Apprentissage automatique avec Python et PyTorch : formation pratique

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Àpd 23 Fr /h

Bienvenue dans « Machine Learning with Python and PyTorch : Practical Hands-on Training », un cours adapté aux débutants conçu pour vous présenter le monde passionnant de l'apprentissage automatique à l'aide de deux des outils les plus populaires du secteur : Python et PyTorch. Ce cours se concentre sur un apprentissage pratique et pratique, vous garantissant d'acquérir les compétences nécessaires pour commencer à créer vos propres modèles d'apprentissage automatique.

#### Objectifs du cours:
- **Introduction à l'apprentissage automatique :** Comprendre les concepts et principes de base de l'apprentissage automatique.
- **Programmation Python pour l'apprentissage automatique :** Apprenez les bases de la programmation Python adaptées aux applications d'apprentissage automatique.
- **Principes de base de PyTorch :** Familiarisez-vous avec PyTorch, un framework d'apprentissage en profondeur puissant et flexible.
- **Expérience pratique :** Acquérez une expérience pratique en travaillant sur des projets et des exercices du monde réel.
- **Création et évaluation de modèles :** Apprenez à créer, former et évaluer divers modèles d'apprentissage automatique.

#### Plan de cours:
1. **Introduction à l'apprentissage automatique :**
- Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?
- Types d'apprentissage automatique : apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement
- Applications de l'apprentissage automatique dans différentes industries

2. **L'essentiel de la programmation Python :**
- Introduction à la programmation Python
- Structures de données et bibliothèques (NumPy, Pandas)
- Manipulation et visualisation de données de base (Matplotlib, Seaborn)

3. **Démarrer avec PyTorch :**
- Introduction à PyTorch et son écosystème
- Mise en place de votre environnement et installation
- Comprendre les tenseurs et les opérations tensorielles de base

4. **Créer votre premier modèle d'apprentissage automatique :**
- Prétraitement et préparation des données
- Diviser les données en ensembles de formation et de test
- Construire un modèle de régression linéaire simple avec PyTorch

5. **Modèles de formation et d'évaluation :**
- Comprendre le processus de formation
- Fonctions de perte et algorithmes d'optimisation
- Évaluation des performances du modèle à l'aide de métriques

6. **Modèles et techniques avancés :**
- Introduction aux réseaux de neurones
- Construire et former un réseau de neurones avec PyTorch
- Exploration des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour la classification d'images

7. **Projets et applications pratiques :**
- Projets pratiques pour renforcer l'apprentissage
- Applications concrètes et études de cas
- Conseils et bonnes pratiques pour réussir vos projets de machine learning

8. **Prochaines étapes de votre parcours d'apprentissage automatique :**
- Explorer d'autres ressources d'apprentissage
- Rejoindre des communautés et des forums d'apprentissage automatique
- Préparation aux sujets et cours avancés

#### Qui devrait s'inscrire :
- Débutants sans expérience préalable en apprentissage automatique
- Les personnes intéressées à apprendre la programmation Python
- Aspirants data scientists et passionnés d'apprentissage automatique

#### Conditions préalables:
- Connaissances informatiques de base et familiarité avec les mathématiques de niveau secondaire
- Aucune expérience préalable en programmation ou en apprentissage automatique n'est requise

#### Résultats du cours :
A la fin de ce cours, vous serez capable de :
- Comprendre les concepts fondamentaux du machine learning
- Écrire et exécuter du code Python pour les tâches d'apprentissage automatique
- Utilisez PyTorch pour créer, former et évaluer des modèles d'apprentissage automatique
- Appliquez vos connaissances à des problèmes et des projets du monde réel
- Passez aux prochaines étapes pour faire progresser vos compétences en apprentissage automatique

Rejoignez-nous dans « Machine Learning avec Python et PyTorch : formation pratique » pour vous lancer dans votre voyage dans le monde fascinant de l'apprentissage automatique. Acquérez les compétences et la confiance nécessaires pour créer et déployer vos propres modèles et commencez dès aujourd’hui à avoir un impact grâce au machine learning.

