facebook
favorite button
super instructor icon
Professeur fiable
Ce professeur a un délai et un taux de réponse très élevé, démontrant un service de qualité et sa fidélité envers ses élèves.
member since icon
Depuis mai 2020
Professeur depuis mai 2020
Cours de développement web/ Front-end (HTML, CSS, JavaScript, JQuery, Bootstrap,Ajax)
course price icon
Àpd 13 Fr /h
arrow icon
Le monde du Web vous intéresse, mais vous n’y connaissez rien ? Vous décrochez quand vous entendez du vocabulaire geek ? Ce cours a pour objectif de vous mettre à niveau. Aucune connaissance préalable n’est requise.Nous allons toucher à quelque chose d'assez simple ici.

À l’issue de ce cours, vous serez capable de :
- Définir le web et ses origines
- Distinguer les différents langages du Web.
- Se familiriser acvec les 3 technologies de base de développement web : HTML, CSS et Javascript
- Explorer autres technologies telle que Jquery,Bootstrap,Ajax

Pour plus d'information, ne pas hésiter à me contacter !

Cordialement
Informations supplémentaires
Juste une laptop et votre énergie fera l'affaire !
Lieu
location type icon
En ligne depuis la France
Présentation
Développeur Fullstack justifiant de plus de 3ans d'expérience professionnelle dans la fourniture d'applications web et de tableaux de bord d'entreprise.
J'ai travaillé pour des clients internationaux dans les secteurs de l'automobile, de l'assurance et du luxe.
(Renault, Coface, Richemont). Compétent en Angular, React, Node.js, Python (FastAPI) et Azure. Je suis capable de concevoir, construire et déployer des solutions évolutives
Education
Diplôme d'ingénieur dans l'école supérieure privée d'ingénierie et technologie (ESPRIT):2017-2022
Python for Data Science ,Python for machine Learning : certification de IBM
Expérience / Qualifications
5 ans d’expérience de l'enseignement de développement web et la réalisation de plusieurs workshops dans le domaine du web .
Age
Enfants (7-12 ans)
Adolescents (13-17 ans)
Adultes (18-64 ans)
Seniors (65+ ans)
Niveau du Cours
Débutant
Intermédiaire
Durée
60 minutes
90 minutes
Enseigné en
français
anglais
Commentaires
Disponibilité semaine type
(GMT -04:00)
New York
at teacher icon
Cours par webcam
Mon
Tue
Wed
Thu
Fri
Sat
Sun
00-04
04-08
08-12
12-16
16-20
20-24
Dans cette formation , nous allons essayer de décrire ce qu'est la programmation orientée objet (abrégée souvent en POO) et modéliser cette approche avec ces différents concepts . Mon but de faire progresser l'élève pour atteindre son objectif sans le surcharger .
Lire la suite
🚀 Vous souhaitez devenir un expert en développement web ? Rejoignez mes cours pour apprendre à maîtriser les stacks MERN et MEAN, les technologies modernes utilisées par les entreprises de premier plan pour développer des applications web robustes et scalables.

Je suis un développeur Full-Stack avec plusieurs années d'expérience dans la création d'applications web avec les technologies MERN (MongoDB, Express, React, Node.js) et MEAN (MongoDB, Express, Angular, Node.js). Je vous guiderai à travers des projets pratiques et des concepts fondamentaux pour vous permettre de devenir un développeur autonome et performant.

Au programme de la formation :

MERN Stack :

- Introduction à MongoDB, Express, React, Node.js
- Création d'API RESTful avec Express et Node.js
- Intégration de bases de données NoSQL avec MongoDB
- Développement front-end avec React (hooks, state management, routing)
- Authentification et gestion de session avec JWT
- Déploiement d’applications MERN sur des services comme Heroku, Netlify, ou AWS

MEAN Stack :

- Découverte d'Angular et ses concepts (directives, services, modules, etc.)
- Utilisation d'Express pour développer des API RESTful
- Connexion avec MongoDB et gestion de données
- Développement d'interfaces dynamiques avec Angular
- Intégration des meilleures pratiques de développement web
Lire la suite
Voir plus
arrow icon
Cours Similaires
arrow icon previousarrow icon next
verified badge
Robert
En tant que professeur de gestion franco-belge, je donne des cours d'Excel avec passion !
Que ce soit à distance ou en présentiel, je vous propose de nombreux exemples et exercices pour vous accompagner.
Je me déplace sans problème dans toute la région de Bruxelles et ses environs, pour des cours d'au moins 2 heures. Pour la France, les cours sont uniquement dispensés à distance.

