithmes dédiés aux systèmes distribués et prenant en compte les spécificités de ces systèmes :

Ø  Répartition géographique

Ø  Communication

Ø  Concurrence, parallélisme  et coopération

Ø  Absence de mémoire et horloge commune

Ce cours de Bases de Données avancées est destiné aux étudiants de Master 1 en Informatique. Son objectif principal est d'approfondir les connaissances des étudiants sur des concepts avancés tels que les bases de données objet-relationnelles, les bases de données réparties et la gestion de la concurrence d'accès, ainsi que les bases de données NoSQL. 
Les étudiants auront l'opportunité d'explorer en détail ces sujets et d'acquérir des compétences avancées en conception, modélisation et gestion de bases de données. Ce cours vise à fournir aux étudiants les connaissances et les outils nécessaires pour faire face aux défis des systèmes de bases de données complexes dans leur future carrière dans le domaine de l'informatique.

Ce cours en gestion de projet d'une durée de 6 semaines est conçu pour les étudiants en Master 1 Informatique. Elle couvre l'ensemble du processus de gestion de projet, en mettant l'accent sur les concepts fondamentaux, les méthodologies, la planification, la communication, le leadership, la qualité, la gestion des risques et l'application pratique. La formation se termine par un projet de gestion de projet réel ou fictif, suivi d'une évaluation finale pour évaluer les compétences acquises.

Compétences fondamentales pour la programmation des plateformes mobiles.

Programmation orientée objet : principe et langages (Dart, JAVA,…)
Informatique distribuée : historique, organisation et programmation d’applications distribuées, gestion du Workflow
Applications multi‐plateformes : ateliers de développement, pseudo‐langages, librairies, fonctionnalités

Ce programme de formation en analyse des données vise à fournir aux étudiants en Master 1 en informatique les compétences pratiques nécessaires pour explorer, analyser et interpréter des données hétérogènes et de grande taille. Il mettra l'accent sur l'utilisation d'outils, de méthodes statistiques et d'algorithmes pour résoudre des problèmes concrets d'analyse de données. Les étudiants auront également l'occasion de travailler sur des projets d'analyse de données réels pour acquérir de l'expérience pratique. Ils auront la possibilité de choisir entre les langages R et Python pour effectuer leurs analyses en fonction de leurs préférences et de leurs objectifs.

Descriptif du programme actuel des cinq masters assurés au niveau du département d'informatique

Ce module présente les techniques d’analyse des algorithmes sous ses deux aspects : évaluation de la complexité, techniques générales de résolution de problèmes (e.g. algorithmes gloutons,
algorithmes approchés, …). Nous introduisons aussi les algorithmes avancés les plus utilisés en pratique : algorithmes de recherche, de géométrie, et de chiffrement. On abordera notamment une introduction à la NP-complétude et ses problèmes difficiles à résoudre en pratique, tout en introduisant les approches actuelles pour les appréhender.

En intelligence artificielle, la représentation des connaissances étudie la formalisation des connaissances et leur traitement au sein des machines. Récemment, les ontologies ont évolué en informatique comme artefacts informatiques pour fournir un modèle conceptuel d'un domaine d'intérêt particulier.

Ce cours donne un aperçu des aspects de la représentation des connaissances de base et des ontologies utilisées dans les systèmes informatiques.

Ce cours est destiné aux étudiants en Informatique master 1 socle commun 

Ce cours présente les concepts de base de l'aide multicritères à la décision (AMMAD , cours fait en M1 Tronc commun)

AAC - Algorithmique Avancée et Complexité

Le dernier support :
https://drive.google.com/file/d/1ns7UK9Px-QmOofjmpLend5bKw4J5j_Eh/view?usp=sharing

Voici le lien de la vidéo qui explique le mini-projet :
Algorithmique Avancée et Complexité : Mini Projet - Les 2 points les plus rapprochés
https://www.youtube.com/watch?v=vA3dWWzHGLE
Le lien assez complet contenant l'essentiel de l'algorithme du mini-projet (une mise en oeuvre en C, C++ et Python est donné ici :
  https://www.geeksforgeeks.org/closest-pair-of-points-using-divide-and-conquer-algorithm/
Les algorithmes sont détaillés en français dans la référence qui suit :
  http://perso.eleves.ens-rennes.fr/~mruffini/Files/Other/ppr.pdf


Document des solutions TD1 et des exercices 1&2, et aussi le mini-projet :
https://drive.google.com/file/d/14a6xas-ietJzOjnO0gJdMN51c2pF9xq3/view?usp=sharing

Pour mémoire, ci-dessous le lien vers les cours en ligne :

Algorithmique Avancée et Complexité : Notation Landau - Equations - Solution Ex1 & Ex2
https://www.youtube.com/watch?v=VHSJ41OCKsM

Algorithmique Avancée et Complexité : Equations récurrentes
https://www.youtube.com/watch?v=ofgKgjsSmW4

Algorithmique Avancée et Complexité : Invariant - Diviser pour Régner
https://www.youtube.com/watch?v=u6OYOUwkisY