LiceuExplorezi clasa a XII-aMatematică-informaticăModifică
Bac 2030 — Informatică, E2 (INF_P1 / INF_P2)
Exersează cu întrebări și cerințe originale din materia ta.
Despre setul de exerciții și programa de examen
Algoritmi și modele de date din programele distincte ale celor două specializări. Cerințe originale; fără execuția codului utilizatorului.
OMEC 5077/2026, anexele 13.1 și 13.2. INF_P1 pentru matematică-informatică include domenii IX–XII; INF_P2 pentru științe ale naturii are domenii IX–X. Set parțial, fără subiecte oficiale sau barem numeric oficial; nu se confundă cu competențele digitale C.
Exersează din materia ta
Clasa a XII-a · Matematică-informatică
Se verifică disponibilitatea salvării sesiunii în această filă.
Configurează o serie
O serie pe ritmul tău
Întrebările scurte se distribuie între lecțiile selectate. Cerințele scrise se verifică prin comparație cu o soluție-model și criterii de autoevaluare.
Bac 2030, filiera teoretică, profil real; programa TC a probei F sau INF_P1 pentru E2.
5 întrebări în această serie · fără cronometruConfigurația aleasă rămâne neschimbată când folosești pregătirea rapidă.
Surse oficiale și informații despre examen
Verifică cerințele oficiale împreună cu profesorulMaterialele de mai sus sunt originale și acoperă teme selectate din platformă. Pentru programa și formatul examenului, consultă sursele:
- Bac 2030 — OMEC 5077/2026, anexa 13
INF_P1/INF_P2 se păstrează distinct; cerințe originale pentru domenii selectate.
Vezi acoperirea programei de Bac
Acoperirea programei de Bac
Toate conținuturile și competențele inventariate din programa de examen a parcursului selectat au materiale asociate. Activitățile practice și redactările se verifică împreună cu profesorul.
Limitele verificării
Inventar independent complet al conținuturilor și CS din programa de examen. Maparea și banca rămân parțiale acolo unde un subpunct nu are încă material sau cerință scrisă adecvată. Inventarul complet nu înseamnă acoperire completă sau model oficial.
Conținuturi din programă34 cerințe
Modelul conceptual liniar - listă
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Modele de date și liste în Python · lecție și exerciții
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Liste Python, frecvențe și clase predefinite · lecție și exerciții
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Interclasare și eficiență · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Modelul conceptual neliniar - mulțime
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Mulțimi, dicționare și recursivitate · lecție și exerciții
- Mulțimi și dicționare: toate operațiile de bază · lecție și exerciții
- Mulțimi, dicționar și contract · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Modelul conceptual liniar – șir de caractere
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Șiruri de caractere și structuri mixte · lecție și exerciții
- Operații pe șiruri și Greedy pentru activități · lecție și exerciții
- Greedy și contraexemplu · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Prelucrare de șiruri și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Modelul conceptual asociativ – dicționar
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Mulțimi, dicționare și recursivitate · lecție și exerciții
- Mulțimi și dicționare: toate operațiile de bază · lecție și exerciții
- Mulțimi, dicționar și contract · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Modelul conceptual mixt (de exemplu, liste de liste, liste de șiruri de caractere)
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Șiruri de caractere și structuri mixte · lecție și exerciții
- Operații pe șiruri și Greedy pentru activități · lecție și exerciții
- Greedy și contraexemplu · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Prelucrare de șiruri și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Modelul conceptual rețea - graf
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Grafuri, arbori și parcurgeri · lecție și exerciții
- Grafuri ponderate: Dijkstra și Prim · lecție și exerciții
- DFS, conectivitate, grafuri orientate și cicluri · lecție și exerciții
- Dijkstra și Prim · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Parcurgere în lățime · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Model conceptual ierarhic - arbore
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Arbore binar și parcurgeri · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Model conceptual obiectual – clase și obiecte
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Clase, obiecte, moștenire și paradigme · lecție și exerciții
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Clase Python: constructor, moștenire și acces · lecție și exerciții
- Clasă derivată și ciclu de viață · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Modelul conceptual relațional – entitate-relație
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Model relațional, chei și interogări SQL · lecție și exerciții
- Normalizare, JOIN, DML și DDL · lecție și exerciții
- Modelul de date și normalizarea FN1–FN3 · lecție și exerciții
- SQL: interogări, funcții, modificări și Python · lecție și exerciții
- SQL, NULL și Python · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Normalizare și interogare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Modele conceptuale de organizare a datelor folosite în învățarea automată
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Date, învățare automată și evaluarea modelului · lecție și exerciții
- K-means, pregătirea datelor și biblioteci Python · lecție și exerciții
- Date, regresie, KNN și biblioteci: flux complet · lecție și exerciții
- Date, grafice și evaluare independentă · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- K-means și evaluare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Principii de elaborare a unui program
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Prelucrări ale datelor numerice
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Selecție, repetiție și algoritmi numerici · lecție și exerciții
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Numere, baze și generare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Metode de generare sistematică a elementelor unei liste
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Backtracking: generare și validarea soluției · lecție și exerciții
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Backtracking: permutări, aranjamente, combinări și submulțimi · lecție și exerciții
- Generare, sortare și funcții predefinite în Python · lecție și exerciții
- Construcții combinatoriale · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Metode de sortare a elementelor unei liste
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Căutare binară, interclasare și limita Greedy · lecție și exerciții
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Operații pe șiruri și Greedy pentru activități · lecție și exerciții
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Interclasare și eficiență · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Greedy și contraexemplu · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Căutare binară și ipoteze · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Prelucrare de șiruri și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Metode de prelucrare a listelor sortate
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Căutare binară, interclasare și limita Greedy · lecție și exerciții
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Operații pe șiruri și Greedy pentru activități · lecție și exerciții
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Interclasare și eficiență · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Greedy și contraexemplu · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Căutare binară și ipoteze · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Prelucrare de șiruri și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Algoritmi specifici pentru prelucrarea grafurilor
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Grafuri, arbori și parcurgeri · lecție și exerciții
- Grafuri ponderate: Dijkstra și Prim · lecție și exerciții
- DFS, conectivitate, grafuri orientate și cicluri · lecție și exerciții
- Dijkstra și Prim · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Parcurgere în lățime · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Algoritmi specifici pentru prelucrarea arborilor
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Arbore binar și parcurgeri · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Metoda Divide et impera
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Divide et impera și interclasare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Metoda Greedy
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Căutare binară, interclasare și limita Greedy · lecție și exerciții
- Operații pe șiruri și Greedy pentru activități · lecție și exerciții
- Interclasare și eficiență · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Greedy și contraexemplu · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Căutare binară și ipoteze · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Prelucrare de șiruri și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Metoda Backtracking
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Backtracking: generare și validarea soluției · lecție și exerciții
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Backtracking: permutări, aranjamente, combinări și submulțimi · lecție și exerciții
- Generare, sortare și funcții predefinite în Python · lecție și exerciții
- Construcții combinatoriale · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Forme normale pentru proiectarea modelului conceptual al unei probleme de gestiune
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Model relațional, chei și interogări SQL · lecție și exerciții
- Normalizare, JOIN, DML și DDL · lecție și exerciții
- Modelul de date și normalizarea FN1–FN3 · lecție și exerciții
- SQL: interogări, funcții, modificări și Python · lecție și exerciții
- SQL, NULL și Python · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Normalizare și interogare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Algoritmi utilizați în învățare automată
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Date, învățare automată și evaluarea modelului · lecție și exerciții
- K-means, pregătirea datelor și biblioteci Python · lecție și exerciții
- Date, regresie, KNN și biblioteci: flux complet · lecție și exerciții
- Date, grafice și evaluare independentă · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- K-means și evaluare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Subprograme
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Subprograme recursive
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Divide et impera și sortare prin interclasare · lecție și exerciții
- Recursivitate Python: mecanism, sintaxă și eficiență · lecție și exerciții
- Recursivitate și resurse · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Divide et impera și interclasare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Programare orientată pe obiecte
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Clase, obiecte, moștenire și paradigme · lecție și exerciții
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Clase Python: constructor, moștenire și acces · lecție și exerciții
- Clasă derivată și ciclu de viață · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Fișiere text
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Clasa list din Python – clasă predefinită pentru memorarea unei liste
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Clase, obiecte, moștenire și paradigme · lecție și exerciții
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Clase Python: constructor, moștenire și acces · lecție și exerciții
- Clasă derivată și ciclu de viață · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Clasa set din Python – clasă predefinită pentru mulțimi
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Clase, obiecte, moștenire și paradigme · lecție și exerciții
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Clase Python: constructor, moștenire și acces · lecție și exerciții
- Clasă derivată și ciclu de viață · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Clasa str din Python – clasă predefinită pentru șiruri de caractere
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Clase, obiecte, moștenire și paradigme · lecție și exerciții
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Clase Python: constructor, moștenire și acces · lecție și exerciții
- Clasă derivată și ciclu de viață · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Clasa dict din Python – clasă predefinită pentru dicționare
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Clase, obiecte, moștenire și paradigme · lecție și exerciții
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Clase Python: constructor, moștenire și acces · lecție și exerciții
- Clasă derivată și ciclu de viață · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Elemente de limbaj pentru operarea cu date organizate în modele mixte
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Algoritm, variabile și trasarea atribuirilor · lecție și exerciții
- Selecție, repetiție și algoritmi numerici · lecție și exerciții
- Numere, baze și generare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Comenzi SQL pentru gestionarea unei baze de date
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Model relațional, chei și interogări SQL · lecție și exerciții
- Normalizare, JOIN, DML și DDL · lecție și exerciții
- Modelul de date și normalizarea FN1–FN3 · lecție și exerciții
- SQL: interogări, funcții, modificări și Python · lecție și exerciții
- SQL, NULL și Python · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Normalizare și interogare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Clase ale limbajului Python pentru interacțiunea cu bazele de date
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Clase, obiecte, moștenire și paradigme · lecție și exerciții