Voici quelques mots-clés qui seront abordés dans mes cours :
Analyse de scénarios, Année, Arrondi, Aujourd’hui, Bdnb, Bdnbval, Bdsomme, Cherche, Colonne, Copiage/collage en valeurs, Copiage/collage avec transposition, Consolidation, Date, Datedif, Determat, Dollar, Droite, Droiterg, Equiv, Esterreur, Estna, Frequence, Filtre (simple et avancé), Format des cellules, Gauche, Grande.Valeur, Impression des documents, Index, Indirect, Inversemat, Jour, Joursem, Ligne, Matrice, Max, Maxa, Max.Si, Min, Mina, Mina.Si, Mise en forme des cellules et des plages, Mois, Moyenne, Moyenne.Si, Nb, Nb.Si, Nbval, Nomination des cellules et des plages, Non, Petite.valeur, Produit, Produitmat, Protection des cellules, Recherche (Lookup), Recherchev (VLookup), Rechercheh (HLookup), Si (If), Si.Non.Disp, Si.Conditions, Sierreur, Somme, Sommeproduit, Somme.Si, Somme.Si.Ens, Substitue, Tableaux croisés dynamiques (Pivot tables), Tri, Verrouillage des cellules

N'hésitez pas à me contacter pour organiser vos cours selon vos besoins et disponibilités. Ensemble, nous développerons vos compétences en Excel de manière efficace et personnalisée.
verified badge
Azzedine
Vous êtes impliqué dans les finances, la gestion, la planification, la gestion de projet, les ressources humaines, ou peut-être même un étudiant ambitieux désireux de perfectionner ses compétences en matière de tableau de bord professionnel. Si vous recherchez une solution qui va au-delà des limitations d'Excel et de PowerPoint, alors vous êtes au bon endroit : permettez moi de vous présenter Power BI.

Avec Power BI, je vous propose bien plus qu'un simple outil. C'est une passerelle vers des rapports interactifs, une gestion efficace des données et une analyse avancée. Voici ce que je peux vous offrir :

- Création et gestion experte de rapports interactifs.
- Transformation et nettoyage minutieux des données pour une précision maximale.
- Utilisation des puissantes formules DAX pour une analyse de données avancée.
- Création de visualisations personnalisées et de tableaux de bord percutants.
- Partage sécurisé et publication de vos rapports pour une collaboration sans heurts.
-Automatisation des tâches répétitives avec Power BI & Power Query.

Peu importe vos besoins spécifiques - qu'il s'agisse de projets professionnels, d'études ou d'aspirations personnelles - je suis là pour vous offrir une solution sur mesure. Ensemble, nous créerons un programme adapté à vos objectifs, vous guidant à chaque étape de votre parcours d'apprentissage.

Que vous soyez un novice cherchant à maîtriser les bases ou un expert désireux d'approfondir vos connaissances en analyse de données, je suis là pour vous fournir l'expertise et le soutien nécessaires pour réussir.
verified badge
Alain
Vous souhaitez apprendre à programmer en Python, mais vous ne savez pas par où commencer ? Vous avez entendu parler de ce langage puissant et polyvalent, mais il vous semble un peu intimidant ? Ne cherchez plus ! Ce cours est spécialement conçu pour les débutants qui souhaitent apprendre de manière simple et à leur propre rythme.

Python est l’un des langages de programmation les plus populaires au monde, utilisé par des entreprises comme Google, Netflix et Instagram. Que vous souhaitiez développer des applications, analyser des données ou simplement automatiser des tâches, Python est le choix idéal pour débuter.

Ce que vous allez apprendre :
Les bases : Comprenez enfin ce que sont les variables, les types de données (entiers, chaînes de caractères, listes) et les opérations mathématiques.
La structure du code : Maîtrisez les conditions (if, else, elif) et les boucles (for, while) pour contrôler le flux de vos programmes.
La gestion des données : Découvrez comment stocker et manipuler les informations grâce aux listes, tuples et dictionnaires.
Les fonctions : Apprenez à écrire vos propres fonctions pour organiser votre code de manière claire et réutilisable.
Introduction à la manipulation de fichiers : Lisez et écrivez dans des fichiers pour gérer des données externes.
Modules et bibliothèques : Explorez la puissance de Python en utilisant des modules externes pour enrichir vos programmes.

Pourquoi opter pour ce cours ?
Apprentissage progressif et sans pression : Chaque concept est détaillé étape par étape avec des exemples concrets pour en faciliter la compréhension.
Exercices pratiques et projets engageants : Mettez en pratique immédiatement ce que vous apprenez en résolvant des problèmes concrets.
Accompagnement personnalisé : Posez vos questions et obtenez des réponses claires et adaptées à votre niveau.
Flexible et agréable : Apprenez depuis chez vous, sans obligation d'utiliser votre caméra. Le cours utilise le partage d'écran et des présentations interactives pour une expérience fluide.
Un atout pour votre carrière : Python est très recherché sur le marché de l'emploi. Acquérir cette compétence ouvre des portes dans de nombreux secteurs (data science, développement web, automatisation, etc.).

Ce cours s'adresse à plusieurs types de personnes :
- Aux débutants qui n'ont jamais touché à la programmation et qui souhaitent commencer en douceur.
- Aux étudiants qui recherchent un accompagnement en programmation pour leurs études.
- Aux adultes qui envisagent une reconversion professionnelle ou qui désirent simplement acquérir une nouvelle compétence utile.
- Aux curieux désireux de comprendre l'univers du code sans se perdre dans le jargon technique.

Prérequis :
Aucun ! Ce cours est spécialement conçu pour les grands débutants. Vous aurez seulement besoin de :

- Un ordinateur (Windows, Mac ou Linux).
- La motivation d'apprendre et de pratiquer à votre propre rythme.
- Python installé sur votre ordinateur (pas de panique, nous vous guiderons pour l'installation en quelques clics).

