Analyse de données & Statistique avec R: de l'initiation aux modèles prédictifs

Àpd 14 Fr /h

Vous êtes étudiant en STEM ou chercheur ? Vous avez besoin de réaliser des analyses rigoureuses pour vos études ou vos publications ? Rejoignez notre formation intensive conçue pour vous accompagner.

Programme de la formation :

Les Fondamentaux de R : Installation, syntaxe et structures de base.

Manipulation de données : Maîtrise des packages essentiels (Tidyverse, dplyr).

Data Visualisation : Création de graphiques professionnels et percutants.

Analyses Statistiques : ANOVA, Régressions linéaires ,statistique.

Méthodes Multidimensionnelles : ACP (Analyse en Composantes Principales) et Clustering.
compostions de séances:
✅ Approche pratique basée sur des cas réels.
✅ Accompagnement personnalisé pour vos projets de recherche.

Lieu

En ligne depuis la Belgique

Présentation

Passionnée par l’informatique et les mathématiques appliquées, je suis titulaire d’un Master en Intelligence Artificielle. Mon approche pédagogique repose sur les concepts complexes, que ce soit pour résoudre des problèmes mathématiques ou pour maîtriser la programmation en Python, pour modeliser les analyses statistique en application par language R ou de orienter les students au redaction scientifique par les approches academique en utilidant Latex , j'aime transmettre mon savoir de manière pratique et concrète. J'adapte ma méthodologie selon les besoins de l'étudiant, qu'il soit un débutant curieux ou un étudiant cherchant à perfectionner ses compétences techniques.

Education

Master of Science (M.Sc.) : Intelligence Artificielle, Systèmes et Connaissances - Université de Ghardaïa (Graduée en 2019).
BSc Degree : Informatics Systems - Université de Ghardaïa (Graduée en 2017).
Certifications : Certificats professionnels en Data Science (IBM) et Data Analytics (Google).

Expérience / Qualifications

Data Analyst & Mentor : Expérience en mentorat technique pour des start-ups sur l’acquisition de données et la planification stratégique.
Expertise Python : Utilisation avancée de Python pour l'analyse de données, l'apprentissage automatique (Machine Learning) et l'IA.
Formatrice en outils BI : Animation d'ateliers sur Power BI et MS Excel pour des équipes professionnelles.
Analyse Statistique : Maîtrise des méthodes mathématiques et statistiques appliquées à des projets réels.

Age

Adolescents (13-17 ans)

Adultes (18-64 ans)

Seniors (65+ ans)

Niveau du Cours

Débutant

Intermédiaire

Avancé

Durée

60 minutes

Enseigné en

français

anglais

arabe

Compétences

Programmation informatique

Analyse numérique

Statistiques

Commentaires

Disponibilité semaine type

(GMT -04:00)

New York

Cours par webcam

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Python & Algorithmique : De la logique de programmation à la Data Analysis +Accompagnement Projet & Recherche

14 Fr /h

Ce cours est conçu pour vous transformer en un développeur capable de résoudre des problèmes complexes et de traiter des données efficacement.

Programme de la formation :

1-Fondamentaux & Logique (Algorithmique) :

*Maîtriser la pensée algorithmique : variables, boucles, conditions et fonctions.

*Rédaction de pseudo-codes efficaces et analyse de complexité.

*Structures de données classiques : listes, files (Queue), piles, arbres et gestion de fichiers.

2-Programmation Python :

*Syntaxe propre et bonnes pratiques de codage.

*Manipulation avancée : gestion des packages (NumPy, Pandas), traitement de données et lecture/écriture de fichiers.

3-Data Visualization & Projets :

*Création de tableaux de bord (Dashboards) interactifs pour visualiser vos résultats.

*Mise en pratique sur des cas réels (projets guidés).

Mathématiques : Cours particuliers, du secondaire au cycle supérieur

14 Fr /h

Enseignante diplômée en Intelligence Artificielle, je propose des cours de mathématiques pour accompagner les élèves et étudiants dans leur parcours académique.