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Clase Python: constructor, moștenire și acces · lecție și exerciții
- Clasă derivată și ciclu de viață · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Biblioteci ale limbajului Python pentru învățare automată
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Date, învățare automată și evaluarea modelului · lecție și exerciții
- K-means, pregătirea datelor și biblioteci Python · lecție și exerciții
- Date, regresie, KNN și biblioteci: flux complet · lecție și exerciții
- Date, grafice și evaluare independentă · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- K-means și evaluare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Competențe din programă113 cerințe
Identifică principalele caracteristici ale organizării datelor în cadrul unor modele conceptuale fundamentale - date simple sau liste, pentru a structura și accesa date în vederea prelucrării acestora
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Divizibilitate, primalitate, Euclid și Fibonacci · lecție și exerciții
- Liste Python, frecvențe și clase predefinite · lecție și exerciții
- Stivă, coadă și algoritmi de bază · lecție și exerciții
- Generare, sortare și funcții predefinite în Python · lecție și exerciții
- Tkinter: ferestre, controale și evenimente · lecție și exerciții
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Numere, baze și generare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Interclasare și eficiență · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Identifică principalele caracteristici ale organizării datelor în cadrul unor modele conceptuale simple - neliniare, liniare, asociative, mixte, pentru a structura și accesa date în vederea prelucrării acestora
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Divide et impera și sortare prin interclasare · lecție și exerciții
- Operații pe șiruri și Greedy pentru activități · lecție și exerciții
- Mulțimi și dicționare: toate operațiile de bază · lecție și exerciții
- Recursivitate Python: mecanism, sintaxă și eficiență · lecție și exerciții
- Recursivitate și resurse · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Divide et impera și interclasare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Mulțimi, dicționar și contract · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Greedy și contraexemplu · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Prelucrare de șiruri și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Identifică principalele caracteristici ale organizării datelor în cadrul unor modele conceptuale complexe – rețea, ierarhice, obiectuale, pe ntru a structura și accesa date în vederea prelucrării acestora
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Grafuri ponderate: Dijkstra și Prim · lecție și exerciții
- Arbori binari: parcurgeri, căutare și inserare · lecție și exerciții
- DFS, conectivitate, grafuri orientate și cicluri · lecție și exerciții
- Clase Python: constructor, moștenire și acces · lecție și exerciții
- Backtracking: permutări, aranjamente, combinări și submulțimi · lecție și exerciții
- Clasă derivată și ciclu de viață · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Construcții combinatoriale · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Arbore binar și parcurgeri · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Dijkstra și Prim · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Parcurgere în lățime · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Identifică specificul, caracteristicile și etapele unor algoritmi specializați pe clase de probleme, pentru a îi putea utiliza în prelucrarea algoritmică a numerelor, sortarea sau generarea sistematică a unor secvențe de valori
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Divizibilitate, primalitate, Euclid și Fibonacci · lecție și exerciții
- Liste Python, frecvențe și clase predefinite · lecție și exerciții
- Stivă, coadă și algoritmi de bază · lecție și exerciții
- Generare, sortare și funcții predefinite în Python · lecție și exerciții
- Tkinter: ferestre, controale și evenimente · lecție și exerciții
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Numere, baze și generare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Interclasare și eficiență · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Identifică specificul, caracteristicile și etapele unor algoritmi specializați pe clase de probleme, pentru a îi putea utiliza în prelucrarea listelor
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Divide et impera și sortare prin interclasare · lecție și exerciții
- Operații pe șiruri și Greedy pentru activități · lecție și exerciții
- Mulțimi și dicționare: toate operațiile de bază · lecție și exerciții
- Recursivitate Python: mecanism, sintaxă și eficiență · lecție și exerciții
- Recursivitate și resurse · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Divide et impera și interclasare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Mulțimi, dicționar și contract · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Greedy și contraexemplu · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Prelucrare de șiruri și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Identifică specificul, caracteristicile și etapele unor algoritmi specializați pe clase de probleme, pentru a îi putea utiliza în prelucrarea grafurilor, arborilor
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Grafuri ponderate: Dijkstra și Prim · lecție și exerciții
- Arbori binari: parcurgeri, căutare și inserare · lecție și exerciții
- DFS, conectivitate, grafuri orientate și cicluri · lecție și exerciții
- Clase Python: constructor, moștenire și acces · lecție și exerciții
- Backtracking: permutări, aranjamente, combinări și submulțimi · lecție și exerciții
- Clasă derivată și ciclu de viață · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Construcții combinatoriale · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Arbore binar și parcurgeri · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Dijkstra și Prim · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Parcurgere în lățime · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Identifică specificul, caracteristicile și etapele unor strategii de rezolvare a problemelor prin proiectarea modulară a algoritmilor
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Divizibilitate, primalitate, Euclid și Fibonacci · lecție și exerciții
- Liste Python, frecvențe și clase predefinite · lecție și exerciții
- Stivă, coadă și algoritmi de bază · lecție și exerciții
- Generare, sortare și funcții predefinite în Python · lecție și exerciții
- Tkinter: ferestre, controale și evenimente · lecție și exerciții
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Numere, baze și generare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Interclasare și eficiență · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Identifică specificul, caracteristicile și etapele unor strategii de tip Divide et impera, Greedy pentru rezolvarea problemelor
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Divide et impera și sortare prin interclasare · lecție și exerciții
- Operații pe șiruri și Greedy pentru activități · lecție și exerciții
- Mulțimi și dicționare: toate operațiile de bază · lecție și exerciții
- Recursivitate Python: mecanism, sintaxă și eficiență · lecție și exerciții
- Recursivitate și resurse · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Divide et impera și interclasare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Mulțimi, dicționar și contract · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Greedy și contraexemplu · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Prelucrare de șiruri și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Identifică specificul, caracteristicile și etapele unor strategii de tip Backtracking pentru rezolvarea problemelor
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Grafuri ponderate: Dijkstra și Prim · lecție și exerciții
- Arbori binari: parcurgeri, căutare și inserare · lecție și exerciții
- DFS, conectivitate, grafuri orientate și cicluri · lecție și exerciții
- Clase Python: constructor, moștenire și acces · lecție și exerciții
- Backtracking: permutări, aranjamente, combinări și submulțimi · lecție și exerciții
- Clasă derivată și ciclu de viață · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Construcții combinatoriale · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Arbore binar și parcurgeri · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Dijkstra și Prim · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Parcurgere în lățime · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Identifică principalele elemente ale limbajului de programare utilizate pentru prelucrarea datelor organizate în modele fundamentale - date simple sau liste, respectiv pentru transmiterea datelor de la și către un program, în vederea rezolvării eficiente a problemelor informatice
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Divizibilitate, primalitate, Euclid și Fibonacci · lecție și exerciții
- Liste Python, frecvențe și clase predefinite · lecție și exerciții
- Stivă, coadă și algoritmi de bază · lecție și exerciții
- Generare, sortare și funcții predefinite în Python · lecție și exerciții
- Tkinter: ferestre, controale și evenimente · lecție și exerciții
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Numere, baze și generare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Interclasare și eficiență · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Identifică principalele elemente ale limbajului de programare utilizate pentru prelucrarea datelor organizate în modele simple - neliniare, liniare, asociative, mixte, în vederea rezolvării eficiente a problemelor informatice
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Divide et impera și sortare prin interclasare · lecție și exerciții
- Operații pe șiruri și Greedy pentru activități · lecție și exerciții
- Mulțimi și dicționare: toate operațiile de bază · lecție și exerciții
- Recursivitate Python: mecanism, sintaxă și eficiență · lecție și exerciții
- Recursivitate și resurse · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Divide et impera și interclasare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Mulțimi, dicționar și contract · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Greedy și contraexemplu · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Prelucrare de șiruri și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Identifică principalele elemente ale limbajului de programare utilizate pentru memorarea și prelucrarea datelor organizate în modele complexe - rețea, ierarhice, în vederea rezolvării eficiente a problemelor informatice
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Grafuri ponderate: Dijkstra și Prim · lecție și exerciții
- Arbori binari: parcurgeri, căutare și inserare · lecție și exerciții
- DFS, conectivitate, grafuri orientate și cicluri · lecție și exerciții
- Clase Python: constructor, moștenire și acces · lecție și exerciții
- Backtracking: permutări, aranjamente, combinări și submulțimi · lecție și exerciții
- Clasă derivată și ciclu de viață · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Construcții combinatoriale · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Arbore binar și parcurgeri · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Dijkstra și Prim · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Parcurgere în lățime · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Identifică elementele de sintaxă și componentele din definiția și apelul subprogramelor și subprogramelor predefinite pentru operații uzuale, pentru a le utiliza în implementarea algoritmilor în limbaj de programare
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Divizibilitate, primalitate, Euclid și Fibonacci · lecție și exerciții
- Liste Python, frecvențe și clase predefinite · lecție și exerciții
- Stivă, coadă și algoritmi de bază · lecție și exerciții
- Generare, sortare și funcții predefinite în Python · lecție și exerciții
- Tkinter: ferestre, controale și evenimente · lecție și exerciții
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Numere, baze și generare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Interclasare și eficiență · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Identifică elementele de sintaxă și componentele din definiția și apelul subprogramelor recursive, pentru a le utiliza în implementarea algoritmilor în limbaj de programare
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Divide et impera și sortare prin interclasare · lecție și exerciții
- Operații pe șiruri și Greedy pentru activități · lecție și exerciții
- Mulțimi și dicționare: toate operațiile de bază · lecție și exerciții
- Recursivitate Python: mecanism, sintaxă și eficiență · lecție și exerciții
- Recursivitate și resurse · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Divide et impera și interclasare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Mulțimi, dicționar și contract · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Greedy și contraexemplu · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Prelucrare de șiruri și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Identifică elementele de sintaxă și componentele din definiția claselor, pentru a le utiliza în implementarea algoritmilor în limbaj de programare cu programare orientată pe obiecte
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Grafuri ponderate: Dijkstra și Prim · lecție și exerciții
- Arbori binari: parcurgeri, căutare și inserare · lecție și exerciții
- DFS, conectivitate, grafuri orientate și cicluri · lecție și exerciții
- Clase Python: constructor, moștenire și acces · lecție și exerciții
- Backtracking: permutări, aranjamente, combinări și submulțimi · lecție și exerciții