Rejoignez ce cours dès maintenant et lancez-vous dans l'apprentissage de Python ! Ne perdez plus de temps pour découvrir le plaisir de la programmation. Vous serez étonné de constater à quel point c'est simple et gratifiant. Alors, êtes-vous prêt à relever le défi ? Inscrivez-vous aujourd'hui et commencez votre aventure avec Python !
verified badge
Raouf
Objectif : Comprendre l'IA sans peur, l'utiliser pour simplifier sa vie et savoir identifier les pièges numériques et utiliser Word, Excel, etc. sans difficulté.

1 : Démystifier l'IA (C'est quoi exactement ?)
L’IA n’est pas un robot de film : Différence entre la fiction et la réalité.

Comment ça marche (simplement) : L'image de la "bibliothèque géante" : l'IA a lu des milliards de livres et s'en sert pour prédire la suite d'une phrase ou créer une image.

Où est-elle déjà présente ? Les correcteurs d'orthographe, les suggestions Netflix/YouTube, le GPS, et les assistants vocaux (Siri/Alexa).

2 : Utiliser l'IA pour se faciliter la vie
Converser avec l'IA (ChatGPT, Claude, Gemini) :

Lui demander de rédiger un mail administratif ou une lettre complexe.

Résumer un long article de presse ou un document.

Planifier un itinéraire de voyage ou trouver des idées de recettes avec ce qu'il reste dans le frigo.

L'IA pour la créativité et la mémoire :

Générer des images pour illustrer une carte d'anniversaire (Midjourney, DALL-E).

Utiliser l'IA pour restaurer ou coloriser de vieilles photos de famille.

3 : Apprendre à "parler" à l'IA (L'art du Prompt)
La méthode du contexte : Pourquoi "Donne-moi une recette de gâteau" est moins efficace que "Je suis allergique au gluten et je reçois 4 personnes, donne-moi une recette de gâteau au chocolat simple".

Le rôle de l'expert : Apprendre à dire à l'IA "Agis comme un guide de voyage" ou "Agis comme un jardinier expert".

4 : Précautions et Esprit Critique (Le guide de survie)
Les "Hallucinations" : Comprendre que l'IA peut affirmer des choses fausses avec une assurance totale (ne jamais prendre un conseil médical ou juridique de l'IA sans vérification).

La protection de la vie privée :

Ne jamais donner de données sensibles (numéro de sécurité sociale, mots de passe, détails bancaires) à une IA.

Savoir que tout ce qu'on écrit à l'IA sert potentiellement à l'entraîner.

Repérer les "Deepfakes" :

Comment reconnaître une image ou une vidéo truquée (détails sur les mains, reflets bizarres, voix légèrement métallique).

Vérifier l'information : la règle d'or du croisement des sources.

5 : Éthique et Impacts (Pour aller plus loin)
Le droit d'auteur : À qui appartient une image créée par l'IA ?

L'impact écologique : La consommation d'eau et d'énergie des serveurs de l'IA.

L'avenir : Est-ce que l'IA va nous remplacer ou nous assister ?
verified badge
Ammar
A — SUJETS QUE VOUS POUVEZ EXPLORER ET MAÎTRISER

1 — FONDAMENTAUX DE PYTHON
• Variables, types de données, opérateurs, structures conditionnelles, boucles, fonctions, modules, fichiers, exceptions et programmation orientée objet
• Listes, tuples, dictionnaires, ensembles, compréhensions, débogage et rédaction d’un code clair, réutilisable et bien structuré
• Jupyter Notebook, Anaconda, Visual Studio Code, environnements virtuels et gestion des packages

2 — PROGRAMMATION, ALGORITHMES ET FONDEMENTS DE L’INFORMATIQUE
• Raisonnement algorithmique, décomposition de problèmes, pseudocode, organigrammes, programmation procédurale, programmation orientée objet, récursivité et conception modulaire des programmes
• Structures de données fondamentales : tableaux, listes, piles, files, dictionnaires/tables de hachage, ensembles, arbres, graphes, ainsi que leur utilisation appropriée
• Recherche, tri, parcours, efficacité algorithmique, complexité computationnelle, notation Big-O, débogage, tests, organisation du code et stratégies de résolution de problèmes
• Exercices pratiques de programmation allant des problèmes pour débutants aux défis algorithmiques et computationnels de niveau universitaire

3 — PRÉPARATION ET EXPLORATION DES DONNÉES
• NumPy et pandas pour l’importation, le nettoyage, la transformation, le filtrage, le regroupement, la restructuration et la fusion des données
• Valeurs manquantes, doublons, valeurs aberrantes, formats incohérents, fuite de données et validation de la qualité des données
• Analyse exploratoire des données à l’aide de statistiques descriptives, Matplotlib, Seaborn et de l’interprétation graphique

4 — FONDEMENTS MATHÉMATIQUES
• Algèbre linéaire, vecteurs, matrices, dérivées, optimisation, probabilités et statistiques
• Fonctions de perte, gradients, mesures de distance, régularisation, vraisemblance et complexité des modèles
• Les concepts mathématiques sont expliqués en fonction du niveau de l’apprenant et des exigences propres aux algorithmes étudiés