Lieu

En ligne depuis le Canada

Présentation

Programmation avec plusieurs langages de programmation, tels que C, JAVA et Python.
Scientifique des données : extraire des connaissances à partir de données structurées, semi-structurées et non structurées.
Enseigner les langages de programmation et la science des données.
Cinq années d'expérience dans l'enseignement.

Education

doctorat en Intelligence Artificielle Multi-modale de l'Université Sidi Mohamed Ben Abdellah.
Master en analyse Big Data et systèmes intelligents, de l'Université Sidi Mohamed Ben Abdellah.
Baccalauréat en informatique et mathématiques de l'Université Ibn Zohr

Expérience / Qualifications

Cinq années d'expérience dans l'enseignement.
Freelance dans plusieurs projets de programmation.

Age

Enfants (7-12 ans)

Adolescents (13-17 ans)

Adultes (18-64 ans)

Seniors (65+ ans)

Niveau du Cours

Débutant

Intermédiaire

Avancé

Durée

60 minutes

Enseigné en

anglais

arabe

français

Compétences

Python

Programmation informatique

Disponibilité semaine type

(GMT -04:00)

New York

Cours par webcam

Mon

Tue

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Fri

Sat

Sun

00-04

04-08

08-12

12-16

16-20

20-24

Enseignement du langage de programmation (JAVA, Python, C, JavaScript)

19 Fr /h

### Description du cours : Enseignement des langages de programmation (JAVA, Python, C, JavaScript)

Bienvenue dans le cours complet sur l'enseignement des langages de programmation : JAVA, Python, C et JavaScript. Ce cours est conçu pour les futurs programmeurs et éducateurs qui souhaitent maîtriser les principes fondamentaux et les concepts avancés de quatre des langages de programmation les plus populaires du secteur.

#### Objectifs du cours:
- **Introduction aux concepts de programmation :** Comprendre les principes fondamentaux de la programmation, notamment les variables, les types de données, les structures de contrôle, les fonctions et les algorithmes.
- **Syntaxe et fonctionnalités spécifiques au langage :** Maîtrisez la syntaxe et les fonctionnalités uniques de JAVA, Python, C et JavaScript.
- **Pratique pratique du codage :** Appliquez vos connaissances à travers de nombreux exercices de codage, projets et scénarios du monde réel.
- **Débogage et résolution de problèmes :** Développez de solides compétences en débogage et en résolution de problèmes pour résoudre efficacement les problèmes de codage.
- **Sujets avancés :** Explorez des sujets avancés tels que la programmation orientée objet, le développement Web, les structures de données et les algorithmes.
- **Méthodologies d'enseignement :** Apprenez des stratégies d'enseignement efficaces pour transmettre des connaissances en programmation à d'autres, que ce soit en classe ou en ligne.

#### Plan de cours:
1. **Introduction à la programmation :**
- Bases de la programmation et de la pensée informatique
- Présentation des quatre langages : JAVA, Python, C et JavaScript

2. **Programmation JAVA :**
- Syntaxe et constructions de base
- Concepts de programmation orientée objet
- Gestion des exceptions et multithreading
- Création d'applications GUI

3. **Programmation Python :**
- Syntaxe et constructions de base
- Structures de données et bibliothèques
- Programmation fonctionnelle et modules
- Développement web avec Flask/Django

4. **Programmation C :**
- Syntaxe et constructions de base
- Gestion de la mémoire et des pointeurs
- Gestion des fichiers et programmation système
- Structures de données et implémentation d'algorithmes

5. **Programmation JavaScript :**
- Syntaxe et constructions de base
- Manipulation du DOM et gestion des événements
- Programmation asynchrone et AJAX
- Frameworks front-end (React, Angular ou Vue.js)

6. **Projets intégrés :**
- Projets multilingues pour consolider la compréhension
- Applications du monde réel et résolution de problèmes

7. **Stratégies d'enseignement :**
- Élaboration du programme et planification des cours
- Méthodes pédagogiques interactives et engageantes
- Techniques d'évaluation et de feedback

#### Qui devrait s'inscrire :
- Programmeurs en herbe qui souhaitent apprendre plusieurs langages de programmation
- Les éducateurs et formateurs cherchant à améliorer leurs compétences pédagogiques
- Professionnels cherchant à élargir leur expertise en codage pour progresser dans leur carrière

#### Conditions préalables:
- Compréhension de base des opérations informatiques
- Aucune expérience préalable en programmation n'est requise, mais une connaissance des concepts de base de la programmation est bénéfique.

