The University of Manchester

Royaume-Uni · 2026 entry

The University of Manchester

30 travaux pratiques pour le programme Manchester.

Le BSc Computer Science de Manchester, Years 1 et 2 : programmation, bases de données, IA, algorithmique, structures de données et science des données. Chaque séance est progressive, compilée et vérifiée par une véritable chaîne d'outils sur votre propre machine — le modèle relit votre code ensuite, il ne décide pas si vous avez réussi.

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Mis à jour

Semestre par semestre

Formation : BSc Computer Science. Régime : 2026 entry. Ouvrez un cours pour voir ses unités pratiques et la séance de TP que GroutCode propose pour chacune.

  1. Year 1

    3 UE20 leçons de TPPythonJava
    • COMP13212Python

      Data Science

      4

      leçons

      • A CSV cleaning pipeline — from messy text to a model-ready table
      • Descriptive statistics and text charts, written from the formulas
      Voir les 4 leçons
      1. 1A CSV cleaning pipeline — from messy text to a model-ready tableChapitre II · Data handling and cleaning
      2. 2Descriptive statistics and text charts, written from the formulasChapitre III · Exploring and visualising data
      3. 3Measuring uncertainty: intervals, Bayes and tests on a difference in meansChapitre IV · Uncertainty and statistical thinking
      4. 4Machine learning from scratch: regression, cross-validation and a naive Bayes spam filterChapitre V · Introduction to machine learning
    • COMP16321Python

      Introduction to Programming 1

      10

      leçons

      • A tiny assignment interpreter that shows variables, types and program state
      • Selection and iteration — classifiers, loops and early exits
      Voir les 10 leçons
      1. 1A tiny assignment interpreter that shows variables, types and program stateChapitre I · Variables, States & Types
      2. 2Selection and iteration — classifiers, loops and early exitsChapitre II · Selection & Iteration
      3. 3File handling — reading, writing, appending and parsing text and CSV filesChapitre III · File Handling
      4. 4Functions — parameters, closures, recursion and reusable building blocksChapitre IV · Functions
      5. 5Packages and libraries — choosing the right standard-library moduleChapitre V · Packages & Libraries
      6. 6Graphics and user interfaces — a pixel canvas, drawing primitives and an event loopChapitre VI · Graphics & User Interfaces
      7. 7A character framebuffer: lines, sprites and a bouncing-ball animationChapitre VII · Graphics & Animation
      8. 8Hardening a login service: validation, injection, password hashing and rate limitsChapitre VIII · Secure Coding
      9. 9Object-oriented banking: accounts, subclasses, polymorphic fees and a bankChapitre IX · General Intro to OOP
      10. 10A text plotting library: bar charts, histograms, sparklines and scatter plotsChapitre X · Data Visualisation in Python
    • COMP16412Java

      Introduction to Programming 2

      6

      leçons

      • Java fundamentals: decisions, loops, primitive limits and reference types
      • A bank in objects: encapsulation, inheritance, polymorphism and interfaces
      Voir les 6 leçons
      1. 1Java fundamentals: decisions, loops, primitive limits and reference typesChapitre I · Programming fundamentals in Java
      2. 2A bank in objects: encapsulation, inheritance, polymorphism and interfacesChapitre II · Object-oriented programming
      3. 3Collections, generics and hand-written sorting, searching and recursionChapitre III · Collections, data structures and algorithms
      4. 4Processing a sales CSV with records, streams, Optional, exceptions and filesChapitre IV · Modern Java and data processing
      5. 5Concurrency and event-driven UIs: threads, pools, queues, futures and listenersChapitre V · Graphical applications and concurrency
      6. 6Responsible Java: secure input, accessible output, efficient code, UML, docs and testsChapitre VI · Responsible and sustainable software development

  2. Year 2

    4 UE10 leçons de TPSQLPythonCC++Java
    • COMP23111SQL

      Database Systems

      2

      leçons

      • SQL on a university records database: joins, aggregation, subqueries, views and triggers
      • Transaction processing in SQL: atomic transfers, serialisability, 2PL, deadlock and recovery
      Voir les chapitres
      1. 1SQL on a university records database: joins, aggregation, subqueries, views and triggersChapitre IV · Basic SQL + Stored Procedures & Triggers
      2. 2Transaction processing in SQL: atomic transfers, serialisability, 2PL, deadlock and recoveryChapitre VI · Transaction Processing
    • COMP24011Python

      Introduction to AI

      1

      leçon

      • Search and planning: BFS, IDDFS, UCS, A*, minimax, alpha-beta and a STRIPS planner
      Voir les chapitres
      1. 1Search and planning: BFS, IDDFS, UCS, A*, minimax, alpha-beta and a STRIPS plannerChapitre I · Search and planning
    • COMP26020CC++

      Programming Languages & Paradigms

      2

      leçons

      • Imperative C by hand: pointers, safe strings, a growable array, linked lists and function pointers
      • C++ classes and polymorphism: a Matrix value type and a symbolic expression tree
      Voir les chapitres
      1. 1Imperative C by hand: pointers, safe strings, a growable array, linked lists and function pointersChapitre I · Imperative programming in C
      2. 2C++ classes and polymorphism: a Matrix value type and a symbolic expression treeChapitre II · Object-oriented programming in C++
    • COMP26120Java