Mes domaines d'intervention :

1-Niveau Lycée :

Soutien scolaire adapté aux programmes en vigueur.

Renforcement des bases, préparation aux examens et approfondissement des concepts complexes.

2-Niveau Universitaire (Licence/Prépa) :

Accompagnement spécialisé dans les matières fondamentales :

Analyse : Fonctions d'une ou plusieurs variables, suites, intégrales, équations différentielles.

Algèbre : Algèbre linéaire, espaces vectoriels, matrices, polynômes.

Robert

4.74

(27)

En tant que professeur franco-belge, je propose des cours particuliers de mathématiques (y compris financières), de probabilités et de statistiques.

Je me déplace, si nécessaire, à domicile dans la région de Bruxelles ainsi que dans le Brabant wallon et flamand, avec une durée minimale de cours de 2 heures. Fort d'une grande expérience, je propose de nombreux exercices pour consolider les connaissances. Des cours à distance sont également possibles via des plateformes telles que Skype, Facebook, etc. Pour les élèves en France, les cours se font exclusivement à distance.

En ce qui concerne les mathématiques, je donne des cours très fréquemment, couvrant l'ensemble du programme du secondaire jusqu'en mathématiques 6 (niveau supérieur). Les sujets abordés comprennent la factorisation, les équations du premier et du deuxième degré (avec l'étude des paraboles), les limites, les dérivées, les intégrales, les exponentielles et les logarithmes, ainsi que la trigonométrie. Je suis également sollicité de temps en temps pour enseigner la géométrie analytique dans l'espace, notamment les équations de droites et de plans.

En ce qui concerne les statistiques et les probabilités, j'enseigne la statistique descriptive et inférentielle (univariée et bivariée) pour le niveau secondaire et supérieur. Cela inclut les intervalles de confiance et les tests d'hypothèses.

N'hésitez pas à me contacter pour organiser vos cours en fonction de vos besoins et disponibilités. Je suis là pour vous aider à renforcer vos compétences dans ces matières de manière efficace et personnalisée. Des cours adaptés à vos besoins vous permettront de progresser rapidement.

4.74

(27)

Bonjour , je suis doctorant en génie électrique et professeur agrégé en sciences de l'ingénieur , expérimenté dans le domaine de génie électrique, je propose des cours de soutien dans les matières des sciences de l'ingénieurs(Electronique,automatique,électrotechnique,automatisme,programmation).

Electronique numérique
Electronique analogique
électromagnétisme (propagation des ondes hautes fréquences)
Automatique (continu , échantillonné)
électrotechnique (transformateurs , Machines électriques ,alimentation à découpage)
Programmation c/c++ , Assembleur , ARM, STM32
énergie renouvelable (éolienne , PV)
sciences de l’ingénieur
RDM
Python,VHDL
Microprocesseur et Microcontrôleur PIC
Traitement de signal et acquisition de données
Sciences de l'ingénieur

Ces cours permettent à l'élève de se remettre à niveau et de reprendre confiance dans toutes les matières scientifiques, de même qu'ils le préparent efficacement aux Baccalauréat, aux Classes Préparatoire ou examens divers des classes de l'ingénieur.

OBJECTIFS DES COURS ET DÉMARCHE PÉDAGOGIQUE

Reprise et approfondissement des notions fondamentales au travers d'exercices avec rappels de cours.

Mettre l'élève dans une situation de questionnements et de recherche.

Répondre aux problèmes et questions individuels

Entrainement aux exercices afin d'atteindre une maitrise réelle des contenus.

Apprendre à construire un raisonnement théorique à partir des faits observables ou des hypothèses.

Préparation spécifique aux exigences du supérieur (approfondissement des contenus, augmentation des capacités de travail, enrichissement du bagage scientifique)

Cette démarche pédagogique s'avère efficace puisqu'elle m'a conduit souvent à des résultats intéressants avec mes élèves.