#### Résultats du cours :
A la fin de ce cours, vous serez capable de :
- Écrire, déboguer et optimiser du code en JAVA, Python, C et JavaScript
- Développer des projets complets en utilisant chaque langue
- Enseigner efficacement les concepts de programmation aux autres
- Appliquer des techniques de programmation avancées pour résoudre des problèmes complexes

Rejoignez-nous dans ce voyage pour maîtriser quatre langages de programmation puissants et améliorer vos capacités d'enseignement pour inspirer la prochaine génération de codeurs.

IA et science des données (les étapes pour gérer un projet)

25 Fr /h

Embarquez pour un voyage complet à travers l'intelligence artificielle et la science des données avec notre cours « IA et science des données : les étapes pour gérer un projet ». Ce cours est méticuleusement conçu pour les personnes qui aspirent à devenir compétentes dans la gestion et l'exécution de projets d'IA et de science des données, de leur création jusqu'à leur déploiement.

#### Objectifs du cours:
- **Connaissances fondamentales :** Comprendre les principes fondamentaux de l'IA et de la science des données, y compris les concepts, méthodologies et outils clés.
- **Gestion du cycle de vie du projet :** Découvrez l'approche systématique de la gestion des projets d'IA et de science des données à travers chaque phase du cycle de vie du projet.
- **Expérience pratique :** Acquérez une expérience pratique grâce à des projets du monde réel et des études de cas.
- **Techniques avancées :** Explorez les techniques et algorithmes avancés en IA et en science des données.
- **IA éthique et responsable :** Comprendre les implications éthiques et les meilleures pratiques pour le développement et le déploiement responsables de l'IA.

#### Plan de cours:
1. **Introduction à l'IA et à la science des données :**
- Aperçu de l'IA et de la science des données
- Concepts et terminologies clés
- Applications et cas d'utilisation de l'industrie

2. **Cadrage et planification du projet :**
- Définir l'énoncé du problème
- Identifier les objectifs et les indicateurs de réussite
- Planification du projet et gestion des délais

3. **Collecte et prétraitement des données :**
- Méthodes et sources de collecte de données
- Nettoyage, transformation et intégration des données
- Analyse et visualisation exploratoire des données

4. **Développement de modèles :**
- Sélection d'algorithmes et de modèles appropriés
- Formation, validation et test des modèles
- Réglage et optimisation des hyperparamètres

5. **Évaluation et validation du modèle :**
- Métriques d'évaluation et analyse des performances
- Techniques de validation croisée
- Interprétabilité et explicabilité du modèle

6. **Déploiement et surveillance :**
- Modéliser les stratégies et outils de déploiement
- Suivi et maintien des performances du modèle
- Intégration continue et déploiement continu (CI/CD)

7. **Documentation et présentation du projet :**
- Création d'une documentation complète du projet
- Présentation des résultats et des idées aux parties prenantes
- Communication efficace des résultats techniques

8. **Éthique et meilleures pratiques :**
- Considérations éthiques en IA et science des données
- Garantir l'équité, la responsabilité et la transparence
- Bonnes pratiques pour une IA durable et responsable

#### Résultats du cours :
A la fin de ce cours, vous serez capable de :
- Gérer et exécuter des projets d'IA et de science des données du début à la fin
- Collecter, prétraiter et analyser efficacement les données
- Développer, évaluer et déployer des modèles d'IA robustes
- Communiquer clairement les idées et les résultats aux parties prenantes
- Appliquer des pratiques éthiques et responsables dans le développement de l'IA

Rejoignez-nous pour maîtriser le processus de bout en bout de gestion des projets d'IA et de science des données et devenir un praticien compétent capable de fournir des solutions percutantes.