- Clasă derivată și ciclu de viață · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Construcții combinatoriale · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Arbore binar și parcurgeri · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Dijkstra și Prim · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Parcurgere în lățime · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Identifică principalele caracteristici ale organizării datelor în cadrul unor modele conceptuale avansate - pentru proiectarea bazelor de date sau învățare automată, pentru a structura și accesa date în vederea prelucrării acestora
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Modelul de date și normalizarea FN1–FN3 · lecție și exerciții
- SQL: interogări, funcții, modificări și Python · lecție și exerciții
- Date, regresie, KNN și biblioteci: flux complet · lecție și exerciții
- SQL, NULL și Python · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Date, grafice și evaluare independentă · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Normalizare și interogare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- K-means și evaluare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Identifică specificul, caracteristicile și etapele unor strategii de normalizare a modelului conceptual al unei probleme de gestiune
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Modelul de date și normalizarea FN1–FN3 · lecție și exerciții
- SQL: interogări, funcții, modificări și Python · lecție și exerciții
- Date, regresie, KNN și biblioteci: flux complet · lecție și exerciții
- SQL, NULL și Python · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Date, grafice și evaluare independentă · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Normalizare și interogare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- K-means și evaluare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Identifică principalele comenzi SQL și ale limbajului de programare pentru a identifica soluția adecvată prelucrării datelor organizate în baze de date, în vederea rezolvării eficiente a problemelor informatice de gestiune
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Modelul de date și normalizarea FN1–FN3 · lecție și exerciții
- SQL: interogări, funcții, modificări și Python · lecție și exerciții
- Date, regresie, KNN și biblioteci: flux complet · lecție și exerciții
- SQL, NULL și Python · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Date, grafice și evaluare independentă · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Normalizare și interogare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- K-means și evaluare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Identifică specificul, caracteristicile și etapele unor algoritmi specializați pe clase de probleme, pentru a îi putea utiliza în învățarea automată
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Modelul de date și normalizarea FN1–FN3 · lecție și exerciții
- SQL: interogări, funcții, modificări și Python · lecție și exerciții
- Date, regresie, KNN și biblioteci: flux complet · lecție și exerciții
- SQL, NULL și Python · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Date, grafice și evaluare independentă · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Normalizare și interogare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- K-means și evaluare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Identifică principalele elemente ale limbajului de programare utilizate pentru prelucrarea datelor organizate în învățarea automată, în vederea rezolvării eficiente a problemelor informatice
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Modelul de date și normalizarea FN1–FN3 · lecție și exerciții
- SQL: interogări, funcții, modificări și Python · lecție și exerciții
- Date, regresie, KNN și biblioteci: flux complet · lecție și exerciții
- SQL, NULL și Python · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Date, grafice și evaluare independentă · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Normalizare și interogare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- K-means și evaluare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Explică principiile de organizare a datelor în cadrul unor modele conceptuale fundamentale - date simple sau liste, pentru a le gestiona eficient
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Divizibilitate, primalitate, Euclid și Fibonacci · lecție și exerciții
- Liste Python, frecvențe și clase predefinite · lecție și exerciții
- Stivă, coadă și algoritmi de bază · lecție și exerciții
- Generare, sortare și funcții predefinite în Python · lecție și exerciții
- Tkinter: ferestre, controale și evenimente · lecție și exerciții
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Numere, baze și generare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Interclasare și eficiență · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Explică principiile de organizare și prelucrare a datelor în cadrul unor modele conceptuale simple - neliniare, liniare, asociative, mixte, pentru a le gestiona eficient
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Divide et impera și sortare prin interclasare · lecție și exerciții
- Operații pe șiruri și Greedy pentru activități · lecție și exerciții
- Mulțimi și dicționare: toate operațiile de bază · lecție și exerciții
- Recursivitate Python: mecanism, sintaxă și eficiență · lecție și exerciții
- Recursivitate și resurse · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Divide et impera și interclasare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Mulțimi, dicționar și contract · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Greedy și contraexemplu · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Prelucrare de șiruri și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Explică principiile de organizare a datelor în cadrul unor modele conceptuale complexe - rețea, ierarhice, obiectuale, pentru a le gestiona eficient
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Grafuri ponderate: Dijkstra și Prim · lecție și exerciții
- Arbori binari: parcurgeri, căutare și inserare · lecție și exerciții
- DFS, conectivitate, grafuri orientate și cicluri · lecție și exerciții
- Clase Python: constructor, moștenire și acces · lecție și exerciții
- Backtracking: permutări, aranjamente, combinări și submulțimi · lecție și exerciții
- Clasă derivată și ciclu de viață · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Construcții combinatoriale · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Arbore binar și parcurgeri · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Dijkstra și Prim · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Parcurgere în lățime · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Explică etapele algoritmilor specializați pe clase de probleme, pentru a îi putea utiliza în prelucrarea algoritmică a numerelor, sortarea sau generarea sistematică a unor secvențe de valori
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Divizibilitate, primalitate, Euclid și Fibonacci · lecție și exerciții
- Liste Python, frecvențe și clase predefinite · lecție și exerciții
- Stivă, coadă și algoritmi de bază · lecție și exerciții
- Generare, sortare și funcții predefinite în Python · lecție și exerciții
- Tkinter: ferestre, controale și evenimente · lecție și exerciții
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Numere, baze și generare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Interclasare și eficiență · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Explică etapele unor algoritmi specializați pe clase de probleme, pentru a îi putea utiliza în prelucrarea listelor
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Divide et impera și sortare prin interclasare · lecție și exerciții
- Operații pe șiruri și Greedy pentru activități · lecție și exerciții
- Mulțimi și dicționare: toate operațiile de bază · lecție și exerciții
- Recursivitate Python: mecanism, sintaxă și eficiență · lecție și exerciții
- Recursivitate și resurse · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Divide et impera și interclasare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Mulțimi, dicționar și contract · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Greedy și contraexemplu · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Prelucrare de șiruri și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Explică etapele unor algoritmi specializați pe clase de probleme, pentru a îi putea utiliza în prelucrarea grafurilor, arborilor
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Grafuri ponderate: Dijkstra și Prim · lecție și exerciții
- Arbori binari: parcurgeri, căutare și inserare · lecție și exerciții
- DFS, conectivitate, grafuri orientate și cicluri · lecție și exerciții
- Clase Python: constructor, moștenire și acces · lecție și exerciții
- Backtracking: permutări, aranjamente, combinări și submulțimi · lecție și exerciții
- Clasă derivată și ciclu de viață · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Construcții combinatoriale · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Arbore binar și parcurgeri · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Dijkstra și Prim · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Parcurgere în lățime · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Explică etapele unor strategii de rezolvare a problemelor prin proiectarea modulară a algoritmilor
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Divizibilitate, primalitate, Euclid și Fibonacci · lecție și exerciții
- Liste Python, frecvențe și clase predefinite · lecție și exerciții
- Stivă, coadă și algoritmi de bază · lecție și exerciții
- Generare, sortare și funcții predefinite în Python · lecție și exerciții
- Tkinter: ferestre, controale și evenimente · lecție și exerciții
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Numere, baze și generare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Interclasare și eficiență · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Explică etapele unor strategii de tip Divide et impera, Greedy pentru rezolvarea problemelor
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Divide et impera și sortare prin interclasare · lecție și exerciții
- Operații pe șiruri și Greedy pentru activități · lecție și exerciții
- Mulțimi și dicționare: toate operațiile de bază · lecție și exerciții
- Recursivitate Python: mecanism, sintaxă și eficiență · lecție și exerciții
- Recursivitate și resurse · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Divide et impera și interclasare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Mulțimi, dicționar și contract · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Greedy și contraexemplu · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Prelucrare de șiruri și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Explică etapele unor strategii de tip Backtracking pentru rezolvarea problemelor
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Grafuri ponderate: Dijkstra și Prim · lecție și exerciții
- Arbori binari: parcurgeri, căutare și inserare · lecție și exerciții
- DFS, conectivitate, grafuri orientate și cicluri · lecție și exerciții
- Clase Python: constructor, moștenire și acces · lecție și exerciții
- Backtracking: permutări, aranjamente, combinări și submulțimi · lecție și exerciții
- Clasă derivată și ciclu de viață · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Construcții combinatoriale · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Arbore binar și parcurgeri · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Dijkstra și Prim · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Parcurgere în lățime · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Explică rolul principalelor elemente ale limbajului de programare utilizate pentru prelucrarea datelor organizate în modele fundamentale - date simple sau liste, respectiv pentru transmiterea datelor de la și către un program în vederea rezolvării eficiente a problemelor informatice
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Divizibilitate, primalitate, Euclid și Fibonacci · lecție și exerciții
- Liste Python, frecvențe și clase predefinite · lecție și exerciții
- Stivă, coadă și algoritmi de bază · lecție și exerciții
- Generare, sortare și funcții predefinite în Python · lecție și exerciții
- Tkinter: ferestre, controale și evenimente · lecție și exerciții
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Numere, baze și generare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Interclasare și eficiență · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Explică rolul principalelor elemente ale limbajului de programare utilizate pentru prelucrarea datelor organizate în modele simple - neliniare, liniare, asociative, mixte, în vederea rezolvării eficiente a problemelor informatice
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Divide et impera și sortare prin interclasare · lecție și exerciții
- Operații pe șiruri și Greedy pentru activități · lecție și exerciții
- Mulțimi și dicționare: toate operațiile de bază · lecție și exerciții
- Recursivitate Python: mecanism, sintaxă și eficiență · lecție și exerciții
- Recursivitate și resurse · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Divide et impera și interclasare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Mulțimi, dicționar și contract · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Greedy și contraexemplu · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Prelucrare de șiruri și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Explică rolul principalelor elemente ale limbajului de programare utilizate pentru prelucrarea datelor organizate în modele complexe - rețea, ierarhice, în vederea rezolvării eficiente a problemelor informatice
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Grafuri ponderate: Dijkstra și Prim · lecție și exerciții
- Arbori binari: parcurgeri, căutare și inserare · lecție și exerciții
- DFS, conectivitate, grafuri orientate și cicluri · lecție și exerciții
- Clase Python: constructor, moștenire și acces · lecție și exerciții