5 — APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE SUPERVISÉ
• Régression linéaire et polynomiale, régression logistique et modèles régularisés
• k plus proches voisins, arbres de décision, forêts aléatoires, gradient boosting, machines à vecteurs de support et classificateurs naïfs bayésiens
• Classification, régression, hypothèses des modèles, frontières de décision, importance des variables et interprétation des résultats

6 — APPRENTISSAGE NON SUPERVISÉ
• Regroupement par k-means, classification hiérarchique et méthodes fondées sur la densité
• Analyse en composantes principales, réduction de dimension, détection d’anomalies et découverte de structures ou de motifs dans les données
• Sélection de la méthode, évaluation de la structure des données et interprétation des résultats en l’absence de catégories prédéfinies

7 — ÉVALUATION ET AMÉLIORATION DES MODÈLES
• Jeux d’entraînement, de validation et de test ; validation croisée ; optimisation des hyperparamètres
• Exactitude, précision, rappel, spécificité, score F1, ROC–AUC, matrices de confusion, MAE, MSE, RMSE et R2
• Sous-apprentissage, surapprentissage, compromis biais-variance, déséquilibre des classes, ingénierie des variables, sélection des variables, mise à l’échelle et régularisation

8 — APPRENTISSAGE PROFOND
• Fondements des réseaux de neurones, fonctions d’activation, propagation avant, rétropropagation et descente de gradient
• Perceptrons multicouches, réseaux de neurones convolutionnels, réseaux de neurones récurrents et fondements des Transformers
• TensorFlow, Keras ou PyTorch selon le projet de l’apprenant et son environnement de travail

9 — APPLICATIONS DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
• Traitement automatique du langage naturel, classification de textes, embeddings, analyse des sentiments et fondements des modèles de langage
• Vision par ordinateur, classification d’images, principes fondamentaux de la détection d’objets et prétraitement des images
• Systèmes de recommandation, prévision, détection d’anomalies, automatisation intelligente et applications d’aide à la décision

10 — IA GÉNÉRATIVE ET GRANDS MODÈLES DE LANGAGE
• Architecture Transformer, tokens, embeddings, mécanismes d’attention, ingénierie des prompts, génération augmentée par récupération d’information (RAG) et évaluation des modèles
• Utilisation d’API d’intelligence artificielle, de bases de données vectorielles, de systèmes de recherche documentaire et de workflows structurés intégrant l’IA lorsque cela est pertinent
• Fiabilité, hallucinations, biais, confidentialité, utilisation responsable et validation humaine appropriée

11 — OUTILS ET BIBLIOTHÈQUES
• Python, NumPy, pandas, Matplotlib, Seaborn, scikit-learn, SciPy, Statsmodels, TensorFlow, Keras et PyTorch
• Jupyter Notebook, Anaconda, Visual Studio Code, Git, GitHub, SQL, Excel et Power BI lorsque cela est utile au projet
• D’autres bibliothèques peuvent être introduites en fonction de la spécialisation choisie et du jeu de données utilisé

12 — PROJETS, RECHERCHE ET PRÉPARATION AUX ENTRETIENS
• Projets complets couvrant la préparation des données, le développement des modèles, leur évaluation, l’interprétation et la présentation des résultats
• Travaux universitaires, mémoires, thèses, projets de recherche, projets de portfolio, entretiens techniques et applications professionnelles
• Revue de code, débogage, documentation, reproductibilité, comparaison des modèles et communication des résultats



B — ACCOMPAGNEMENT PERSONNALISÉ : APPRENDRE À RAISONNER

Le Machine Learning et l’intelligence artificielle deviennent beaucoup plus accessibles lorsque les mathématiques, les algorithmes, le code Python, les données et les applications concrètes sont clairement reliés entre eux.

Mes cours vous aident à aller bien au-delà de la simple reproduction de code ou de l’utilisation de modèles comme des « boîtes noires ». Vous apprendrez à définir correctement un problème, préparer les données, sélectionner un algorithme approprié, comprendre son fonctionnement, entraîner et évaluer le modèle, diagnostiquer les erreurs, améliorer ses performances et interpréter les résultats de manière rigoureuse et responsable.

Chaque cours est personnalisé en fonction de votre niveau actuel, de votre formation mathématique, de votre expérience en programmation, de votre jeu de données, de vos travaux universitaires, de votre projet de recherche, de votre préparation à un entretien ou de votre objectif professionnel. Nous commençons par identifier vos connaissances existantes, votre environnement logiciel, les résultats attendus ainsi que vos principales difficultés conceptuelles ou techniques. Nous établissons ensuite un plan d’apprentissage structuré.

La première séance comprend un échange sur votre parcours, vos objectifs et vos besoins en accompagnement, une première évaluation de vos connaissances actuelles, une planification personnalisée et l’organisation des séances futures, ainsi qu’une courte leçon d’essai permettant de déterminer l’approche pédagogique la plus efficace.

Une séance type peut comprendre une explication conceptuelle, le développement de l’intuition mathématique, du codage en direct, une mise en œuvre guidée, l’évaluation des modèles, la résolution de problèmes techniques ainsi qu’une synthèse concise des prochaines étapes.

Vous pouvez travailler à partir de votre propre jeu de données, d’un devoir universitaire, d’un projet de recherche ou d’un problème professionnel, à condition que les informations confidentielles soient traitées de manière appropriée. Je peux également fournir des exemples structurés et des jeux de données adaptés à votre niveau.