Gaëlle

5.0

(3)

La plupart des enfants pensent que la programmation est pour les "enfants intelligents" ou les "futurs programmeurs."

C'est faux. La programmation est comment les vraies gens résolvent les vrais problèmes.
Dans cette classe, nous sautons la théorie. Ton enfant crée des choses réelles.
Ce qu'il fera:
✓ Construire des vrais projets avec Scratch: un jeu qui fonctionne, une animation interactive, une histoire qu'il a codée
✓ Programmer des robots virtuels: résoudre des défis du monde réel (naviguer un espace inconnu, automatiser une tâche, construire un système)
✓ Créer en Minecraft Education: concevoir des mondes, automatiser des constructions, résoudre des problèmes de logique
✓ Expérimenter avec différents langages: non seulement apprendre "la bonne façon," mais comprendre qu'il y a plusieurs façons de penser un problème
✓ Collaborer et partager: travailler avec d'autres enfants, recevoir des retours, améliorer son travail
✓ Développer la pensée logique: non seulement pour la programmation, mais pour n'importe quoi: résoudre des problèmes de maths, des défis de sciences, des situations du monde réel
Pourquoi c'est différent:

Nous n'enseignons pas la syntaxe. Nous enseignons comment les programmeurs pensent.
La plupart des cours de programmation pour enfants disent "voici le code, copie-le." Nous enseignons "quel problème essayons-nous de résoudre? Comment pourrions-nous le diviser en étapes? Quelles options avons-nous?"

Quand vos enfants apprennent à penser comme des programmeurs, ils peuvent apprendre n'importe quel langage après.

Ce qu'il rapporte à la maison:
Un portfolio de 3–4 projets complétés et fonctionnels. La capacité de dire "j'ai construit ça." Et la compréhension profonde que le code est un outil pour faire des vraies choses.

Format: En ligne ou Barcelone | Sessions de 60–90 min | Rythme flexible, aucune expérience préalable nécessaire

Pour les enfants curieux de 8-12 ans qui veulent construire.

5.0

(3)

Ingénieur et professeur supérieur de sciences de l'ingénieur assure des cours de soutien en électronique analogique et numérique à tout niveau, écoles d’ingénieurs. ayant un savoir scientifique et technique, cinq ans d’expérience dans le domaine d’enseignement, pédagogique et un sens d'écoute et d'analyse, je suis capable d'aider les élèves et les étudiants et de les former dans les chapitres dont ils ont des difficultés. pour plus d'info veuillez me contacter

Matías

5.0

(3)

Python est l'un des meilleurs, voire le meilleur, langage pour débuter l'apprentissage de la programmation. Il est également l'un des langages les plus utilisés aujourd'hui, notamment dans des domaines avant-gardistes tels que l'apprentissage automatique.

Cette popularité fait que Python est constamment en évolution. Il offre une large gamme d'outils et de bibliothèques, qui sont gratuits et très variés.

En tant qu'ingénieur aéronautique, j'aime partager mes connaissances et j'en tire satisfaction en enseignant et en motivant les autres.

J'ai l'habitude de travailler avec des personnes de différents âges. Je crois en l'importance de segmenter l'apprentissage, de visualiser les progrès, d'établir des objectifs concrets et de pratiquer régulièrement.

Au-delà de ces principes généraux, il n'existe pas de règle ou de méthode magique. Certaines approches fonctionnent avec certains élèves mais pas avec d'autres. L'adaptation aux besoins individuels est donc l'objectif principal des cours particuliers. Je ferai donc de mon mieux pour trouver ce qui motive et aide mon élève.

Mathieu

5.0

(3)

Fort d'une expérience de 7 ans comme développeur dans une Factory, je développe aujourd'hui des sites webs Wordpress pour le compte de gros groupe.