- Backtracking: permutări, aranjamente, combinări și submulțimi · lecție și exerciții
- Clasă derivată și ciclu de viață · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Construcții combinatoriale · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Arbore binar și parcurgeri · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Dijkstra și Prim · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Parcurgere în lățime · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Explică mecanismul de executare a subprogramelor și subprogramelor predefinite pentru operații uzuale, pentru a le utiliza în implementarea algoritmilor în limbaj de programare
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Divizibilitate, primalitate, Euclid și Fibonacci · lecție și exerciții
- Liste Python, frecvențe și clase predefinite · lecție și exerciții
- Stivă, coadă și algoritmi de bază · lecție și exerciții
- Generare, sortare și funcții predefinite în Python · lecție și exerciții
- Tkinter: ferestre, controale și evenimente · lecție și exerciții
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Numere, baze și generare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Interclasare și eficiență · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Explică mecanismul de executare a subprogramelor recursive, pentru a le utiliza în implementarea algoritmilor în limbaj de programare
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Divide et impera și sortare prin interclasare · lecție și exerciții
- Operații pe șiruri și Greedy pentru activități · lecție și exerciții
- Mulțimi și dicționare: toate operațiile de bază · lecție și exerciții
- Recursivitate Python: mecanism, sintaxă și eficiență · lecție și exerciții
- Recursivitate și resurse · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Divide et impera și interclasare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Mulțimi, dicționar și contract · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Greedy și contraexemplu · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Prelucrare de șiruri și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Explică rolul restricțiilor de acces și al componentelor unei clase, pentru a le utiliza în proiectarea claselor și implementarea algoritmilor cu programare orientată pe obiecte
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Grafuri ponderate: Dijkstra și Prim · lecție și exerciții
- Arbori binari: parcurgeri, căutare și inserare · lecție și exerciții
- DFS, conectivitate, grafuri orientate și cicluri · lecție și exerciții
- Clase Python: constructor, moștenire și acces · lecție și exerciții
- Backtracking: permutări, aranjamente, combinări și submulțimi · lecție și exerciții
- Clasă derivată și ciclu de viață · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Construcții combinatoriale · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Arbore binar și parcurgeri · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Dijkstra și Prim · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Parcurgere în lățime · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Explică principiile de organizare a datelor în cadrul unor modele conceptuale avansate - pentru proiectarea bazelor de date sau învățare automată, pentru a le gestiona eficient
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Modelul de date și normalizarea FN1–FN3 · lecție și exerciții
- SQL: interogări, funcții, modificări și Python · lecție și exerciții
- Date, regresie, KNN și biblioteci: flux complet · lecție și exerciții
- SQL, NULL și Python · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Date, grafice și evaluare independentă · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Normalizare și interogare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- K-means și evaluare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Explică etapele unor strategii de normalizare a modelului conceptual al unei probleme de gestiune
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Modelul de date și normalizarea FN1–FN3 · lecție și exerciții
- SQL: interogări, funcții, modificări și Python · lecție și exerciții
- Date, regresie, KNN și biblioteci: flux complet · lecție și exerciții
- SQL, NULL și Python · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Date, grafice și evaluare independentă · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Normalizare și interogare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- K-means și evaluare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Explică rolul componentelor principalelor comenzi SQL și ale limbajului de programare pentru a identifica soluția adecvată prelucrării datelor organizate în baze de date, în vederea rezolvării eficiente a problemelor informatice de gestiune
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Modelul de date și normalizarea FN1–FN3 · lecție și exerciții
- SQL: interogări, funcții, modificări și Python · lecție și exerciții
- Date, regresie, KNN și biblioteci: flux complet · lecție și exerciții
- SQL, NULL și Python · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Date, grafice și evaluare independentă · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Normalizare și interogare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- K-means și evaluare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Explică etapele unor algoritmi specializați pe clase de probleme, pentru a îi putea utiliza în învățarea automată
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Modelul de date și normalizarea FN1–FN3 · lecție și exerciții
- SQL: interogări, funcții, modificări și Python · lecție și exerciții
- Date, regresie, KNN și biblioteci: flux complet · lecție și exerciții
- SQL, NULL și Python · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Date, grafice și evaluare independentă · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Normalizare și interogare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- K-means și evaluare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Explică rolul principalelor elemente ale limbajului de programare utilizate pentru prelucrarea datelor în învățarea automată, în vederea rezolvării eficiente a problemelor informatice
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Modelul de date și normalizarea FN1–FN3 · lecție și exerciții
- SQL: interogări, funcții, modificări și Python · lecție și exerciții
- Date, regresie, KNN și biblioteci: flux complet · lecție și exerciții
- SQL, NULL și Python · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Date, grafice și evaluare independentă · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Normalizare și interogare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- K-means și evaluare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Utilizează modul de organizare și prelucrare a datelor în cadrul unor modele conceptuale fundamentale - date simple sau liste, pentru a rezolva probleme de gestionare a datelor
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Divizibilitate, primalitate, Euclid și Fibonacci · lecție și exerciții
- Liste Python, frecvențe și clase predefinite · lecție și exerciții
- Stivă, coadă și algoritmi de bază · lecție și exerciții
- Generare, sortare și funcții predefinite în Python · lecție și exerciții
- Tkinter: ferestre, controale și evenimente · lecție și exerciții
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Numere, baze și generare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Interclasare și eficiență · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Utilizează modul de organizare și prelucrare a datelor în cadrul unor modele conceptuale simple - neliniare, liniare, asociative, mixte, pentru a rezolva probleme de gestionare a datelor
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Divide et impera și sortare prin interclasare · lecție și exerciții
- Operații pe șiruri și Greedy pentru activități · lecție și exerciții
- Mulțimi și dicționare: toate operațiile de bază · lecție și exerciții
- Recursivitate Python: mecanism, sintaxă și eficiență · lecție și exerciții
- Recursivitate și resurse · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Divide et impera și interclasare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Mulțimi, dicționar și contract · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Greedy și contraexemplu · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Prelucrare de șiruri și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Utilizează modul de organizare și prelucrare a datelor în cadrul unor modele conceptuale complexe - rețea, ierarhice, obiectuale, pentru a rezolva probleme de gestionare a datelor
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Grafuri ponderate: Dijkstra și Prim · lecție și exerciții
- Arbori binari: parcurgeri, căutare și inserare · lecție și exerciții
- DFS, conectivitate, grafuri orientate și cicluri · lecție și exerciții
- Clase Python: constructor, moștenire și acces · lecție și exerciții
- Backtracking: permutări, aranjamente, combinări și submulțimi · lecție și exerciții
- Clasă derivată și ciclu de viață · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Construcții combinatoriale · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Arbore binar și parcurgeri · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Dijkstra și Prim · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Parcurgere în lățime · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Aplică algoritmi specializați pe clase de probleme, pentru a îi putea utiliza în prelucrarea algoritmică a numerelor, sortarea sau generarea sistematică a unor secvențe de valori
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Divizibilitate, primalitate, Euclid și Fibonacci · lecție și exerciții
- Liste Python, frecvențe și clase predefinite · lecție și exerciții
- Stivă, coadă și algoritmi de bază · lecție și exerciții
- Generare, sortare și funcții predefinite în Python · lecție și exerciții
- Tkinter: ferestre, controale și evenimente · lecție și exerciții
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Numere, baze și generare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Interclasare și eficiență · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Aplică algoritmi specializați pe clase de probleme, pentru a îi putea utiliza în prelucrarea listelor
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Divide et impera și sortare prin interclasare · lecție și exerciții
- Operații pe șiruri și Greedy pentru activități · lecție și exerciții
- Mulțimi și dicționare: toate operațiile de bază · lecție și exerciții
- Recursivitate Python: mecanism, sintaxă și eficiență · lecție și exerciții
- Recursivitate și resurse · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Divide et impera și interclasare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Mulțimi, dicționar și contract · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Greedy și contraexemplu · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Prelucrare de șiruri și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Aplică algoritmi specializați pe clase de probleme, pentru a îi putea utiliza în prelucrarea grafurilor, arborilor
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Grafuri ponderate: Dijkstra și Prim · lecție și exerciții
- Arbori binari: parcurgeri, căutare și inserare · lecție și exerciții
- DFS, conectivitate, grafuri orientate și cicluri · lecție și exerciții
- Clase Python: constructor, moștenire și acces · lecție și exerciții
- Backtracking: permutări, aranjamente, combinări și submulțimi · lecție și exerciții
- Clasă derivată și ciclu de viață · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Construcții combinatoriale · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Arbore binar și parcurgeri · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Dijkstra și Prim · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Parcurgere în lățime · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Aplică strategii de rezolvare a problemelor prin proiectarea modulară a algoritmilor
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Divizibilitate, primalitate, Euclid și Fibonacci · lecție și exerciții
- Liste Python, frecvențe și clase predefinite · lecție și exerciții
- Stivă, coadă și algoritmi de bază · lecție și exerciții
- Generare, sortare și funcții predefinite în Python · lecție și exerciții
- Tkinter: ferestre, controale și evenimente · lecție și exerciții
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Numere, baze și generare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Interclasare și eficiență · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Aplică strategii de tip Divide et impera, Greedy pentru rezolvarea problemelor
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Divide et impera și sortare prin interclasare · lecție și exerciții
- Operații pe șiruri și Greedy pentru activități · lecție și exerciții
- Mulțimi și dicționare: toate operațiile de bază · lecție și exerciții
- Recursivitate Python: mecanism, sintaxă și eficiență · lecție și exerciții
- Recursivitate și resurse · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Divide et impera și interclasare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Mulțimi, dicționar și contract · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Greedy și contraexemplu · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Prelucrare de șiruri și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Aplică strategii de tip Backtracking pentru rezolvarea problemelor
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Grafuri ponderate: Dijkstra și Prim · lecție și exerciții
- Arbori binari: parcurgeri, căutare și inserare · lecție și exerciții
- DFS, conectivitate, grafuri orientate și cicluri · lecție și exerciții
- Clase Python: constructor, moștenire și acces · lecție și exerciții
- Backtracking: permutări, aranjamente, combinări și submulțimi · lecție și exerciții