Mon objectif n’est pas simplement de vous aider à exécuter un algorithme. Il est de vous permettre de comprendre pourquoi cet algorithme est approprié, comment il apprend à partir des données, comment l’évaluer correctement, pourquoi il peut échouer et comment construire une solution fiable, interprétable et scientifiquement rigoureuse.
verified badge
Sara
Étudiante en Master de Data Science à l'EPFL, diplômée de CentraleSupélec (classée dans le top 3 % de ma promotion) et titulaire d'un Bachelor en microtechnique à l'EPFL, je propose des cours de mathématiques, de physique et d'informatique, du primaire jusqu'au niveau universitaire.
Mon expérience d'enseignement
J'ai été assistante étudiante à l'EPFL pour 8 cours, auprès de plus de 400 étudiants. J'encadre actuellement les séances d'exercices d'algèbre linéaire et d'ICC (Information, Calcul, Communication). Chaque semaine, j'adapte mes explications au niveau de chacun : c'est ce que j'aime le plus dans l'enseignement.
Ce que je propose
• Primaire et secondaire : consolider les bases (calcul, fractions, géométrie, équations), reprendre confiance et gagner en méthode.
• Gymnase / lycée (maturité, baccalauréat) : fonctions, analyse, probabilités, vecteurs, mécanique, électricité, préparation aux examens.
• Université / EPF / prépa : analyse, algèbre linéaire, probabilités et statistiques, analyse numérique, programmation (Python, C/C++).
Ma méthode
Je commence par identifier ce qui bloque vraiment : une notion mal comprise, un manque de méthode ou le stress. Ensuite, je construis les séances à partir des cours et des exercices de l'élève. L'objectif n'est pas seulement de réussir le prochain test, mais de comprendre, pour devenir autonome.
Aide aux devoirs ponctuelle, suivi régulier ou préparation intensive avant un examen : je m'adapte à vos besoins.
message icon
Contacter Moetez
repeat students icon
Le premier cours est couvert par notre Garantie Le-Bon-Prof
Cours Similaires
arrow icon previousarrow icon next
verified badge
Robert
En tant que professeur de gestion franco-belge, je donne des cours d'Excel avec passion !
Que ce soit à distance ou en présentiel, je vous propose de nombreux exemples et exercices pour vous accompagner.
Je me déplace sans problème dans toute la région de Bruxelles et ses environs, pour des cours d'au moins 2 heures. Pour la France, les cours sont uniquement dispensés à distance.

Voici quelques mots-clés qui seront abordés dans mes cours :
Analyse de scénarios, Année, Arrondi, Aujourd’hui, Bdnb, Bdnbval, Bdsomme, Cherche, Colonne, Copiage/collage en valeurs, Copiage/collage avec transposition, Consolidation, Date, Datedif, Determat, Dollar, Droite, Droiterg, Equiv, Esterreur, Estna, Frequence, Filtre (simple et avancé), Format des cellules, Gauche, Grande.Valeur, Impression des documents, Index, Indirect, Inversemat, Jour, Joursem, Ligne, Matrice, Max, Maxa, Max.Si, Min, Mina, Mina.Si, Mise en forme des cellules et des plages, Mois, Moyenne, Moyenne.Si, Nb, Nb.Si, Nbval, Nomination des cellules et des plages, Non, Petite.valeur, Produit, Produitmat, Protection des cellules, Recherche (Lookup), Recherchev (VLookup), Rechercheh (HLookup), Si (If), Si.Non.Disp, Si.Conditions, Sierreur, Somme, Sommeproduit, Somme.Si, Somme.Si.Ens, Substitue, Tableaux croisés dynamiques (Pivot tables), Tri, Verrouillage des cellules

N'hésitez pas à me contacter pour organiser vos cours selon vos besoins et disponibilités. Ensemble, nous développerons vos compétences en Excel de manière efficace et personnalisée.
verified badge
Azzedine
Vous êtes impliqué dans les finances, la gestion, la planification, la gestion de projet, les ressources humaines, ou peut-être même un étudiant ambitieux désireux de perfectionner ses compétences en matière de tableau de bord professionnel. Si vous recherchez une solution qui va au-delà des limitations d'Excel et de PowerPoint, alors vous êtes au bon endroit : permettez moi de vous présenter Power BI.

Avec Power BI, je vous propose bien plus qu'un simple outil. C'est une passerelle vers des rapports interactifs, une gestion efficace des données et une analyse avancée. Voici ce que je peux vous offrir :

- Création et gestion experte de rapports interactifs.
- Transformation et nettoyage minutieux des données pour une précision maximale.
- Utilisation des puissantes formules DAX pour une analyse de données avancée.
- Création de visualisations personnalisées et de tableaux de bord percutants.
- Partage sécurisé et publication de vos rapports pour une collaboration sans heurts.
-Automatisation des tâches répétitives avec Power BI & Power Query.

Peu importe vos besoins spécifiques - qu'il s'agisse de projets professionnels, d'études ou d'aspirations personnelles - je suis là pour vous offrir une solution sur mesure. Ensemble, nous créerons un programme adapté à vos objectifs, vous guidant à chaque étape de votre parcours d'apprentissage.

