Cet ouvrage initie à la programmation en Python ou SQL en s’appuyant sur des exemples et schémas commentés, des exercices corrigés qui concluent chaque chapitre dont voici la liste :
1 Brève histoire de l’informatique : La mécanisation des calculs ; Avancées logiques et premiers
2 Architecture matérielle et logicielle : Le boitier ; Quelques ports fréquents ; La carte mère ; Les mémoires (mémoire vive, mémoires mortes, mémoires de masse) ; Les BUS ; Les systèmes d’exploitation
3 Représentation des nombres : Le binaire ; Représentation des nombres dans un ordinateur ; Représentation des entiers naturels ; Représentation des entiers relatifs ; Représentation des nombres à virgule ; Les limites des représentations des nombres
4 Premiers pas avec Python : Environnements de travail et liens utiles ; Python comme calculatrice ; Affectation, modification et initialisation des variables ; Importer un module
5 Les différents types de données : Les types numériques ; Chaînes des caractères ; Des chaînes aux nombres et des nombres aux chaînes ; Un dernier type d’objets, les booléens (notion de booléens , opérations liées aux booléens ; Les types de données en algorithmique; Egalite structurelle et égalité physique
6 Initiation à la programmation en Python : Entree au clavier (input) et affichage à l’écran (print) ; Blocs d’instructions et indentations ; Structures conditionnelles ; Boucles inconditionnelles et intervalles d’entiers ; Boucles conditionnelles (boucles while)
7 Les fonctions en Python : Le cas particulier des fonctions lambda ; Les fonctions
8 Les listes et les tuples : Création de listes ; Accès aux éléments d’une liste ; Operations classiques sur les listes ; Les tuples
9 Les chaînes de caractères : Les chaîne, une séquence comme les listes ; Parcourir, modifier, ajouter, retirer des caractères
10 Les fichiers : Pourquoi utiliser des fichiers ? ; Notion de répertoire courant; Travailler avec un fichier
11 Le module NumPy : Introduction ; Importation du module ; Création d’un tableau ; Dimensions d’un tableau ; Lecture et écriture de valeurs dans un ndarray ; Les fonctions arange, linspace et reshape ; Un sous-module pour les tableaux à valeurs pseudo-aléatoires ; Les fonctions avec NumPy ; Calcul matriciel
12 Calcul scientifique avec SciPy : Résolution d’équations ; Résolution d’équations différentielles ; Résolution d’un système linéaire ; Calcul intégral
13 Le module matplotlib : Introduction ; Importation du module ; Les fonctions plot et show pour afficher des courbes ; Plusieurs graphes dans une figure 1 ; Exemples d’autres fonctionnalités (titre, flèches et des annotations , légende , quadrillage , ticks et axes, modifier les dimensions, couleurs)
14 Introduction aux bases de données : Introduction ; Vocabulaire ; Les types de données en SQL ; En pratique
15 Les bases du langage SQL : Brève introduction à l’algèbre relationnelle ; Sélection des données ; Les fonctions d’agrégation et de regroupement ; Compléments d’algèbre relationnelle
16 Jointures, produit cartésien et sous-requêtes : Produit cartésien ; Jointure ; Sous-requêtes (renommage d’une partie d’une table , création d’une liste utilisée avec le prédicat IN, sous-requêtes renvoyant une seule valeur
17 Sujets d’étude
18 Solutions des exercices et sujets

Annexe A : Installer Python et SQL
Annexe B : Spyder