Au programme de la formation, vous allez apprendre à :

- Installer, configurer, et déployer des sites WordPress
- Développer sur-mesure des thèmes et plugins Wordpress
- Utiliser des outils performants comme ACF Pro, Gravity Forms, WPML, AIOS Security, WP rocket...
- Créer des custom post type et taxonomies sur-mesure
- Développer des pages avec les bonnes méthodes en langage HTML, CSS, Javascript & PHP
- Administrer et gérer une base de données d'un site
- Contribuer au bon référencement naturel (SEO) de votre site
- Utiliser le WP-Cli pour accélerer la maintenance de vos sites
- Utiliser Docker pour containerisé vos projets local/prod et facilité leurs gestions
- Administrer vos sites WP de la bonne manière
- Et bien plus encore...

Pour toutes questions, vous pouvez me contacter en MP.

A bientôt,
Mathieu

Amin

5.0

(3)

Python est actuellement le langage de programmation le plus demandé au monde, et l'un des plus faciles à apprendre avec un accompagnement adéquat.
Que vous n'ayez jamais écrit une seule ligne de code ou que vous soyez étudiant et deviez réussir un cours de programmation, voici une introduction pratique et sans fioritures qui vous permettra d'écrire du vrai code dès la première séance.
Ce que nous pouvons aborder en fonction de vos objectifs :

Principes fondamentaux de Python : variables, boucles, fonctions, structures de données
- Programmation orientée objet (POO)
- Manipulation de données avec pandas et NumPy
- Introduction à l'apprentissage automatique avec scikit-learn
Gestion de bases de données avec SQL
- C et Java sur demande
- MATLAB et R sont disponibles pour les étudiants en ingénierie/sciences

Pourquoi apprendre avec moi ?
Je ne suis pas étudiant et je donne des cours particuliers ; je suis ingénieur professionnel et j’utilise Python quotidiennement pour l’analyse de données, la modélisation et l’automatisation. Je sais précisément quels concepts sont essentiels dans la pratique et lesquels vous pouvez ignorer pour le moment.
Les séances sont 100% personnalisées : j'adapte le rythme, les exemples et les exercices à votre profil et à votre objectif, qu'il s'agisse de réussir votre examen universitaire, de mener à bien un projet ou de décrocher un emploi.

Enrique

5.0

(3)

Ne vous contentez pas de moins que l'excellence.
Je suis ingénieur en aérospatiale, titulaire d'un master en physique quantique et titulaire d'un doctorat en physique computationnelle à l'Université de Cambridge. De plus, je possède quatre ans d'expérience en développement MATLAB et de solides compétences en programmation avec la famille MATLAB/Simulink, C/C++, Fortran et Python.

Avec plus de 12 ans d'expérience dans le tutorat, j'ai guidé avec succès plus de 50 étudiants dans le monde entier pour se distinguer dans divers domaines. La constance des résultats est ma priorité et je vise l'excellence dans tous les aspects de mon enseignement.

Mes leçons sont personnalisées pour répondre aux besoins uniques de chaque élève et sont conçues pour être engageantes et perspicaces.

Que vous soyez au niveau scolaire ou que vous ayez besoin d'un enseignement de niveau avancé ou professionnel, je vous propose un accompagnement dans les domaines suivants :
- Préparation pour l'IB/IA, les A-Levels, le GCSE, l'entrée à l'université ou équivalent.
- Expérience dans la préparation des étudiants à accéder à des écoles et universités de classe mondiale, notamment l'Université de Cambridge, Oxford, Ivy League et d'autres institutions de premier plan au Royaume-Uni et aux États-Unis.
- Niveaux universitaires (premier et deuxième cycles).
- Études secondaires et programmes de diplôme.
- Assistance à des projets spécifiques au niveau professionnel, notamment à la préparation aux entretiens d'embauche.
- Vaste expérience de travail avec les enfants.

Chaque leçon est méticuleusement planifiée à l'avance pour s'assurer qu'elle correspond à vos objectifs et cible les domaines à améliorer.
Je privilégie une expérience d'apprentissage dynamique et interactive, avec des séances individuelles adaptées à vos besoins individuels. Les cours seront dispensés via webcam, vous permettant de vous connecter de n'importe où.

J'ai un horaire très flexible et je peux m'adapter à vos besoins.
Si vous avez des questions sur ma méthode d'enseignement, ma disponibilité ou mes tarifs, n'hésitez pas à me contacter. Je suis là pour vous aider et vous apporter le soutien dont vous avez besoin.