Que vous soyez un novice cherchant à maîtriser les bases ou un expert désireux d'approfondir vos connaissances en analyse de données, je suis là pour vous fournir l'expertise et le soutien nécessaires pour réussir.
verified badge
Alain
Vous souhaitez apprendre à programmer en Python, mais vous ne savez pas par où commencer ? Vous avez entendu parler de ce langage puissant et polyvalent, mais il vous semble un peu intimidant ? Ne cherchez plus ! Ce cours est spécialement conçu pour les débutants qui souhaitent apprendre de manière simple et à leur propre rythme.

Python est l’un des langages de programmation les plus populaires au monde, utilisé par des entreprises comme Google, Netflix et Instagram. Que vous souhaitiez développer des applications, analyser des données ou simplement automatiser des tâches, Python est le choix idéal pour débuter.

Ce que vous allez apprendre :
Les bases : Comprenez enfin ce que sont les variables, les types de données (entiers, chaînes de caractères, listes) et les opérations mathématiques.
La structure du code : Maîtrisez les conditions (if, else, elif) et les boucles (for, while) pour contrôler le flux de vos programmes.
La gestion des données : Découvrez comment stocker et manipuler les informations grâce aux listes, tuples et dictionnaires.
Les fonctions : Apprenez à écrire vos propres fonctions pour organiser votre code de manière claire et réutilisable.
Introduction à la manipulation de fichiers : Lisez et écrivez dans des fichiers pour gérer des données externes.
Modules et bibliothèques : Explorez la puissance de Python en utilisant des modules externes pour enrichir vos programmes.

Pourquoi opter pour ce cours ?
Apprentissage progressif et sans pression : Chaque concept est détaillé étape par étape avec des exemples concrets pour en faciliter la compréhension.
Exercices pratiques et projets engageants : Mettez en pratique immédiatement ce que vous apprenez en résolvant des problèmes concrets.
Accompagnement personnalisé : Posez vos questions et obtenez des réponses claires et adaptées à votre niveau.
Flexible et agréable : Apprenez depuis chez vous, sans obligation d'utiliser votre caméra. Le cours utilise le partage d'écran et des présentations interactives pour une expérience fluide.
Un atout pour votre carrière : Python est très recherché sur le marché de l'emploi. Acquérir cette compétence ouvre des portes dans de nombreux secteurs (data science, développement web, automatisation, etc.).

Ce cours s'adresse à plusieurs types de personnes :
- Aux débutants qui n'ont jamais touché à la programmation et qui souhaitent commencer en douceur.
- Aux étudiants qui recherchent un accompagnement en programmation pour leurs études.
- Aux adultes qui envisagent une reconversion professionnelle ou qui désirent simplement acquérir une nouvelle compétence utile.
- Aux curieux désireux de comprendre l'univers du code sans se perdre dans le jargon technique.

Prérequis :
Aucun ! Ce cours est spécialement conçu pour les grands débutants. Vous aurez seulement besoin de :

- Un ordinateur (Windows, Mac ou Linux).
- La motivation d'apprendre et de pratiquer à votre propre rythme.
- Python installé sur votre ordinateur (pas de panique, nous vous guiderons pour l'installation en quelques clics).

Rejoignez ce cours dès maintenant et lancez-vous dans l'apprentissage de Python ! Ne perdez plus de temps pour découvrir le plaisir de la programmation. Vous serez étonné de constater à quel point c'est simple et gratifiant. Alors, êtes-vous prêt à relever le défi ? Inscrivez-vous aujourd'hui et commencez votre aventure avec Python !
verified badge
Raouf
Objectif : Comprendre l'IA sans peur, l'utiliser pour simplifier sa vie et savoir identifier les pièges numériques et utiliser Word, Excel, etc. sans difficulté.

1 : Démystifier l'IA (C'est quoi exactement ?)
L’IA n’est pas un robot de film : Différence entre la fiction et la réalité.

Comment ça marche (simplement) : L'image de la "bibliothèque géante" : l'IA a lu des milliards de livres et s'en sert pour prédire la suite d'une phrase ou créer une image.

Où est-elle déjà présente ? Les correcteurs d'orthographe, les suggestions Netflix/YouTube, le GPS, et les assistants vocaux (Siri/Alexa).

2 : Utiliser l'IA pour se faciliter la vie
Converser avec l'IA (ChatGPT, Claude, Gemini) :

Lui demander de rédiger un mail administratif ou une lettre complexe.

Résumer un long article de presse ou un document.

Planifier un itinéraire de voyage ou trouver des idées de recettes avec ce qu'il reste dans le frigo.

L'IA pour la créativité et la mémoire :

Générer des images pour illustrer une carte d'anniversaire (Midjourney, DALL-E).

Utiliser l'IA pour restaurer ou coloriser de vieilles photos de famille.

3 : Apprendre à "parler" à l'IA (L'art du Prompt)
La méthode du contexte : Pourquoi "Donne-moi une recette de gâteau" est moins efficace que "Je suis allergique au gluten et je reçois 4 personnes, donne-moi une recette de gâteau au chocolat simple".

Le rôle de l'expert : Apprendre à dire à l'IA "Agis comme un guide de voyage" ou "Agis comme un jardinier expert".

