Ce projet est une ressource pédagogique destinée aux étudiants de première année de licence en mathématiques numériques. Il propose des exercices et des évaluations pour renforcer les compétences en programmation et en analyse numérique. Le contenu est sous licence Creative Commons et vise à compléter l'enseignement académique.

Ce projet pédagogique propose un cours d'introduction à la programmation Python destiné aux étudiants. Il inclut des supports de cours théoriques, des travaux pratiques guidés et des exercices interactifs à réaliser via l'outil Jupyter. Le dépôt sert de plateforme de dépôt et de sauvegarde des travaux étudiants, permettant aux enseignants de suivre les progrès et d'évaluer les compétences acquises. Le contenu est sous licence Creative Commons et accessible à la communauté universitaire.

DM1 est un projet pédagogique dédié à l'enseignement de la programmation et de l'algorithmique. Il propose des ressources structurées pour faciliter l'apprentissage des concepts fondamentaux, des exercices pratiques et des outils d'évaluation pour mesurer les progrès des apprenants. Destiné aux étudiants, enseignants ou autodidactes, il vise à démocratiser l'accès à des compétences techniques essentielles dans un format accessible et collaboratif.

Ce projet pédagogique propose un ensemble de ressources pour l'apprentissage des intégrales numériques. Il inclut un cours théorique, des travaux pratiques avec des exercices concrets et des outils pour évaluer les compétences des étudiants. Destiné aux enseignants et apprenants, il facilite la compréhension des méthodes numériques appliquées au calcul d'intégrales.

Projet académique ou professionnel visant à évaluer des compétences en développement logiciel, gestion de code source et automatisation des workflows. Il inclut la mise en place d'un dépôt de code, des tests automatisés et des pipelines CI/CD pour valider les contributions. Destiné à des étudiants ou des professionnels en formation.

Ce projet pédagogique propose un support d'enseignement sur les séries génératrices, un concept fondamental en algorithmique et combinatoire. Il inclut des cours théoriques, des sujets de travaux pratiques et des consignes pour les étudiants. Destiné aux formations universitaires avancées, il facilite l'apprentissage et l'évaluation des compétences en mathématiques discrètes et en programmation.

Ce projet propose des tutoriels et exercices pratiques pour initier les étudiants à l'analyse de données avec les outils Python NumPy et pandas. Il inclut des notebooks interactifs accessibles via Google Colab ou Binder, ainsi que des examens corrigés pour évaluer les compétences acquises. Destiné à des formations comme le DU Data Scientist de l'Université Clermont-Auvergne, il facilite l'apprentissage autonome ou encadré.

Ce projet est un support pédagogique destiné aux étudiants de première année de licence en mathématiques numériques. Il propose des exercices et des évaluations pour renforcer les compétences acquises en cours. Le contenu est partagé sous licence Creative Commons, favorisant une utilisation libre et non commerciale.

Projet d'évaluation destiné aux étudiants pour tester leurs compétences en programmation parallèle avec MPI et OpenMP. Il s'agit d'un examen pratique permettant de mesurer la maîtrise des concepts de parallélisation et de performance dans le cadre d'un cours ou d'une formation.

Ce projet propose un examen partiel sous forme de sujet de mathématiques numériques destiné aux étudiants de première année de licence. Il couvre des concepts fondamentaux du domaine et permet d'évaluer les compétences acquises. Le contenu est structuré pour être utilisé dans un cadre pédagogique et académique.