      Algorithms and Data Structures

      5

      leçons

      • Loop invariants in practice: ten classic algorithms written and argued correct
      • Basic data structures from scratch: dynamic array, stack, ring queue, BST, heap and graph
      Voir les 5 leçons
      1. 1Loop invariants in practice: ten classic algorithms written and argued correctChapitre I · Algorithms and their expression
      2. 2Basic data structures from scratch: dynamic array, stack, ring queue, BST, heap and graphChapitre II · Basic data structures
      3. 3Basic algorithms: three sorts, four traversals, three graph searches and modular arithmeticChapitre III · Basic algorithms
      4. 4Measuring algorithms: counting operations, best/worst/average case and growth ratesChapitre IV · Algorithmic performance
      5. 5Algorithmic techniques: divide and conquer, dynamic programming, greedy and a 2-D linear programChapitre V · Algorithmic techniques

Le programme complet, soit 36 cours, est transcrit dans l'application, cours théoriques compris. Les séances sont rédigées à partir des codes de cours comportant des travaux pratiques, et la liste s'étoffe à chaque version.

GroutCode n'est ni affilié à The University of Manchester, ni approuvé par cet établissement. Les codes et intitulés de cours sont transcrits à partir des documents de programme publiés par l'établissement.

Comment se déroule un TP

Les mêmes cinq étapes pour chaque séance, dans chaque langage.

  1. 1

    Choisissez votre programme

    Sélectionnez votre université ou votre académie, puis le semestre ou la classe où vous êtes. La liste des cours reprend le référentiel officiel transcrit, pas une approximation.

  2. 2

    Ouvrez une séance de TP

    Chaque séance est un TP progressif rattaché à un cours précis, avec un fichier de départ que vous modifiez et un fichier de tests auquel vous ne touchez pas.

  3. 3

    Écrivez le code vous-même

    Le fichier de départ contient les signatures et les TODO. C'est à vous de les implémenter dans l'éditeur, dans le langage réellement utilisé par votre cours.

  4. 4

    Lancez les vérifications

    La chaîne d'outils compile et exécute les tests — de 8 à 15 sur l'ensemble de la séance, un par étape, pour que vous sachiez quelle modification a cassé quoi.

  5. 5

    Recevez la relecture

    Une fois les tests passés, le modèle lit votre implémentation et vous indique l'entrée qui la met en défaut. Il n'annonce jamais lui-même la réussite ou l'échec.

Pourquoi c'est le compilateur qui évalue, pas le modèle

La manière évidente de construire un outil de TP piloté par l'IA consiste à laisser le modèle lire le code de l'élève et dire s'il est correct. C'est aussi la manière de produire un outil auquel personne ne peut se fier. Un modèle vous dira que votre code fonctionne alors que le compilateur affirme le contraire, et vous recalera pour un style qui, ce jour-là, ne lui plaît pas.

Les deux rôles sont donc séparés :

  • Le modèle conçoit la séance, écrit le fichier de départ et les tests, puis — une fois les tests passés — lit ce que vous avez réellement écrit et vous indique l'entrée qui le met en défaut.
  • La chaîne d'outils décide si le code compile et si chaque étape passe. Ce verdict n'est pas négociable et le modèle ne le prononce jamais.

Et pourquoi des étapes plutôt qu'une seule grande tâche

Un TP de 40 à 60 minutes avec une unique exécution à la fin ne donne au débutant qu'un seul retour par heure, et ce retour arrive une fois toutes les décisions déjà prises. Chaque séance compte ici 8 à 15 étapes, chacune avec sa consigne et sa vérification, pour que vous découvriez quelle modification a cassé quoi pendant que vous vous en souvenez encore.

Questions fréquentes

GroutCode couvre-t-il le programme Manchester 2026 entry ?

Oui. GroutCode intègre le programme Manchester 2026 entry transcrit pour BSc Computer Science — soit 36 cours — avec 30 séances de TP rédigées et rattachées à des codes de cours précis. Le programme a été transcrit à partir des documents officiels, et la source ainsi que la somme de contrôle de chacun sont consignées dans l'application.

Quels langages utilisent les TP Manchester ?

Python (15 séances), Java (11 séances), SQL (2 séances), C (1 séances), C++ (1 séances). Le langage est défini par code de cours plutôt que deviné d'après l'intitulé, car une même matière est enseignée dans des langages différents selon les établissements.

L'IA fait-elle le TP à ma place ?

Non. Le fichier de départ contient les signatures et les TODO ; c'est à vous de les implémenter. C'est la chaîne d'outils — et non le modèle — qui décide si votre code compile et si chaque étape passe : l'IA ne peut donc pas vous annoncer que votre code fonctionne alors que le compilateur dit l'inverse. Ce qu'elle fait ensuite, c'est lire votre implémentation et pointer l'entrée qui la met en défaut.

Les TP fonctionnent-ils hors ligne ?

Les séances, le programme et l'exécuteur de tests sont embarqués dans l'application et s'exécutent en local : la boucle compilation-vérification fonctionne donc sans aucune connexion. L'étape de relecture finale fait appel à un modèle, qui peut être local ou bien dans le cloud avec votre propre clé.

Que dois-je avoir installé ?

GroutCode détecte les chaînes d'outils présentes sur votre machine et vous indique ce qui manque et comment y remédier. Il vous faut le compilateur ou l'interpréteur du langage utilisé par votre cours — un compilateur C, un JDK, Python, Node ou SQLite.

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