4 : Précautions et Esprit Critique (Le guide de survie)
Les "Hallucinations" : Comprendre que l'IA peut affirmer des choses fausses avec une assurance totale (ne jamais prendre un conseil médical ou juridique de l'IA sans vérification).

La protection de la vie privée :

Ne jamais donner de données sensibles (numéro de sécurité sociale, mots de passe, détails bancaires) à une IA.

Savoir que tout ce qu'on écrit à l'IA sert potentiellement à l'entraîner.

Repérer les "Deepfakes" :

Comment reconnaître une image ou une vidéo truquée (détails sur les mains, reflets bizarres, voix légèrement métallique).

Vérifier l'information : la règle d'or du croisement des sources.

5 : Éthique et Impacts (Pour aller plus loin)
Le droit d'auteur : À qui appartient une image créée par l'IA ?

L'impact écologique : La consommation d'eau et d'énergie des serveurs de l'IA.

L'avenir : Est-ce que l'IA va nous remplacer ou nous assister ?
verified badge
Ammar
A — SUJETS QUE VOUS POUVEZ EXPLORER ET MAÎTRISER

1 — FONDAMENTAUX DE PYTHON
• Variables, types de données, opérateurs, structures conditionnelles, boucles, fonctions, modules, fichiers, exceptions et programmation orientée objet
• Listes, tuples, dictionnaires, ensembles, compréhensions, débogage et rédaction d’un code clair, réutilisable et bien structuré
• Jupyter Notebook, Anaconda, Visual Studio Code, environnements virtuels et gestion des packages

2 — PROGRAMMATION, ALGORITHMES ET FONDEMENTS DE L’INFORMATIQUE
• Raisonnement algorithmique, décomposition de problèmes, pseudocode, organigrammes, programmation procédurale, programmation orientée objet, récursivité et conception modulaire des programmes
• Structures de données fondamentales : tableaux, listes, piles, files, dictionnaires/tables de hachage, ensembles, arbres, graphes, ainsi que leur utilisation appropriée
• Recherche, tri, parcours, efficacité algorithmique, complexité computationnelle, notation Big-O, débogage, tests, organisation du code et stratégies de résolution de problèmes
• Exercices pratiques de programmation allant des problèmes pour débutants aux défis algorithmiques et computationnels de niveau universitaire

3 — PRÉPARATION ET EXPLORATION DES DONNÉES
• NumPy et pandas pour l’importation, le nettoyage, la transformation, le filtrage, le regroupement, la restructuration et la fusion des données
• Valeurs manquantes, doublons, valeurs aberrantes, formats incohérents, fuite de données et validation de la qualité des données
• Analyse exploratoire des données à l’aide de statistiques descriptives, Matplotlib, Seaborn et de l’interprétation graphique

4 — FONDEMENTS MATHÉMATIQUES
• Algèbre linéaire, vecteurs, matrices, dérivées, optimisation, probabilités et statistiques
• Fonctions de perte, gradients, mesures de distance, régularisation, vraisemblance et complexité des modèles
• Les concepts mathématiques sont expliqués en fonction du niveau de l’apprenant et des exigences propres aux algorithmes étudiés

5 — APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE SUPERVISÉ
• Régression linéaire et polynomiale, régression logistique et modèles régularisés
• k plus proches voisins, arbres de décision, forêts aléatoires, gradient boosting, machines à vecteurs de support et classificateurs naïfs bayésiens
• Classification, régression, hypothèses des modèles, frontières de décision, importance des variables et interprétation des résultats

6 — APPRENTISSAGE NON SUPERVISÉ
• Regroupement par k-means, classification hiérarchique et méthodes fondées sur la densité
• Analyse en composantes principales, réduction de dimension, détection d’anomalies et découverte de structures ou de motifs dans les données
• Sélection de la méthode, évaluation de la structure des données et interprétation des résultats en l’absence de catégories prédéfinies

7 — ÉVALUATION ET AMÉLIORATION DES MODÈLES
• Jeux d’entraînement, de validation et de test ; validation croisée ; optimisation des hyperparamètres
• Exactitude, précision, rappel, spécificité, score F1, ROC–AUC, matrices de confusion, MAE, MSE, RMSE et R2
• Sous-apprentissage, surapprentissage, compromis biais-variance, déséquilibre des classes, ingénierie des variables, sélection des variables, mise à l’échelle et régularisation

8 — APPRENTISSAGE PROFOND
• Fondements des réseaux de neurones, fonctions d’activation, propagation avant, rétropropagation et descente de gradient
• Perceptrons multicouches, réseaux de neurones convolutionnels, réseaux de neurones récurrents et fondements des Transformers
• TensorFlow, Keras ou PyTorch selon le projet de l’apprenant et son environnement de travail

9 — APPLICATIONS DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
• Traitement automatique du langage naturel, classification de textes, embeddings, analyse des sentiments et fondements des modèles de langage
• Vision par ordinateur, classification d’images, principes fondamentaux de la détection d’objets et prétraitement des images
• Systèmes de recommandation, prévision, détection d’anomalies, automatisation intelligente et applications d’aide à la décision