Zakaria

5.0

(3)

* Cette formation digitale a pour objectifs de vous faire découvrir l'outil Scratch et à travers l'univers du jeu, et de façon progressive, de découvrir des notions de programmation telles que les boucles, les conditions ou les variables. Elle s'adresse à toute personne, qui débute avec Scratch et qui souhaite créer des jeux et des animations.

* L’apprentissage de la programmation permettra aux élèves de développer leurs compétences et leur permettra certainement de répondre aux attentes du monde du travail futur et des carrières émergentes.

* De plus, l’apprentissage de la programmation permet le développement de la pensée algébrique, algorithmique et informatique. La programmation permet aussi d’améliorer et de développer la capacité de séquencement des élèves, de même de ses compétences de communication. Ainsi, il y a plusieurs avantages à enseigner la programmation, mais l’important est de se rappeler que cet apprentissage permet d’enseigner aux élèves que le numérique ne sert pas seulement à se divertir, mais qu’il est possible de devenir des créateurs de contenu actifs et créatifs.

Giuliano

5.0

(3)

Python est un langage de programmation puissant et polyvalent offrant d'innombrables possibilités. Il peut être utilisé pour l'analyse de données, le traitement d'images, l'automatisation, le développement logiciel, le contrôle matériel et bien plus encore.

Vous souhaitez créer votre propre logiciel ?
Vous travaillez avec des données ou des images ?
Automatiser les tâches répétitives ?
Contrôlez ou gérez votre propre matériel ?

Que vous débutiez tout juste l'apprentissage de Python ou que vous ayez déjà un projet spécifique et ayez besoin de conseils, je serais ravi de vous aider.

Mon objectif est d'expliquer les choses clairement, de m'adapter à votre niveau et de vous aider à comprendre non seulement comment faire fonctionner quelque chose, mais aussi pourquoi cela fonctionne.

Transformons vos idées en projets Python fonctionnels !

Salah

5.0

(3)

Maîtrisez Python avec des Cours Personnalisés

Découvrez l'art de la programmation avec des cours de Python conçus sur mesure pour répondre à vos besoins spécifiques. Que vous soyez débutant, intermédiaire ou professionnel, mes leçons s'adaptent à tous les niveaux.

Pourquoi Choisir Mes Cours?

Approche Pédagogique Personnalisée: Chaque cours est adapté à votre niveau de compétence et à vos objectifs individuels.

Expérience Pratique: Apprenez en pratiquant avec des projets concrets qui renforcent votre compréhension et vos compétences.

Soutien Continu: Bénéficiez d'un soutien illimité par e-mail pour toutes vos questions entre les sessions.

En tant qu'expert en Python, j'ai une passion pour enseigner et partager mes connaissances. Mon objectif est de vous guider efficacement dans votre parcours d'apprentissage.

Réservez Votre Premier Cours:

Commencez votre voyage vers la maîtrise de Python dès maintenant en réservant votre première leçon. Que vous aspiriez à entrer dans le domaine du développement ou à perfectionner vos compétences existantes, ces cours sont conçus pour vous.

Amine

5.0

(3)

Découvrez des cours de programmation adaptés aux enfants ! Avec une approche ludique et éducative, mes leçons permettent aux jeunes esprits de plonger dans le monde fascinant de la programmation. Offrez à vos enfants une opportunité d'apprentissage enrichissante dans un environnement amusant et stimulant.

Emna

5.0

(3)

Ce cours est conçu pour fournir une initiation complète à l'informatique appliquée, combinant l’apprentissage des outils bureautiques essentiels et les bases de la programmation. Que vous soyez débutant ou que vous souhaitiez renforcer vos compétences, ce programme vous guidera pas à pas à travers les logiciels Word, Excel et PowerPoint pour maîtriser la création de documents, l’analyse de données et les présentations efficaces.

En parallèle, vous explorerez les fondamentaux de la programmation en utilisant deux langages polyvalents : Python et Visual Basic. Vous apprendrez à écrire vos premiers programmes, à manipuler des données, à automatiser des tâches simples et à développer des solutions adaptées à des problématiques courantes.

