CapCe que tu vas faire
- découvrir comment on range des données : objets, descripteurs, valeurs, fichiers CSV (D1) ;
- repérer les données personnelles et les métadonnées, par exemple celles d'une photo (D1) ;
- traiter une table avec un tableur : formules, références, filtres, graphiques (D2) ;
- refaire et prolonger ces traitements avec Python, puis croiser deux tables (D3) ;
- comprendre le cloud : où sont les fichiers, synchronisation, énergie (D4).
Comment avancer
Prévois trois séances : D1 puis D2, D2 (suite) puis D3, et D4 en fin de parcours ou en travail personnel. Tu n'as pas besoin de tout faire : ton professeur t'indique les exercices à traiter.
La partie D3 utilise les boucles, les conditions et les fonctions du cours Python. Les photos et leurs métadonnées prolongent le thème Localisation.
Les fichiers du thème (population par âge, accidents de la route, photo d'exemple) sont dans une archive : Donnees.zip. Le fichier du lycée est donné en classe : il n'est pas publié en ligne, car il contient des données personnelles.
Pas de polycopié sous la main ?
Tout le cours et tous les exercices sont sur ce site. Le polycopié officiel (PDF court) ne garde que les exercices essentiels, avec les mêmes numéros ; la version longue en PDF les reprend tous.
MéthodeMode d'emploi
- Le cours alterne des parties théoriques courtes et des exercices : on avance à son rythme.
- Chaque exercice a un numéro unique, le même que sur le polycopié papier.
- Les indices se déplient d'un clic : ouvre-les seulement après un vrai essai.
- Les blocs de code ont un bouton Copier : colle ensuite dans EduPython avec Ctrl + V.
- Marque chaque exercice avec ○ (bloqué), ◐ (réussi avec aide) ou ● (réussi seul) : ta progression est mémorisée sur cet ordinateur.
Les piments
🌶️ prise en main · 🌶️🌶️ application · 🌶️🌶️🌶️ plusieurs étapes · 🌶️🌶️🌶️🌶️ défi
MéthodeRendre son travail
- Un fichier par exercice :
NOM_Prenom_ex05.py, rangé dans ton dossier SNT. - Les réponses écrites vont en commentaire (
# ...) dans le fichier, ou dans ton traitement de texte. - En fin de séance : clic droit sur ton dossier → Compresser dans un fichier ZIP, puis dépôt sur Pronote si c'est demandé.
SommaireLes parties
Les données et leurs métadonnées
Objets, descripteurs, valeurs : à quoi ressemble une table, et que révèle-t-elle de toi ?
Partie D2 · ex. 11 à 22Traiter une table avec un tableur
Formules, références, filtres, graphiques : faire parler un fichier de données
Partie D3 · ex. 23 à 32Traiter une table avec Python
Lire un fichier CSV, compter, filtrer, croiser deux tables : le tableur ne fait pas tout
Partie D4 · ex. 33 à 36Le cloud : stocker ailleurs
Où sont vraiment tes fichiers, que devient ton travail quand tu le « synchronises », et que coûte ce stockage ?
OutilExplorateur de tables
À projeter ou à manipuler.
OutilLecteur de métadonnées de photo
À projeter ou à manipuler.