10 — IA GÉNÉRATIVE ET GRANDS MODÈLES DE LANGAGE
• Architecture Transformer, tokens, embeddings, mécanismes d’attention, ingénierie des prompts, génération augmentée par récupération d’information (RAG) et évaluation des modèles
• Utilisation d’API d’intelligence artificielle, de bases de données vectorielles, de systèmes de recherche documentaire et de workflows structurés intégrant l’IA lorsque cela est pertinent
• Fiabilité, hallucinations, biais, confidentialité, utilisation responsable et validation humaine appropriée

11 — OUTILS ET BIBLIOTHÈQUES
• Python, NumPy, pandas, Matplotlib, Seaborn, scikit-learn, SciPy, Statsmodels, TensorFlow, Keras et PyTorch
• Jupyter Notebook, Anaconda, Visual Studio Code, Git, GitHub, SQL, Excel et Power BI lorsque cela est utile au projet
• D’autres bibliothèques peuvent être introduites en fonction de la spécialisation choisie et du jeu de données utilisé

12 — PROJETS, RECHERCHE ET PRÉPARATION AUX ENTRETIENS
• Projets complets couvrant la préparation des données, le développement des modèles, leur évaluation, l’interprétation et la présentation des résultats
• Travaux universitaires, mémoires, thèses, projets de recherche, projets de portfolio, entretiens techniques et applications professionnelles
• Revue de code, débogage, documentation, reproductibilité, comparaison des modèles et communication des résultats



B — ACCOMPAGNEMENT PERSONNALISÉ : APPRENDRE À RAISONNER

Le Machine Learning et l’intelligence artificielle deviennent beaucoup plus accessibles lorsque les mathématiques, les algorithmes, le code Python, les données et les applications concrètes sont clairement reliés entre eux.

Mes cours vous aident à aller bien au-delà de la simple reproduction de code ou de l’utilisation de modèles comme des « boîtes noires ». Vous apprendrez à définir correctement un problème, préparer les données, sélectionner un algorithme approprié, comprendre son fonctionnement, entraîner et évaluer le modèle, diagnostiquer les erreurs, améliorer ses performances et interpréter les résultats de manière rigoureuse et responsable.

Chaque cours est personnalisé en fonction de votre niveau actuel, de votre formation mathématique, de votre expérience en programmation, de votre jeu de données, de vos travaux universitaires, de votre projet de recherche, de votre préparation à un entretien ou de votre objectif professionnel. Nous commençons par identifier vos connaissances existantes, votre environnement logiciel, les résultats attendus ainsi que vos principales difficultés conceptuelles ou techniques. Nous établissons ensuite un plan d’apprentissage structuré.

La première séance comprend un échange sur votre parcours, vos objectifs et vos besoins en accompagnement, une première évaluation de vos connaissances actuelles, une planification personnalisée et l’organisation des séances futures, ainsi qu’une courte leçon d’essai permettant de déterminer l’approche pédagogique la plus efficace.

Une séance type peut comprendre une explication conceptuelle, le développement de l’intuition mathématique, du codage en direct, une mise en œuvre guidée, l’évaluation des modèles, la résolution de problèmes techniques ainsi qu’une synthèse concise des prochaines étapes.

Vous pouvez travailler à partir de votre propre jeu de données, d’un devoir universitaire, d’un projet de recherche ou d’un problème professionnel, à condition que les informations confidentielles soient traitées de manière appropriée. Je peux également fournir des exemples structurés et des jeux de données adaptés à votre niveau.

Mon objectif n’est pas simplement de vous aider à exécuter un algorithme. Il est de vous permettre de comprendre pourquoi cet algorithme est approprié, comment il apprend à partir des données, comment l’évaluer correctement, pourquoi il peut échouer et comment construire une solution fiable, interprétable et scientifiquement rigoureuse.
verified badge
Sara
Étudiante en Master de Data Science à l'EPFL, diplômée de CentraleSupélec (classée dans le top 3 % de ma promotion) et titulaire d'un Bachelor en microtechnique à l'EPFL, je propose des cours de mathématiques, de physique et d'informatique, du primaire jusqu'au niveau universitaire.
Mon expérience d'enseignement
J'ai été assistante étudiante à l'EPFL pour 8 cours, auprès de plus de 400 étudiants. J'encadre actuellement les séances d'exercices d'algèbre linéaire et d'ICC (Information, Calcul, Communication). Chaque semaine, j'adapte mes explications au niveau de chacun : c'est ce que j'aime le plus dans l'enseignement.
Ce que je propose
• Primaire et secondaire : consolider les bases (calcul, fractions, géométrie, équations), reprendre confiance et gagner en méthode.
• Gymnase / lycée (maturité, baccalauréat) : fonctions, analyse, probabilités, vecteurs, mécanique, électricité, préparation aux examens.
• Université / EPF / prépa : analyse, algèbre linéaire, probabilités et statistiques, analyse numérique, programmation (Python, C/C++).
Ma méthode
Je commence par identifier ce qui bloque vraiment : une notion mal comprise, un manque de méthode ou le stress. Ensuite, je construis les séances à partir des cours et des exercices de l'élève. L'objectif n'est pas seulement de réussir le prochain test, mais de comprendre, pour devenir autonome.
Aide aux devoirs ponctuelle, suivi régulier ou préparation intensive avant un examen : je m'adapte à vos besoins.
Garantie Le-Bon-Prof
favorite button
message icon
Contacter Moetez