Professeur agrégé assure des cours de soutien en génie électrique

Matías

4.74

(27)

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.

Adam

4.74

(27)

doctorant en sciences de l'ingénieur assure des cours de soutien en électronique analogique et numérique à tout niveau DEUG et écoles d’ingénieurs. ayant un savoir scientifique et technique, trois 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

Manal

4.74

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Vous êtes au collège ou au lycée (seconde, première) et vous souhaitez progresser en mathématiques, reprendre confiance ou améliorer vos résultats ?
Je propose des cours de soutien en ligne, entièrement personnalisés et adaptés à votre niveau.

Avec plus de 6 ans d’expérience dans l’accompagnement scolaire, je m’assure que chaque élève comprend les notions essentielles grâce à des explications simples, claires et adaptées à son rythme.

Mes cours permettent de :

consolider les bases fondamentales,

comprendre les méthodes attendues en contrôle,

apprendre à raisonner et à résoudre efficacement des exercices,

préparer les DS, les DM et les évaluations importantes.

✔️ Avantages :

Pédagogie adaptée à chaque élève

Cours interactifs et expliqués pas à pas

Horaires flexibles selon vos disponibilités

Suivi personnalisé avec progression assurée

🎯 Mon objectif : rendre les mathématiques plus accessibles, redonner confiance à l’élève et lui permettre d’atteindre ses objectifs scolaires.

Gaëlle

4.74

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Pendant que les adultes débattent encore si les enfants devraient utiliser l'IA, ils l'utilisent déjà.

La question n'est pas "devraient-ils?", c'est "comment le faire intelligemment?"

Dans ce cours, vos enfants découvriront:
✓ Ce qu'est réellement l'IA: pas de magie, pas de mystère. Comment les machines pensent, ce qu'elles peuvent faire, ce qu'elles ne peuvent pas faire
✓ Comment fonctionne vraiment ChatGPT: non pas juste "poser une question et obtenir une réponse," mais pourquoi il répond ainsi, où il se trompe, quand lui faire confiance
✓ Ce que sont les LLMs (Large Language Models): dans un langage qu'il comprend, pas du jargon technique
✓ Créer avec l'IA: avatars personnalisés, histoires interactives, projets réels utilisant des outils vrais
✓ Penser critiquement sur l'IA: Biais, confidentialité, créativité. Qu'est-ce que l'IA fait mieux que les humains? Qu'est-ce qu'elle ne peut pas faire?
✓ Applications du monde réel: Comment l'IA transforme la médecine, l'éducation, l'art, les jeux vidéo, la vie quotidienne

Pourquoi c'est différent:
La plupart des cours d'IA pour enfants enseignent "voici l'outil, utilise-le." Je enseigne comment penser l'IA.
Ton enfant apprendra à voir l'IA non pas comme de la magie noire ou une solution à tout, mais comme un outil puissant avec des limites réelles.
Et, plus important : qu'il peut contrôler comment l'utiliser.

Ce qu'il rapporte à la maison:
Des projets réels qu'il a créés (avatar personnalisé, application interactive, analyse d'un cas d'IA réel). Une compréhension véritable de comment ça marche. Et la capacité d'utiliser l'IA de façon responsable et créative.

Format: En ligne | Sessions de 60–90 min | Flexible, adapté à son âge et son rythme

Pour les enfants curieux qui se demandent "Comment ChatGPT sait vraiment les choses?"

Salah

4.74

(27)

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.

Medo

4.74

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Avec plus de 12 ans d'expérience dans l'enseignement des mathématiques

au lycée, je propose des cours de soutien en maths.

Description de la classe : En qualité de professeur de mathématiques hautement qualifié, diplômé de l'école supérieure des professeurs et fort de 11 années d'enseignement dans des lycées publics, je propose des cours de soutien scolaire en mathématiques à domicile.

