Introduction to Programming for future managers

Catalogue des cours de Institut Mines-Télécom Business School

Code

MGFE INF 4402

Niveau

M1

Discipline

Informatique

Langue

Anglais/English

Crédits ECTS

1

Heures programmées

18

Coordonnateur(s)

Département

  • Data analytics, Économie et Finances

Introduction au module

Familiariser les étudiants avec les bases de la programmation en Python et leur donner les outils nécessaires pour manipuler, analyser et visualiser des données.

Finalité d'apprentissage (Bloc de compétences)

  • LG1 Être capable d'étendre sa propre intelligence digitale à travers ses différentes dimensions (de manière responsable et durable)

Objectifs d'apprentissage (compétences mères)

  • 1.1 - Développer la citoyenneté numérique et la prospérité sociétale
  • 1.3 - Développer la compétitivité des entreprises et la souveraineté numérique

Traits de compétences

— (DQ15) Content creation and computational literacy: Synthesizing, creating, and producing information, media, and technology in an innovative and creative manner.

— (DQ23) Data and AI literacy: Generating, processing, analyzing, presenting meaningful information from data and developing, using, and applying artificial intelligence (AI) and related algorithmic tools and strategies in order to guide informed, optimized, and contextually relevant decision-making processes.

— (CPS1) Data/information management: Gathering information from various sources to understand a problem; Classifying and categorizing data to identify patterns and relationships, Assessing the quality, relevance, and significance of information, and Applying reasoning, deduction, and induction to make sense of information and reach conclusions.

Contenu : structure du module et agenda

Session 1: Introduction to Python
* Notebook and Markdown
* Getting started with Python

Session 2: Data structures in Python
* Collections: lists, tuples, dictionaries and sets
* Pandas dataframes

Session 3: Python control flow
* Loops, Conditions, Functions

Section 4: Data analysis with Python
* Practical work (TD) with real world data

Apprentissage

synchrone

Système de notation et modalités de rattrapage

- Contrôle continue (3 devoirs + TD): 75%
- Examen final sur papier: 25%