- Clasă derivată și ciclu de viață · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Construcții combinatoriale · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Arbore binar și parcurgeri · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Dijkstra și Prim · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Parcurgere în lățime · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Utilizează principalele elemente ale limbajului de programare utilizate pentru prelucrarea datelor organizate în modele fundamentale - date simple sau liste, respectiv pentru transmiterea datelor de la și către un program, în vederea rezolvării eficiente a problemelor informatice
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Divizibilitate, primalitate, Euclid și Fibonacci · lecție și exerciții
- Liste Python, frecvențe și clase predefinite · lecție și exerciții
- Stivă, coadă și algoritmi de bază · lecție și exerciții
- Generare, sortare și funcții predefinite în Python · lecție și exerciții
- Tkinter: ferestre, controale și evenimente · lecție și exerciții
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Numere, baze și generare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Interclasare și eficiență · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Utilizează principalele elemente ale limbajului de programare pentru prelucrarea datelor organizate în modele simple - neliniare, liniare, asociative, mixte, în vederea rezolvării eficiente a problemelor informatice
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Divide et impera și sortare prin interclasare · lecție și exerciții
- Operații pe șiruri și Greedy pentru activități · lecție și exerciții
- Mulțimi și dicționare: toate operațiile de bază · lecție și exerciții
- Recursivitate Python: mecanism, sintaxă și eficiență · lecție și exerciții
- Recursivitate și resurse · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Divide et impera și interclasare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Mulțimi, dicționar și contract · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Greedy și contraexemplu · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Prelucrare de șiruri și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Utilizează principalele elemente ale limbajului de programare pentru prelucrarea datelor organizate în modele complexe - rețea, ierarhice, în vederea rezolvării eficiente a problemelor informatice
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Grafuri ponderate: Dijkstra și Prim · lecție și exerciții
- Arbori binari: parcurgeri, căutare și inserare · lecție și exerciții
- DFS, conectivitate, grafuri orientate și cicluri · lecție și exerciții
- Clase Python: constructor, moștenire și acces · lecție și exerciții
- Backtracking: permutări, aranjamente, combinări și submulțimi · lecție și exerciții
- Clasă derivată și ciclu de viață · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Construcții combinatoriale · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Arbore binar și parcurgeri · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Dijkstra și Prim · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Parcurgere în lățime · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Utilizează elementele de sintaxă și componentele din definiția și apelul subprogramelor și subprogramelor predefinite pentru operații uzuale, în implementarea algoritmilor în limbaj de programare
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Divizibilitate, primalitate, Euclid și Fibonacci · lecție și exerciții
- Liste Python, frecvențe și clase predefinite · lecție și exerciții
- Stivă, coadă și algoritmi de bază · lecție și exerciții
- Generare, sortare și funcții predefinite în Python · lecție și exerciții
- Tkinter: ferestre, controale și evenimente · lecție și exerciții
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Numere, baze și generare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Interclasare și eficiență · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Utilizează elementele de sintaxă și componentele din definiția și apelul subprogramelor recursive, în implementarea algoritmilor în limbaj de programare
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Divide et impera și sortare prin interclasare · lecție și exerciții
- Operații pe șiruri și Greedy pentru activități · lecție și exerciții
- Mulțimi și dicționare: toate operațiile de bază · lecție și exerciții
- Recursivitate Python: mecanism, sintaxă și eficiență · lecție și exerciții
- Recursivitate și resurse · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Divide et impera și interclasare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Mulțimi, dicționar și contract · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Greedy și contraexemplu · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Prelucrare de șiruri și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Utilizează elementele de sintaxă și componentele din definiția claselor, în implementarea algoritmilor în limbaj de programare cu programare orientată pe obiecte
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Grafuri ponderate: Dijkstra și Prim · lecție și exerciții
- Arbori binari: parcurgeri, căutare și inserare · lecție și exerciții
- DFS, conectivitate, grafuri orientate și cicluri · lecție și exerciții
- Clase Python: constructor, moștenire și acces · lecție și exerciții
- Backtracking: permutări, aranjamente, combinări și submulțimi · lecție și exerciții
- Clasă derivată și ciclu de viață · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Construcții combinatoriale · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Arbore binar și parcurgeri · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Dijkstra și Prim · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Parcurgere în lățime · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Utilizează modul de organizare și prelucrare a datelor în cadrul unor modele conceptuale avansate – la proiectarea bazelor de date sau la învățare automată, pentru a rezolva probleme de gestionare a datelor
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Modelul de date și normalizarea FN1–FN3 · lecție și exerciții
- SQL: interogări, funcții, modificări și Python · lecție și exerciții
- Date, regresie, KNN și biblioteci: flux complet · lecție și exerciții
- SQL, NULL și Python · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Date, grafice și evaluare independentă · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Normalizare și interogare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- K-means și evaluare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Aplică strategii de normalizare a modelului conceptual al unei probleme de gestiune
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Modelul de date și normalizarea FN1–FN3 · lecție și exerciții
- SQL: interogări, funcții, modificări și Python · lecție și exerciții
- Date, regresie, KNN și biblioteci: flux complet · lecție și exerciții
- SQL, NULL și Python · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Date, grafice și evaluare independentă · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Normalizare și interogare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- K-means și evaluare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Utilizează principalele comenzi SQL și ale limbajului de programare pentru a identifica soluția adecvată prelucrării datelor organizate în baze de date, în vederea rezolvării eficiente a problemelor informatice de gestiune
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Modelul de date și normalizarea FN1–FN3 · lecție și exerciții
- SQL: interogări, funcții, modificări și Python · lecție și exerciții
- Date, regresie, KNN și biblioteci: flux complet · lecție și exerciții
- SQL, NULL și Python · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Date, grafice și evaluare independentă · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Normalizare și interogare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- K-means și evaluare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Aplică algoritmi specializați pe clase de probleme, pentru a îi putea utiliza în învățarea automată
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Modelul de date și normalizarea FN1–FN3 · lecție și exerciții
- SQL: interogări, funcții, modificări și Python · lecție și exerciții
- Date, regresie, KNN și biblioteci: flux complet · lecție și exerciții
- SQL, NULL și Python · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Date, grafice și evaluare independentă · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Normalizare și interogare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- K-means și evaluare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Utilizează principalele elemente ale limbajului de programare pentru prelucrarea datelor în învățarea automată, în vederea rezolvării eficiente a problemelor informatice
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Modelul de date și normalizarea FN1–FN3 · lecție și exerciții
- SQL: interogări, funcții, modificări și Python · lecție și exerciții
- Date, regresie, KNN și biblioteci: flux complet · lecție și exerciții
- SQL, NULL și Python · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Date, grafice și evaluare independentă · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Normalizare și interogare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- K-means și evaluare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Analizează caracteristicile, modul de prelucrare, avantajele și dezavantajele utilizării unor modele conceptuale fundamentale - date simple sau liste, pentru a alege structura adecvată în rezolvarea unor probleme concrete
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Divizibilitate, primalitate, Euclid și Fibonacci · lecție și exerciții
- Liste Python, frecvențe și clase predefinite · lecție și exerciții
- Stivă, coadă și algoritmi de bază · lecție și exerciții
- Generare, sortare și funcții predefinite în Python · lecție și exerciții
- Tkinter: ferestre, controale și evenimente · lecție și exerciții
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Numere, baze și generare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Interclasare și eficiență · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Analizează caracteristicile, modul de prelucrare, avantajele și dezavantajele utilizării unor modele conceptuale simple - neliniare, liniare, asociative, mixte, pentru a alege structura adecvată în rezolvarea unor probleme concrete
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Divide et impera și sortare prin interclasare · lecție și exerciții
- Operații pe șiruri și Greedy pentru activități · lecție și exerciții
- Mulțimi și dicționare: toate operațiile de bază · lecție și exerciții
- Recursivitate Python: mecanism, sintaxă și eficiență · lecție și exerciții
- Recursivitate și resurse · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Divide et impera și interclasare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Mulțimi, dicționar și contract · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Greedy și contraexemplu · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Prelucrare de șiruri și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Analizează caracteristicile, modul de prelucrare, avantajele și dezavantajele utilizării unor modele conceptuale complexe - rețea, ierarhice, obiectuale, pentru a alege structura adecvată în rezolvarea unor probleme concrete
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Grafuri ponderate: Dijkstra și Prim · lecție și exerciții
- Arbori binari: parcurgeri, căutare și inserare · lecție și exerciții
- DFS, conectivitate, grafuri orientate și cicluri · lecție și exerciții
- Clase Python: constructor, moștenire și acces · lecție și exerciții
- Backtracking: permutări, aranjamente, combinări și submulțimi · lecție și exerciții
- Clasă derivată și ciclu de viață · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Construcții combinatoriale · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Arbore binar și parcurgeri · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Dijkstra și Prim · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Parcurgere în lățime · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Analizează comportamentul, aplicabilitatea, avantajele și dezavantajele utilizării unor algoritmi specializați pe clase de probleme pentru prelucrarea numerelor, sortarea sau generarea sistematică a unor secvențe de valori
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Divizibilitate, primalitate, Euclid și Fibonacci · lecție și exerciții
- Liste Python, frecvențe și clase predefinite · lecție și exerciții
- Stivă, coadă și algoritmi de bază · lecție și exerciții
- Generare, sortare și funcții predefinite în Python · lecție și exerciții
- Tkinter: ferestre, controale și evenimente · lecție și exerciții
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Numere, baze și generare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Interclasare și eficiență · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Analizează comportamentul, aplicabilitatea, avantajele și dezavantajele utilizării unor algoritmi specializați pe clase de probleme pentru prelucrarea listelor
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Divide et impera și sortare prin interclasare · lecție și exerciții
- Operații pe șiruri și Greedy pentru activități · lecție și exerciții
- Mulțimi și dicționare: toate operațiile de bază · lecție și exerciții
- Recursivitate Python: mecanism, sintaxă și eficiență · lecție și exerciții
- Recursivitate și resurse · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Divide et impera și interclasare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Mulțimi, dicționar și contract · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Greedy și contraexemplu · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Prelucrare de șiruri și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Analizează comportamentul, aplicabilitatea, avantajele și dezavantajele utilizării unor algoritmi specializați pe clase de probleme pentru prelucrarea grafurilor, arborilor