Ce cours est idéal pour toute personne souhaitant acquérir des compétences pratiques et techniques, essentielles dans un monde de plus en plus numérique. Vous repartirez avec une compréhension solide des outils informatiques et de la programmation, prêts à les appliquer dans vos études, votre travail ou vos projets personnels.

Thioub

5.0

(3)

Vous avez des données mais ne savez pas comment les exploiter ? Vous souhaitez prendre des décisions basées sur des faits concrets ? Ou vous êtes étudiant·e et voulez maîtriser les outils de l'analyse moderne ?
Ce cours est fait pour vous.

👨‍🏫 À propos du formateur :
Je suis Data Scientist et Ingénieur en Mathématiques Appliquées, diplômé de l’Université Cheikh Anta Diop (UCAD). Mon expertise repose sur une solide base en Mathématiques, Statistiques, Machine Learning et Visualisation de données. J’allie rigueur scientifique et outils modernes pour transformer des données brutes en décisions stratégiques.

🧠 Objectifs du cours :
Comprendre et manipuler les données (exploration, nettoyage, visualisation)

- Identifier les variables importantes et repérer les anomalies

- Appliquer les méthodes statistiques et Machine Learning pour extraire de la valeur

- Construire des tableaux de bord clairs et parlants pour la prise de décision

- Adapter les analyses aux besoins réels d’une entreprise ou d’un projet académique

🧰 Contenu détaillé :
1. Introduction à l’analyse de données

- Qu’est-ce que l’analyse de données ?

- Typologie des données (quantitatives, qualitatives)

- Méthodologie globale

2. Préparation des données

- Nettoyage (valeurs manquantes, doublons, outliers)

- Encodage des variables catégorielles

- Normalisation et transformation

3. Visualisation et exploration

- Graphiques de distribution, de corrélation, de tendance

- Tableaux croisés, heatmaps, boxplots

- Détection de patterns et d’anomalies

4. Statistique descriptive et inférentielle

- Moyenne, Médiane, Ecart-type, Corrélation

- Tests statistiques : Khi2, t de Student, ANOVA

5. Modélisation prédictive (ML supervisé)

- Régression linéaire/logistique

- Arbre de décision, Random forest, KNN, SVM

- Évaluation : accuracy, recall, precision, F1-score, AUC

6. Segmentation et classification non supervisée

- Clustering (K-means, DBSCAN, hiérarchique)

- Réduction de dimension (ACP/PCA)

7. Projets réels (au choix)

- Analyse des ventes / Churn client / Scoring de crédit / Santé publique

- Ou projet personnalisé à vos propres données

💻 Outils utilisés :

- Python (Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, Seaborn)

- ou R (selon la préférence)

- Excel, Power BI/Tableau (pour la visualisation avancée)

Hayat

5.0

(3)

Ce cours est conçu pour toute personne souhaitant s’initier à la data science à l’aide du langage Python. Il propose une introduction pratique aux outils fondamentaux de l’analyse de données tels que NumPy, pandas, matplotlib et seaborn. Vous apprendrez à manipuler des jeux de données, réaliser des visualisations, et poser les bases de l’analyse statistique et de l’apprentissage automatique.

Le cours combine théorie et exercices pratiques, pour une progression efficace et concrète. Aucune expérience préalable en programmation n’est nécessaire : nous commencerons par les bases pour bâtir des compétences solides et utilisables rapidement.

Amal

5.0

(3)

Python est un langage de programmation simple, puissant et polyvalent, idéal pour les débutants souhaitant s’initier à l’informatique ou se reconvertir. Ce cours vous permettra de comprendre les bases de la programmation (variables, boucles, conditions, fonctions) à travers des exercices pratiques et concrets.
Vous apprendrez à créer vos premiers scripts, à manipuler des données, et à automatiser des tâches simples. Le tout dans un cadre accessible, interactif, et orienté vers la pratique.

Ce cours s’adresse à toute personne débutante, curieuse du numérique, ou souhaitant développer des compétences utiles dans de nombreux secteurs professionnels.

Ammar

5.0

(3)

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.