Ressources pour la classe de Terminale NSI P.Guérangé
Année 2023-2024
Mise à jour du 1 septembre 2023
| Suivi des activités et cahier de textes | ||
| Trimestre n°1 | Trimestre n°2 | Trimestre n°3 |
| n°1 11 et 12 septembre | n°14 8 et 9 janvier | |
| n°2 18 et 19 septembre | n°15 15 et 16 janvier | |
| n°3 25 et 26 septembre | n°16 22 et 23 janvier | |
| n°4 02 et 03 octobre | n°17 29 et 30 janvier | |
| n°5 09 et 10 octobre | n°18 5 et 6 février | |
| n°6 16 et 17 octobre | n°19 12 et 13 février | |
| n°7 06 et 07 novembre | n°20 4 et 5 mars BAC BLANC | |
| n°8 13 et 14 novembre | n°2111 et 12 mars | |
| n°9 20 et 21 novembre | n°22 18 et 19 mars | |
| n°10 27 et 28 novembre | n°23 25 et 26 mars | |
| n°11 4 et 5 décembre | n°24 8 et 9 avril | |
| n°12 11 et 12 décembre | DM révision et la ressource | |
| n°13 18 et 19 décembre | ||
Révision première
Ecrire du code maintenable
Le parcours de découverte
Le cours
Approfondissements
Exercices
Mini projet POO
Les listes
Les piles et les files
Première partie
Deuxième partie
Le logiciel d'interrogation utilisé en classe (voir ici)
Quatrième partie injection SQL
Les types abstraits de données suite
Les arbres
Les arbres binaires de recherche
Performances comparées des tris
Réseaux protocoles de routages
Projets autour du Machine Learning
Utilisation des types construits et données en table vus en 1-NSI
Préparation de données pour le Machine Learning
Première analyse : la régression linéaire
Deuxième analyse : les k plus proches voisins
Troisième analyse : les perceptrons
Mini projet : Le Machine Learning dans la guerre des mines