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Grafuri ponderate: Dijkstra și Prim · lecție și exerciții
- Arbori binari: parcurgeri, căutare și inserare · lecție și exerciții
- DFS, conectivitate, grafuri orientate și cicluri · lecție și exerciții
- Clase Python: constructor, moștenire și acces · lecție și exerciții
- Backtracking: permutări, aranjamente, combinări și submulțimi · lecție și exerciții
- Clasă derivată și ciclu de viață · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Construcții combinatoriale · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Arbore binar și parcurgeri · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Dijkstra și Prim · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Parcurgere în lățime · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Analizează aplicabilitatea, avantajele și dezavantajele utilizării unor strategii de rezolvare a problemelor prin proiectarea modulară a algoritmilor
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Divizibilitate, primalitate, Euclid și Fibonacci · lecție și exerciții
- Liste Python, frecvențe și clase predefinite · lecție și exerciții
- Stivă, coadă și algoritmi de bază · lecție și exerciții
- Generare, sortare și funcții predefinite în Python · lecție și exerciții
- Tkinter: ferestre, controale și evenimente · lecție și exerciții
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Numere, baze și generare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Interclasare și eficiență · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Analizează aplicabilitatea, avantajele și dezavantajele utilizării unor strategii de tip Divide et impera, Greedy pentru rezolvarea problemelor
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Divide et impera și sortare prin interclasare · lecție și exerciții
- Operații pe șiruri și Greedy pentru activități · lecție și exerciții
- Mulțimi și dicționare: toate operațiile de bază · lecție și exerciții
- Recursivitate Python: mecanism, sintaxă și eficiență · lecție și exerciții
- Recursivitate și resurse · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Divide et impera și interclasare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Mulțimi, dicționar și contract · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Greedy și contraexemplu · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Prelucrare de șiruri și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Analizează aplicabilitatea, avantajele și dezavantajele utilizării unor strategii de tip Backtracking pentru rezolvarea problemelor
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Grafuri ponderate: Dijkstra și Prim · lecție și exerciții
- Arbori binari: parcurgeri, căutare și inserare · lecție și exerciții
- DFS, conectivitate, grafuri orientate și cicluri · lecție și exerciții
- Clase Python: constructor, moștenire și acces · lecție și exerciții
- Backtracking: permutări, aranjamente, combinări și submulțimi · lecție și exerciții
- Clasă derivată și ciclu de viață · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Construcții combinatoriale · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Arbore binar și parcurgeri · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Dijkstra și Prim · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Parcurgere în lățime · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Analizează aplicabilitatea, avantajele și dezavantajele utilizării unor elemente ale limbajului de programare, pentru a identifica soluția adecvată prelucrării datelor organizate în modele fundamentale - date simple sau liste, respectiv pentru transmiterea datelor de la și către un program, în vederea rezolvării eficiente a problemelor informatice
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Divizibilitate, primalitate, Euclid și Fibonacci · lecție și exerciții
- Liste Python, frecvențe și clase predefinite · lecție și exerciții
- Stivă, coadă și algoritmi de bază · lecție și exerciții
- Generare, sortare și funcții predefinite în Python · lecție și exerciții
- Tkinter: ferestre, controale și evenimente · lecție și exerciții
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Numere, baze și generare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Interclasare și eficiență · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Analizează aplicabilitatea, avantajele și dezavantajele utilizării unor elemente ale limbajului de programare, pentru a identifica soluția adecvată prelucrării datelor organizate în modele simple - neliniare, liniare, asociative, mixte, în vederea rezolvării eficiente a problemelor informatice
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Divide et impera și sortare prin interclasare · lecție și exerciții
- Operații pe șiruri și Greedy pentru activități · lecție și exerciții
- Mulțimi și dicționare: toate operațiile de bază · lecție și exerciții
- Recursivitate Python: mecanism, sintaxă și eficiență · lecție și exerciții
- Recursivitate și resurse · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Divide et impera și interclasare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Mulțimi, dicționar și contract · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Greedy și contraexemplu · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Prelucrare de șiruri și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Analizează aplicabilitatea, avantajele și dezavantajele utilizării unor elemente ale limbajului de programare, pentru a identifica soluția adecvată prelucrării datelor organizate în modele complexe - rețea, ierarhice, în vederea rezolvării eficiente a problemelor informatice
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Grafuri ponderate: Dijkstra și Prim · lecție și exerciții
- Arbori binari: parcurgeri, căutare și inserare · lecție și exerciții
- DFS, conectivitate, grafuri orientate și cicluri · lecție și exerciții
- Clase Python: constructor, moștenire și acces · lecție și exerciții
- Backtracking: permutări, aranjamente, combinări și submulțimi · lecție și exerciții
- Clasă derivată și ciclu de viață · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Construcții combinatoriale · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Arbore binar și parcurgeri · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Dijkstra și Prim · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Parcurgere în lățime · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Analizează aplicabilitatea, avantajele și dezavantajele utilizării subprogramelor, în implementarea algoritmilor în limbaj de programare
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Divizibilitate, primalitate, Euclid și Fibonacci · lecție și exerciții
- Liste Python, frecvențe și clase predefinite · lecție și exerciții
- Stivă, coadă și algoritmi de bază · lecție și exerciții
- Generare, sortare și funcții predefinite în Python · lecție și exerciții
- Tkinter: ferestre, controale și evenimente · lecție și exerciții
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Numere, baze și generare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Interclasare și eficiență · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Analizează aplicabilitatea, avantajele și dezavantajele utilizării subprogramelor recursive, în implementarea algoritmilor în limbaj de programare
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Divide et impera și sortare prin interclasare · lecție și exerciții
- Operații pe șiruri și Greedy pentru activități · lecție și exerciții
- Mulțimi și dicționare: toate operațiile de bază · lecție și exerciții
- Recursivitate Python: mecanism, sintaxă și eficiență · lecție și exerciții
- Recursivitate și resurse · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Divide et impera și interclasare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Mulțimi, dicționar și contract · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Greedy și contraexemplu · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Prelucrare de șiruri și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Analizează aplicabilitatea, avantajele și dezavantajele utilizării programării orientate pe obiecte, în implementarea algoritmilor în limbaj de programare
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Grafuri ponderate: Dijkstra și Prim · lecție și exerciții
- Arbori binari: parcurgeri, căutare și inserare · lecție și exerciții
- DFS, conectivitate, grafuri orientate și cicluri · lecție și exerciții
- Clase Python: constructor, moștenire și acces · lecție și exerciții
- Backtracking: permutări, aranjamente, combinări și submulțimi · lecție și exerciții
- Clasă derivată și ciclu de viață · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Construcții combinatoriale · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Arbore binar și parcurgeri · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Dijkstra și Prim · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Parcurgere în lățime · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Analizează caracteristicile, modul de prelucrare, avantajele și dezavantajele utilizării unor modele conceptuale avansate – pentru proiectarea bazelor de date sau pentru învățare automată, pentru a alege structura adecvată în rezolvarea unor probleme concrete
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Modelul de date și normalizarea FN1–FN3 · lecție și exerciții
- SQL: interogări, funcții, modificări și Python · lecție și exerciții
- Date, regresie, KNN și biblioteci: flux complet · lecție și exerciții
- SQL, NULL și Python · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Date, grafice și evaluare independentă · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Normalizare și interogare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- K-means și evaluare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Analizează aplicabilitatea, avantajele și dezavantajele utilizării unor strategii de normalizare a modelului conceptual al unei probleme de gestiune
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Modelul de date și normalizarea FN1–FN3 · lecție și exerciții
- SQL: interogări, funcții, modificări și Python · lecție și exerciții
- Date, regresie, KNN și biblioteci: flux complet · lecție și exerciții
- SQL, NULL și Python · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Date, grafice și evaluare independentă · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Normalizare și interogare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- K-means și evaluare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Analizează aplicabilitatea, avantajele și dezavantajele utilizării comenzilor SQL și a elementelor specifice limbajului de programare, în vederea rezolvării eficiente a problemelor informatice de gestiune
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Modelul de date și normalizarea FN1–FN3 · lecție și exerciții
- SQL: interogări, funcții, modificări și Python · lecție și exerciții
- Date, regresie, KNN și biblioteci: flux complet · lecție și exerciții
- SQL, NULL și Python · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Date, grafice și evaluare independentă · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Normalizare și interogare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- K-means și evaluare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Analizează comportamentul, aplicabilitatea, avantajele și dezavantajele utilizării unor algoritmi specializați pe clase de probleme pentru învățarea automată
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Modelul de date și normalizarea FN1–FN3 · lecție și exerciții
- SQL: interogări, funcții, modificări și Python · lecție și exerciții
- Date, regresie, KNN și biblioteci: flux complet · lecție și exerciții
- SQL, NULL și Python · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Date, grafice și evaluare independentă · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Normalizare și interogare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- K-means și evaluare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Analizează aplicabilitatea, avantajele și dezavantajele utilizării unor elemente ale limbajului de programare, pentru a identifica soluția adecvată prelucrării datelor în învățarea automată, în vederea rezolvării eficiente a problemelor informatice
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Modelul de date și normalizarea FN1–FN3 · lecție și exerciții
- SQL: interogări, funcții, modificări și Python · lecție și exerciții
- Date, regresie, KNN și biblioteci: flux complet · lecție și exerciții
- SQL, NULL și Python · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Date, grafice și evaluare independentă · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Normalizare și interogare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- K-means și evaluare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Argumentează alegerea unor modele conceptuale fundamentale - date simple sau liste - și a modurilor de prelucrare a acestora pentru rezolvarea unor probleme informatice concrete
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Divizibilitate, primalitate, Euclid și Fibonacci · lecție și exerciții
- Liste Python, frecvențe și clase predefinite · lecție și exerciții
- Stivă, coadă și algoritmi de bază · lecție și exerciții
- Generare, sortare și funcții predefinite în Python · lecție și exerciții
- Tkinter: ferestre, controale și evenimente · lecție și exerciții
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Numere, baze și generare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Interclasare și eficiență · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Argumentează alegerea unor modele conceptuale simple - neliniare, liniare, asociative, mixte și a modurilor de prelucrare a acestora pentru rezolvarea unor probleme informatice concrete
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Divide et impera și sortare prin interclasare · lecție și exerciții