Mes cours s'adressent aux élèves de niveau les classes de 2nde et 1ère générale, Terminale spécialité du système français, ainsi que pour les niveaux 5ème, 4ème et 3ème du collège. et Tronc Commun Sciences, TC Technologique, 1ère Bac Sciences expérimentales, terminale de toutes les filières (SVT-PC-SC.Math-L),

Mon objectif premier est d'aider les élèves à améliorer leur niveau, approfondir leurs connaissances, combler leurs lacunes et se perfectionner dans la discipline des mathématiques. Je propose également un accompagnement dans la préparation d'examens et concours d'accès aux grandes écoles, ainsi qu'une aide aux devoirs pour une réussite globale dans la matière.

Avec mes compétences avancées en mathématiques, je m'engage à offrir des outils et des techniques efficaces pour aider mes élèves à progresser. Mon approche pédagogique interactive et centrale sur l'élève permet une compréhension plus profonde des concepts mathématiques et une application pratique des connaissances acquises.

En sélectionnant mes cours de soutien scolaire en mathématiques, les élèves peuvent s'attendre à une attention individuelle et une aide personnalisée pour surmonter leurs difficultés et atteindre leurs objectifs. Je suis confiant dans mes compétences pour aider les élèves de tous les niveaux à progresser et réussir dans cette matière exigeante.

Mes méthodes d'enseignement dynamiques et stimulantes visent à aider les élèves à acquérir une confiance en eux qui les suivront tout au long de leur vie.

Thioub

4.74

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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

4.74

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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.

Marc

4.74

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🎓Je m’appelle Marc, je suis diplômé d’un Master 2 en Mathématiques Appliquées et Statistiques et d'un Master 2 en Mathématiques.
J’enseigne les mathématiques et l'informatique pour les niveaux :
• Collège (toutes classes)
• Lycée : tronc commun, spécialité maths, maths expertes
• Supérieur : BTS, BUT, Licence, écoles privées (probas, stats, analyse, algèbre, etc.)

📍 Zones d’intervention
• À domicile : Marseille
• En visio : partout en France (cours par visioconférence, support partagé, exercices envoyés après le cours).

🧠 Ma méthode
• Reprise des bases pour combler les lacunes
• Explications simples + exemples concrets
• Exercices ciblés pour préparer les contrôles, examens, bac, partiels etc
• Mise en place d’une méthode de travail (fiche, gestion du temps, rédaction)

🧮 Pour qui ?
• Élèves en difficulté qui veulent remonter leurs notes
• Élèves qui visent une bonne mention au Brevet / Bac
• Étudiants en supérieur qui veulent réussir leurs partiels en maths / statistiques / informatiques (python).

⏰ Disponibilités
• En soirée en semaine et c'est possible en journée certain jours de la semaine
• Week-ends
• Vacances scolaires (possibilité de stages de révision en petit groupe).

Farouk

4.74

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Ces cours font partie d’une formation structurée et progressive en Programmation Orientée Objet (POO) avec JavaScript, conçue pour les développeurs débutants ou intermédiaires qui souhaitent comprendre en profondeur le fonctionnement du langage, écrire un code plus clair, plus maintenable et se préparer sereinement aux frameworks modernes comme React ⚛️.

La Programmation Orientée Objet est souvent perçue comme complexe ou abstraite.

Mon objectif est simple : la rendre logique, concrète et applicable immédiatement.

🎯 Objectifs de la formation

À l’issue de cette formation, vous serez capable de :

Comprendre ce qu’est réellement la Programmation Orientée Objet (et quand l’utiliser)
Créer et manipuler des objets en JavaScript de manière propre et efficace
Utiliser les classes ES6, constructeurs et méthodes avec confiance
Maîtriser this, le prototype et la logique d’instanciation
Appliquer l’encapsulation, l’héritage et le polymorphisme sans confusion
Éviter les erreurs classiques des débutants en POO
Structurer votre code JavaScript comme un développeur professionnel

