Ce cours se compose de deux grandes parties : la première concerne les méthodes de séparation (chromatographie, extraction liquide-liquide...) et la seconde les méthodes d'analyse telles que les méthodes spectroscopiques (IR, UV-visible...).

Continuation de la matière Algorithmique 1. Méthodologie de la programmation impérative dispensée au deuxième semestre du portail IEEEA première année, la matière Algorithmique 2. Structures de données linéaires propose :

• une introduction à la programmation récursive ;
• une introduction à la représentation d'ensembles dynamiques via l'allocation dynamique, les pointeurs et les chainages ;
• des compléments de C : allocation dynamique ; sous-programmes à liste variable de paramètres ; directives ;
• des compléments à analyse des algorithmes : manipulation des notations asymptotiques ; méthodes générales de résolution de récurrences ; analyse amortie ;
• une introduction aux types de données abstraits et aux spécifications algébriques, avec une étude de quelques-unes des structures classiquement utilisées en informatique : ensemble, multi-ensemble ; les structures linéaires : pile, file, liste.

Séances en amphi : 18 h, de TD : 24 h, de TP : 18 h.

Pré-requis : matière Algorithmique 1.

Continuation de la matière Algorithmique 2. Structures de données linéaires dispensée au premier semestre de la deuxième année de la licence Informatique, la matière Algorithmique 3. Structures de données arborescentes propose la poursuite de l'étude de quelque-unes des structures classiquement utilisées en informatique : tables, arbres binaires et, dans une moindre mesure, forêts et arbres non binaires, avec certaines de leurs déclinaisons les plus fameuses.

Séances en amphi : 18 h, de TD : 24 h, de TP : 18 h.

Pré-requis : matière Algorithmique 2.

Objectifs de l’UE :

_ Echantillonnage d'une population et estimation de paramètres à l'aide de la construction d'intervalles de confiance.

_ Appréhension générale de la démarche d'un test statistique : hypothèses nulle/ hypothèse alternative, statistique de test et loi sous l'hypothèse nulle, construction de la région critique et décision. Compréhension de la notion de probabilité critique (p-value).

_ Aperçu détaillé des différents tests du Chi-deux (conformité, homogénéité, indépendance), des tests de conformité pour une moyenne et des différents tests de comparaison de moyennes (échantillons gaussiens ou non, échantillons grands ou petits, variances connues ou inconnues).

_ Appréhension du logiciel de statistiques R comme simple outil pour effectuer les différents tests étudiés.

Description des enseignements :

• Description des CM :

cours 1 : Echantillonnage et intervalles de confiance

cours 2 : Tests du Chi-deux de conformité, d'homogénéité et d'indépendance

cours 3 :Tests de conformité pour une moyenne

cours 4 :Tests de comparaison de moyennes

• Description des TP :

Les travaux dirigés sont constitués d'exercices en rapport direct avec le cours et très souvent avec des exemples biologiques. Ils sont effectués sur machines à l'aide d'un logiciel statistique. Les corrections sont d'abord construites sur le plan théorique puis les résultats sont calculés à l'aide du logiciel.