- Operații pe șiruri și Greedy pentru activități · lecție și exerciții
- Mulțimi și dicționare: toate operațiile de bază · lecție și exerciții
- Recursivitate Python: mecanism, sintaxă și eficiență · lecție și exerciții
- Recursivitate și resurse · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Divide et impera și interclasare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Mulțimi, dicționar și contract · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Greedy și contraexemplu · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Prelucrare de șiruri și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Argumentează alegerea unor modele conceptuale complexe - rețea, ierarhice, obiectuale și a modurilor de prelucrare a acestora pentru rezolvarea unor probleme informatice concrete
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Grafuri ponderate: Dijkstra și Prim · lecție și exerciții
- Arbori binari: parcurgeri, căutare și inserare · lecție și exerciții
- DFS, conectivitate, grafuri orientate și cicluri · lecție și exerciții
- Clase Python: constructor, moștenire și acces · lecție și exerciții
- Backtracking: permutări, aranjamente, combinări și submulțimi · lecție și exerciții
- Clasă derivată și ciclu de viață · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Construcții combinatoriale · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Arbore binar și parcurgeri · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Dijkstra și Prim · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Parcurgere în lățime · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Evaluează corectitudinea și eficiența soluțiilor cu algoritmi specializați pe clase de probleme pentru prelucrarea numerelor, sortarea sau generarea sistematică a unor secvențe de valori
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Divizibilitate, primalitate, Euclid și Fibonacci · lecție și exerciții
- Liste Python, frecvențe și clase predefinite · lecție și exerciții
- Stivă, coadă și algoritmi de bază · lecție și exerciții
- Generare, sortare și funcții predefinite în Python · lecție și exerciții
- Tkinter: ferestre, controale și evenimente · lecție și exerciții
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Numere, baze și generare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Interclasare și eficiență · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Evaluează corectitudinea și eficiența soluțiilor cu algoritmi specializați pe clase de probleme pentru prelucrarea listelor
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Divide et impera și sortare prin interclasare · lecție și exerciții
- Operații pe șiruri și Greedy pentru activități · lecție și exerciții
- Mulțimi și dicționare: toate operațiile de bază · lecție și exerciții
- Recursivitate Python: mecanism, sintaxă și eficiență · lecție și exerciții
- Recursivitate și resurse · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Divide et impera și interclasare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Mulțimi, dicționar și contract · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Greedy și contraexemplu · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Prelucrare de șiruri și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Evaluează corectitudinea și eficiența soluțiilor cu algoritmi specializați pe clase de probleme pentru prelucrarea grafurilor, arborilor
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Grafuri ponderate: Dijkstra și Prim · lecție și exerciții
- Arbori binari: parcurgeri, căutare și inserare · lecție și exerciții
- DFS, conectivitate, grafuri orientate și cicluri · lecție și exerciții
- Clase Python: constructor, moștenire și acces · lecție și exerciții
- Backtracking: permutări, aranjamente, combinări și submulțimi · lecție și exerciții
- Clasă derivată și ciclu de viață · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Construcții combinatoriale · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Arbore binar și parcurgeri · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Dijkstra și Prim · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Parcurgere în lățime · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Evaluează corectitudinea și eficiența algoritmilor care utilizează strategii de rezolvare a problemelor prin proiectarea modulară a algoritmilor
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Divizibilitate, primalitate, Euclid și Fibonacci · lecție și exerciții
- Liste Python, frecvențe și clase predefinite · lecție și exerciții
- Stivă, coadă și algoritmi de bază · lecție și exerciții
- Generare, sortare și funcții predefinite în Python · lecție și exerciții
- Tkinter: ferestre, controale și evenimente · lecție și exerciții
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Numere, baze și generare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Interclasare și eficiență · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Evaluează corectitudinea și eficiența algoritmilor care utilizează strategii de tip Divide et impera, Greedy pentru rezolvarea problemelor
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Divide et impera și sortare prin interclasare · lecție și exerciții
- Operații pe șiruri și Greedy pentru activități · lecție și exerciții
- Mulțimi și dicționare: toate operațiile de bază · lecție și exerciții
- Recursivitate Python: mecanism, sintaxă și eficiență · lecție și exerciții
- Recursivitate și resurse · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Divide et impera și interclasare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Mulțimi, dicționar și contract · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Greedy și contraexemplu · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Prelucrare de șiruri și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Evaluează corectitudinea și eficiența algoritmilor care utilizează strategii de tip Backtracking pentru rezolvarea problemelor
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Grafuri ponderate: Dijkstra și Prim · lecție și exerciții
- Arbori binari: parcurgeri, căutare și inserare · lecție și exerciții
- DFS, conectivitate, grafuri orientate și cicluri · lecție și exerciții
- Clase Python: constructor, moștenire și acces · lecție și exerciții
- Backtracking: permutări, aranjamente, combinări și submulțimi · lecție și exerciții
- Clasă derivată și ciclu de viață · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Construcții combinatoriale · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Arbore binar și parcurgeri · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Dijkstra și Prim · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Parcurgere în lățime · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Evaluează corectitudinea și eficiența aplicațiilor care utilizează elemente specifice de limbaj de programare pentru prelucrarea datelor organizate în modele fundamentale - date simple sau liste, respectiv pentru transmiterea datelor de la și către un program, în vederea rezolvării eficiente a problemelor informatice
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Divizibilitate, primalitate, Euclid și Fibonacci · lecție și exerciții
- Liste Python, frecvențe și clase predefinite · lecție și exerciții
- Stivă, coadă și algoritmi de bază · lecție și exerciții
- Generare, sortare și funcții predefinite în Python · lecție și exerciții
- Tkinter: ferestre, controale și evenimente · lecție și exerciții
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Numere, baze și generare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Interclasare și eficiență · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Evaluează corectitudinea și eficiența aplicațiilor care utilizează elemente specifice de limbaj de programare pentru prelucrarea datelor organizate în modele simple - neliniare, liniare, asociative, mixte, în vederea rezolvării eficiente a problemelor informatice
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Divide et impera și sortare prin interclasare · lecție și exerciții
- Operații pe șiruri și Greedy pentru activități · lecție și exerciții
- Mulțimi și dicționare: toate operațiile de bază · lecție și exerciții
- Recursivitate Python: mecanism, sintaxă și eficiență · lecție și exerciții
- Recursivitate și resurse · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Divide et impera și interclasare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Mulțimi, dicționar și contract · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Greedy și contraexemplu · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Prelucrare de șiruri și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Evaluează corectitudinea și eficiența aplicațiilor care utilizează elemente specifice de limbaj de programare pentru prelucrarea datelor organizate în modele complexe - rețea, ierarhice, în vederea rezolvării eficiente a problemelor informatice
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Grafuri ponderate: Dijkstra și Prim · lecție și exerciții
- Arbori binari: parcurgeri, căutare și inserare · lecție și exerciții
- DFS, conectivitate, grafuri orientate și cicluri · lecție și exerciții
- Clase Python: constructor, moștenire și acces · lecție și exerciții
- Backtracking: permutări, aranjamente, combinări și submulțimi · lecție și exerciții
- Clasă derivată și ciclu de viață · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Construcții combinatoriale · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Arbore binar și parcurgeri · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Dijkstra și Prim · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Parcurgere în lățime · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Evaluează corectitudinea și eficiența programelor care utilizează subprograme, pentru a rezolva probleme informatice
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Divizibilitate, primalitate, Euclid și Fibonacci · lecție și exerciții
- Liste Python, frecvențe și clase predefinite · lecție și exerciții
- Stivă, coadă și algoritmi de bază · lecție și exerciții
- Generare, sortare și funcții predefinite în Python · lecție și exerciții
- Tkinter: ferestre, controale și evenimente · lecție și exerciții
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Numere, baze și generare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Interclasare și eficiență · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Evaluează corectitudinea și eficiența programelor care utilizează subprograme recursive, pentru a rezolva probleme informatice
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Divide et impera și sortare prin interclasare · lecție și exerciții
- Operații pe șiruri și Greedy pentru activități · lecție și exerciții
- Mulțimi și dicționare: toate operațiile de bază · lecție și exerciții
- Recursivitate Python: mecanism, sintaxă și eficiență · lecție și exerciții
- Recursivitate și resurse · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Divide et impera și interclasare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Mulțimi, dicționar și contract · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Greedy și contraexemplu · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Prelucrare de șiruri și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Evaluează corectitudinea și eficiența programelor care utilizează programare orientată pe obiecte, pentru a rezolva probleme informatice
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Grafuri ponderate: Dijkstra și Prim · lecție și exerciții
- Arbori binari: parcurgeri, căutare și inserare · lecție și exerciții
- DFS, conectivitate, grafuri orientate și cicluri · lecție și exerciții
- Clase Python: constructor, moștenire și acces · lecție și exerciții
- Backtracking: permutări, aranjamente, combinări și submulțimi · lecție și exerciții
- Clasă derivată și ciclu de viață · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Construcții combinatoriale · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Arbore binar și parcurgeri · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Dijkstra și Prim · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Parcurgere în lățime · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Argumentează alegerile făcute în cadrul proiectării unor modele conceptuale avansate - pentru proiectarea bazelor de date sau pentru învățare automată, în vederea rezolvării unor probleme informatice concrete
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Modelul de date și normalizarea FN1–FN3 · lecție și exerciții
- SQL: interogări, funcții, modificări și Python · lecție și exerciții
- Date, regresie, KNN și biblioteci: flux complet · lecție și exerciții
- SQL, NULL și Python · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Date, grafice și evaluare independentă · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Normalizare și interogare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- K-means și evaluare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Evaluează corectitudinea și eficiența modelelor conceptuale ale unei probleme de gestiune din punctul de vedere al normalizării
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Modelul de date și normalizarea FN1–FN3 · lecție și exerciții
- SQL: interogări, funcții, modificări și Python · lecție și exerciții
- Date, regresie, KNN și biblioteci: flux complet · lecție și exerciții
- SQL, NULL și Python · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Date, grafice și evaluare independentă · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Normalizare și interogare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- K-means și evaluare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Evaluează corectitudinea și eficiența secvențelor de cod sau aplicațiilor care utilizează principalele comenzi SQL și ale limbajului de programare pentru prelucrarea datelor organizate în baze de date, în vederea rezolvării eficiente a problemelor informatice de gestiune
