AcademiaPythonÎnvață. Practică. Devino dezvoltator.

Autentificare Începe gratuit

Liceu · clasele IX–XII

Curriculum complet de Informatică

Curriculumul e harta materiei: capitole (clase) → module → câte 6 pași. Deschide un modul ca să începi lecția.

Ce reper folosim

Temele urmează noile programe școlare de Informatică pentru liceu, profilul real, specializarea matematică-informatică, care se aplică treptat: clasa a IX-a din anul școlar 2026–2027, apoi câte o clasă pe an. Ordinea lecțiilor de la clasă poate diferi. Platforma nu este un material oficial al Ministerului Educației și nu este un curs de pregătire pentru Bacalaureat; pentru programe, consultă edu.ro.

Capitole: 4
Module: 88
Sublecții: 528

Șablonul celor 6 pași ai unei lecții

Pasul 1
Recapitulare
Leagă lecția de ce s-a învățat deja.
Pasul 2
Concept nou și exemplu
Explicație pas cu pas și un exemplu de cod comentat.
Pasul 3
Citește și prezice
Citești un fragment de cod și anticipezi rezultatul.
Pasul 4
Exerciții ghidate
Probleme rezolvate partial, cu indicii.
Pasul 5
Exerciții independente
Probleme de rezolvat singur, fără sprijin.
Pasul 6
Verifică-ți înțelegerea
3-5 întrebări scurte înainte de modulul următor.

Capitolul 1 · Clasa a IX-a

Fundamentele programării în Python

20 module · 120 sublecții

Vezi modulele →

1.1 Ce este un algoritm? Etapele elaborării unui program
1.2 Reprezentarea algoritmilor: scheme logice, pseudocod, cod
1.3 Eficiența unui algoritm — noțiuni de bază
1.4 Subprograme (funcții): definire și apel
1.5 Variabile locale și globale, transmiterea prin parametri
1.6 Funcții predefinite pentru calcule și pentru colecții
1.7 Prelucrarea cifrelor unui număr
1.8 Divizori, multipli, algoritmul lui Euclid
1.9 Conversia numerelor între baze de numerație
1.10 Ciurul lui Eratostene și exponențiere rapidă
1.11 Introducere în programarea orientată pe obiecte
1.12 tkinter: fereastră principală și widget-uri de bază
1.13 tkinter: gestionarea plasării și a evenimentelor
1.14 Fișiere text: deschidere, citire, scriere, închidere
1.15 Modelul conceptual listă: stivă, coadă, acces direct/secvențial
1.16 Clasa list: operatori de bază
1.17 Clasa list: metode (căutare, inserare, ștergere, sortare)
1.18 Generarea sistematică a secvențelor de valori
1.19 Sortare: selecția minimului
1.20 Sortare: metoda bulelor și lista de frecvențe

Capitolul 2 · Clasa a X-a

Structuri de date fundamentale

21 module · 126 sublecții

Vezi modulele →

2.1 Căutarea binară
2.2 Interclasarea a două liste ordonate
2.3 Modelul conceptual multime
2.4 Clasa set: operatori și metode
2.5 Modelul conceptual șir de caractere
2.6 Clasa str: indexare, slicing, concatenare, comparare
2.7 Clasa str: metode de căutare, înlocuire, separare
2.8 Criptare simplă: substituție și cifrul lui Cezar
2.9 Cifrul Vigenere
2.10 Suma de control (algoritmul lui Fletcher)
2.11 Modelul conceptual dictionar
2.12 Clasa dict: acces și metode uzuale
2.13 Modelul conceptual tuplu
2.14 Clasa tuple: operatori și metode
2.15 Modelul conceptual mixt (liste de liste, liste de dicționare)
2.16 Elemente de limbaj pentru modele mixte
2.17 Subprograme recursive
2.18 Metoda Divide et impera
2.19 Sortare prin interclasare și sortare rapidă (quicksort)
2.20 Algoritmi de umplere (Flood Fill)
2.21 Metoda Greedy

Capitolul 3 · Clasa a XI-a

Structuri de date complexe și POO

25 module · 150 sublecții

Vezi modulele →

3.1 Liste înlănțuite: concept și tipuri
3.2 Liste înlănțuite: operații de bază (adăugare, eliminare)
3.3 Backtracking: principiu și condiții
3.4 Backtracking: probleme clasice (permutari, regine)
3.5 Backtracking generalizat
3.6 Programare dinamică
3.7 Modelul conceptual graf: concepte de bază
3.8 Reprezentarea grafurilor (matrice, liste de adiacență)
3.9 Tipuri de grafuri (complet, conex, ponderat, hamiltonian, eulerian)
3.10 Parcurgerea grafurilor: BFS
3.11 Parcurgerea grafurilor: DFS
3.12 Matricea drumurilor — algoritmul Roy-Warshall
3.13 Drumuri de cost minim — algoritmul lui Dijkstra
3.14 Drumuri de cost minim — algoritmul Roy-Floyd
3.15 Arbore de acoperire minim — algoritmul lui Prim
3.16 Arbore de acoperire minim — algoritmul lui Kruskal
3.17 Modelul conceptual arbore: concepte de bază
3.18 Arbori binari și arbori binari de căutare
3.19 Heap (ansamblu)
3.20 Parcurgerea arborilor: preordine, inordine, postordine
3.21 Căutare și inserare într-un arbore binar de căutare
3.22 Modelul conceptual obiectual: clase, obiecte, moștenire
3.23 POO în Python: sintaxa class și constructorul
3.24 POO în Python: niveluri de acces și clase derivate
3.25 Paradigme de programare

Capitolul 4 · Clasa a XII-a

Baze de date și învățare automată

22 module · 132 sublecții

Vezi modulele →

4.1 Modelul entitate-relație: entități și atribute
4.2 Modelul entitate-relație: relații și cardinalitate
4.3 Diagrama ERD și maparea la modelul fizic
4.4 Chei primare, chei externe, constrangeri de integritate
4.5 Forme normale: FN1, FN2, FN3
4.6 Clasele Connection și Cursor din Python
4.7 SQL: interogări SELECT, proiecție, ordonare
4.8 SQL: funcții agregate și grupare
4.9 SQL: JOIN și subinterogări
4.10 SQL: DML — inserare, actualizare, ștergere
4.11 SQL: DDL — creare și modificare a structurii
4.12 SQL: DCL și TCL — drepturi și tranzacții
4.13 Modele de date pentru învățarea automată
4.14 Pregatirea datelor (normalizare, valori lipsa)
4.15 Învățare nesupervizată: K-means
4.16 Învățare supervizată: regresie liniară
4.17 Învățare supervizată: KNN și arbore de decizie
4.18 Introducere în rețele neuronale
4.19 Biblioteca Matplotlib: vizualizarea datelor
4.20 Biblioteca Pandas: DataFrame și statistici descriptive
4.21 Biblioteca Scikit-learn: antrenare, predicție, evaluare
4.22 Biblioteca NumPy: operații cu matrici