Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme

• Maîtriser les connaissances fondamentales.
• Avoir une bonne maîtrise des connaissances dans les principaux domaines de la chimie : chimie inorganique, organique, physique, biologique et analytique, ainsi que les connaissances de base nécessaires en mathématiques, en biologie et en physique.
• Avoir développé les compétences d'apprentissage qui leur sont nécessaires pour entreprendre des études plus approfondies avec un degré suffisant d'autonomie.
• Communiquer des informations claires et précises.
• Avoir la capacité de communiquer des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un interlocuteur scientifique qualifié.
• Avoir une démarche scientifique rigoureuse.
• Avoir la capacité de recueillir et d'interpréter des données scientifiques pertinentes et de les analyser de manière critique sur base d'une réflexion portant sur des aspects scientifiques, éthiques et environnementaux.

Acquis d'apprentissage de l'UE

À la fin de cette unité d'enseignement, les étudiants seront capables de :

Comprendre les bases de la programmation en Python :

Expliquer les concepts de variables, types de données, opérateurs et structures de contrôle (boucles, conditions).
Identifier et corriger les erreurs syntaxiques et logiques dans un programme Python.


Développer des programmes simples :

Écrire des scripts Python pour résoudre des problèmes spécifiques.
Utiliser des fonctions et modules pour organiser et réutiliser du code.


Manipuler des données et effectuer des calculs :

Utiliser des bibliothèques Python (comme NumPy) pour des calculs mathématiques et statistiques.
Manipuler des listes, des dictionnaires et autres structures de données pour organiser et traiter des informations.


Appliquer la programmation à des problèmes de chimie :

Utiliser des graphiques pour représenter des données chimiques à l'aide de bibliothèques Python comme Matplotlib.

Contenu de l'UE : descriptif et cohérence pédagogique

Introduction à Python : Installation, environnements de développement, syntaxe de base.
Structures de données : Listes, tuples, dictionnaires, ensembles.
Contrôles de flux : Conditions, boucles (for, while).
Fonctions et modules : Définition, importation et utilisation de fonctions et modules.
Bibliothèques scientifiques : NumPy pour les calculs numériques, Matplotlib pour la visualisation des données.

Compétences préalables

Aucune compétence préalable n'est requise