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Modelul de date și normalizarea FN1–FN3 · lecție și exerciții
- SQL: interogări, funcții, modificări și Python · lecție și exerciții
- Date, regresie, KNN și biblioteci: flux complet · lecție și exerciții
- SQL, NULL și Python · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Date, grafice și evaluare independentă · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Normalizare și interogare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- K-means și evaluare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Evaluează corectitudinea și eficiența soluțiilor cu algoritmi specializați pe clase de probleme pentru învățare automată
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Modelul de date și normalizarea FN1–FN3 · lecție și exerciții
- SQL: interogări, funcții, modificări și Python · lecție și exerciții
- Date, regresie, KNN și biblioteci: flux complet · lecție și exerciții
- SQL, NULL și Python · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Date, grafice și evaluare independentă · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Normalizare și interogare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- K-means și evaluare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Evaluează corectitudinea și eficiența aplicațiilor care utilizează elemente specifice de limbaj de programare pentru prelucrarea datelor în învățarea automată, în vederea rezolvării eficiente a problemelor informatice
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Modelul de date și normalizarea FN1–FN3 · lecție și exerciții
- SQL: interogări, funcții, modificări și Python · lecție și exerciții
- Date, regresie, KNN și biblioteci: flux complet · lecție și exerciții
- SQL, NULL și Python · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Date, grafice și evaluare independentă · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Normalizare și interogare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- K-means și evaluare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Proiectează algoritmi personalizați care utilizează modele conceptuale fundamentale - date simple sau liste pentru organizarea și prelucrarea eficientă a datelor, utilizând algoritmi de bază, în vederea rezolvării unor probleme
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Divizibilitate, primalitate, Euclid și Fibonacci · lecție și exerciții
- Liste Python, frecvențe și clase predefinite · lecție și exerciții
- Stivă, coadă și algoritmi de bază · lecție și exerciții
- Generare, sortare și funcții predefinite în Python · lecție și exerciții
- Tkinter: ferestre, controale și evenimente · lecție și exerciții
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Numere, baze și generare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Interclasare și eficiență · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Proiectează algoritmi personalizați care utilizează modele conceptuale simple - neliniare, liniare, asociative, mixte, pentru organizarea și prelucrarea eficientă a datelor, utilizând algoritmi de bază, în vederea rezolvării unor probleme
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Divide et impera și sortare prin interclasare · lecție și exerciții
- Operații pe șiruri și Greedy pentru activități · lecție și exerciții
- Mulțimi și dicționare: toate operațiile de bază · lecție și exerciții
- Recursivitate Python: mecanism, sintaxă și eficiență · lecție și exerciții
- Recursivitate și resurse · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Divide et impera și interclasare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Mulțimi, dicționar și contract · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Greedy și contraexemplu · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Prelucrare de șiruri și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Proiectează algoritmi personalizați care utilizează modele conceptuale complexe - rețea, ierarhice, obiectuale, pentru organizarea și prelucrarea eficientă a datelor, utilizând algoritmi de bază, în vederea rezolvării unor probleme
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Grafuri ponderate: Dijkstra și Prim · lecție și exerciții
- Arbori binari: parcurgeri, căutare și inserare · lecție și exerciții
- DFS, conectivitate, grafuri orientate și cicluri · lecție și exerciții
- Clase Python: constructor, moștenire și acces · lecție și exerciții
- Backtracking: permutări, aranjamente, combinări și submulțimi · lecție și exerciții
- Clasă derivată și ciclu de viață · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Construcții combinatoriale · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Arbore binar și parcurgeri · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Dijkstra și Prim · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Parcurgere în lățime · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Proiectează soluții cu aplicarea personalizată a algoritmilor specializați pe clase de probleme pentru prelucrarea numerelor, sortarea sau generarea sistematică a unor secvențe de valori
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Divizibilitate, primalitate, Euclid și Fibonacci · lecție și exerciții
- Liste Python, frecvențe și clase predefinite · lecție și exerciții
- Stivă, coadă și algoritmi de bază · lecție și exerciții
- Generare, sortare și funcții predefinite în Python · lecție și exerciții
- Tkinter: ferestre, controale și evenimente · lecție și exerciții
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Numere, baze și generare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Interclasare și eficiență · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Proiectează soluții cu aplicarea personalizată a algoritmilor specializați pe clase de probleme pentru prelucrarea listelor
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Divide et impera și sortare prin interclasare · lecție și exerciții
- Operații pe șiruri și Greedy pentru activități · lecție și exerciții
- Mulțimi și dicționare: toate operațiile de bază · lecție și exerciții
- Recursivitate Python: mecanism, sintaxă și eficiență · lecție și exerciții
- Recursivitate și resurse · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Divide et impera și interclasare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Mulțimi, dicționar și contract · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Greedy și contraexemplu · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Prelucrare de șiruri și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Proiectează modular algoritmi personalizați pentru rezolvarea problemelor
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Divizibilitate, primalitate, Euclid și Fibonacci · lecție și exerciții
- Liste Python, frecvențe și clase predefinite · lecție și exerciții
- Stivă, coadă și algoritmi de bază · lecție și exerciții
- Generare, sortare și funcții predefinite în Python · lecție și exerciții
- Tkinter: ferestre, controale și evenimente · lecție și exerciții
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Numere, baze și generare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Interclasare și eficiență · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Proiectează algoritmi cu aplicarea personalizată a strategiilor de tip Divide et impera, Greedy pentru rezolvarea problemelor
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Divide et impera și sortare prin interclasare · lecție și exerciții
- Operații pe șiruri și Greedy pentru activități · lecție și exerciții
- Mulțimi și dicționare: toate operațiile de bază · lecție și exerciții
- Recursivitate Python: mecanism, sintaxă și eficiență · lecție și exerciții
- Recursivitate și resurse · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Divide et impera și interclasare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Mulțimi, dicționar și contract · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Greedy și contraexemplu · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Prelucrare de șiruri și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Proiectează algoritmi cu aplicarea personalizată a strategiilor de tip Backtracking pentru rezolvarea problemelor
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Grafuri ponderate: Dijkstra și Prim · lecție și exerciții
- Arbori binari: parcurgeri, căutare și inserare · lecție și exerciții
- DFS, conectivitate, grafuri orientate și cicluri · lecție și exerciții
- Clase Python: constructor, moștenire și acces · lecție și exerciții
- Backtracking: permutări, aranjamente, combinări și submulțimi · lecție și exerciții
- Clasă derivată și ciclu de viață · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Construcții combinatoriale · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Arbore binar și parcurgeri · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Dijkstra și Prim · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Parcurgere în lățime · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Implementează aplicații care integrează în mod personalizat elemente specifice de limbaj de programare pentru prelucrarea datelor organizate în modele fundamentale - date simple sau liste, respectiv pentru transmiterea datelor de la și către un program, în vederea realizării unor soluții funcționale și performante
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Divizibilitate, primalitate, Euclid și Fibonacci · lecție și exerciții
- Liste Python, frecvențe și clase predefinite · lecție și exerciții
- Stivă, coadă și algoritmi de bază · lecție și exerciții
- Generare, sortare și funcții predefinite în Python · lecție și exerciții
- Tkinter: ferestre, controale și evenimente · lecție și exerciții
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Numere, baze și generare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Interclasare și eficiență · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Implementează aplicații care integrează în mod personalizat elemente specifice de limbaj de programare pentru prelucrarea datelor organizate în modele simple - neliniare, liniare, asociative, mixte, în vederea realizării unor soluții funcționale și performante
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Divide et impera și sortare prin interclasare · lecție și exerciții
- Operații pe șiruri și Greedy pentru activități · lecție și exerciții
- Mulțimi și dicționare: toate operațiile de bază · lecție și exerciții
- Recursivitate Python: mecanism, sintaxă și eficiență · lecție și exerciții
- Recursivitate și resurse · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Divide et impera și interclasare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Mulțimi, dicționar și contract · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Greedy și contraexemplu · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Prelucrare de șiruri și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Implementează aplicații care integrează în mod personalizat elemente specifice de limbaj de programare pentru prelucrarea datelor organizate în modele complexe - rețea, ierarhice, în vederea realizării unor soluții funcționale și performante
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Grafuri ponderate: Dijkstra și Prim · lecție și exerciții
- Arbori binari: parcurgeri, căutare și inserare · lecție și exerciții
- DFS, conectivitate, grafuri orientate și cicluri · lecție și exerciții
- Clase Python: constructor, moștenire și acces · lecție și exerciții
- Backtracking: permutări, aranjamente, combinări și submulțimi · lecție și exerciții
- Clasă derivată și ciclu de viață · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Construcții combinatoriale · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Arbore binar și parcurgeri · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Dijkstra și Prim · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Parcurgere în lățime · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Implementează aplicații în limbaj de programare care integrează subprograme personalizate, pentru a modulariza și organiza eficient codul în cadrul soluțiilor informatice
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Python: intrare, funcții, fișiere și teste · lecție și exerciții
- Divizibilitate, primalitate, Euclid și Fibonacci · lecție și exerciții
- Liste Python, frecvențe și clase predefinite · lecție și exerciții
- Stivă, coadă și algoritmi de bază · lecție și exerciții
- Generare, sortare și funcții predefinite în Python · lecție și exerciții
- Tkinter: ferestre, controale și evenimente · lecție și exerciții
- Funcție Python și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Numere, baze și generare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Interclasare și eficiență · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Implementează aplicații în limbaj de programare care integrează subprograme recursive personalizate, pentru a modulariza și organiza eficient codul în cadrul soluțiilor informatice
Lecții și activități asociate
Disponibilitatea se bazează pe teoria completă a domeniului, exemplu și sarcina scrisă/practică cu criterii; mapped nu afirmă stăpânirea de către elev. Rândurile partial păstrează subcomponente neacoperite integral.
- Divide et impera și sortare prin interclasare · lecție și exerciții
- Operații pe șiruri și Greedy pentru activități · lecție și exerciții
- Mulțimi și dicționare: toate operațiile de bază · lecție și exerciții
- Recursivitate Python: mecanism, sintaxă și eficiență · lecție și exerciții
- Recursivitate și resurse · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Divide et impera și interclasare · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Mulțimi, dicționar și contract · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Greedy și contraexemplu · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
- Prelucrare de șiruri și cazuri-limită · activitate cu soluție-model și criterii de autoevaluare
Materialele sunt originale. Acoperirea temelor nu înlocuiește antrenamentul în formatul examenului sau evaluarea de către profesor.