📖 Plan de formation – Programmation Orientée Objet en JavaScript
1. Introduction à la Programmation Orientée Objet 🧠
Comprendre le concept, les objectifs et les avantages de la POO.
2. Programmation procédurale vs POO
Pourquoi le code non structuré devient vite ingérable.
3. Les objets en JavaScript
Propriétés, méthodes et représentation du monde réel.
4. Le mot-clé this
Comprendre le contexte d’exécution (souvent mal maîtrisé).
5. Limites des objets simples
Pourquoi dupliquer du code est une mauvaise idée.
6. Fonctions constructrices
Créer plusieurs objets à partir d’un même modèle.
7. Le mot-clé new
Ce qu’il fait réellement sous le capot.
8. Le prototype
Partage des méthodes et optimisation mémoire.
9. Classes ES6
Syntaxe moderne et bonnes pratiques.
10. Le constructeur
Initialisation propre des objets.
11. Encapsulation des données
Protéger l’état interne des objets.
12. Héritage entre classes
Réutiliser du code intelligemment.
13. Le mot-clé super
Communication entre classe parent et enfant.
14. Polymorphisme
Un même comportement, plusieurs formes.
15. Composition vs héritage
Choisir la bonne architecture.
16. Bonnes pratiques en POO
Écrire un code lisible, évolutif et maintenable.
17. Erreurs fréquentes des débutants
Les pièges à éviter absolument.
18. Exercice pratique guidé
Création d’une classe concrète (produit, utilisateur, etc.).
19. Quiz d’évaluation (QCM)
Valider la compréhension réelle des concepts.

🛠️ Méthode pédagogique : Comprendre avant d’écrire

Cette formation repose sur une approche progressive et pragmatique :
Explications claires et illustrées
Exemples concrets issus de projets réels
Exercices simples mais structurants
Questionnement constant pour éviter l’apprentissage mécanique
Adaptation au niveau et au rythme de l’apprenant
Ici, on ne “récite pas la POO” — on la comprend.

🚀 Résultat pour l’apprenant

À la fin de la formation, vous ne vous contenterez pas de savoir écrire une classe JavaScript.
Vous saurez :

1- pourquoi elle existe
2- quand l’utiliser
3- et quand ne pas l’utiliser

Vous repartirez avec :
une compréhension solide de la POO
un code plus propre et professionnel
une base idéale pour aborder React, Node.js ou tout autre framework moderne

Ammar

4.74

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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.

Abdelmalek

4.74

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Ce parcours de formation pratique est conçu pour aider les étudiants à démarrer tout projet, et est spécialement adapté aux laboratoires OT et aux applications industrielles. En partant de zéro, les étudiants acquerront de solides bases en programmation Python grâce à des concepts pratiques et pertinents pour l'industrie.

Plan de cours : |
01 - Configuration et notions de base de l'environnement Python |
02 - Variables, nombres, octets et hexadécimal en Python |
03 - Fonctions logiques du flux de contrôle |
04 - Structures de données (listes, tuples, dictionnaires et ensembles) |
05 - Mise en forme des chaînes de caractères, compréhensions et gestion des exceptions |
06 - Gestionnaires d'E/S de fichiers, de Pathlib et de contexte |
07 - Programmation orientée objet (Classes et POO) |
08 - Bibliothèque standard, modules et notions de base en réseau |

Évaluation et appréciation :
Les étudiants passeront un mini-test à la fin de chaque module. De plus, un rapport d'audit et d'évaluation des performances leur sera envoyé après les tests.
Durée:
5 à 15 jours (selon le rythme de la cohorte)

Daniel

4.74

(27)

Actuellement en Master 2 de Modélisation Aléatoire à l’Université Paris Cité, après un Master de recherche rigoureux axé sur les systèmes dynamiques, je dédie mon expertise aux étudiants de Licence (L1, L2, L3) et Master (M1) confrontés aux exigences des filières scientifiques et économiques.

Objectif : Zéro blocage. Un système d’accompagnement ciblé pour valider vos partiels et concours.