Computer science, Algorithmic and Programming Course

Àpd 13 Fr /h

Je suis ingénieur en informatique et j'offre des cours aux étudiants qui désirent consolider leurs connaissances théoriques et compétences pratiques en informatique. Les cours sont adaptable selon votre besoin et le domaine d'informatique que vous désirez consolider le plus. Toutefois, je vous propose de choisir un des domaines de spécialité suivants que je maîtrise: Algorithmique, Programmation (C/C++, Java, C#, Python), Web (HTML, CSS, Javascript, Ajax, XML, etc), Structure de données.

As a computer engineer, I offer tailored courses to help students strengthen their understanding and practical skills in computer science. My specialties include algorithmics, programming languages such as C/C++, Java, C#, and Python, and web development using technologies like HTML, CSS, JavaScript, Ajax, and XML. I am happy to work with you to focus on the specific areas of computer science that you would like to improve upon.

Lieu

En ligne depuis le Canada

Présentation

Je suis passionné par l'informatique. Depuis l'âge de 14 ans, je développe des algorithmes et programme. Je suis ingénieur en informatique et titulaire d'un master en technologies de l'information.

Je suis passionné par le monde de l'informatique, depuis que j'avais 14 ans j'ai commencé à développer des algorithme et écrire du code. Je suis ingénieur en informatique et j'ai aussi fait un master de spécialisation apprentissage machine.

Education

Trois ans chez Ensias, formation d'ingénieur informatique spécialisé en BI.
Deux années de maîtrise à l'Université de Montréal, spécialisation en algorithmes d'apprentissage automatique.

Trois ans à l'Ensias, formation ingénieur en informatique spécialisé dans la BI.
Deux ans de master à l'Université de Montréal, spécialisation dans les algorithmes d'apprentissage machine

Expérience / Qualifications

Avec 6 ans d'expérience en tant que développeur, j'ai travaillé sur plusieurs projets informatiques et j'ai utilisé plusieurs langages de programmation tels que C#, Python, Javascript, etc.

6 ans d'expérience en tant que développeur, j'ai travaillé sur plusieurs projet TI et j'ai utilisé plusieurs langages de programmation tel que le C#, Python, Javascript, etc

Age

Adolescents (13-17 ans)

Adultes (18-64 ans)

Seniors (65+ ans)

Niveau du Cours

Débutant

Intermédiaire

Avancé

Durée

60 minutes

120 minutes

Enseigné en

anglais

français

arabe

Compétences

Informatique

Algorithmes

Programmation informatique

Commentaires

Disponibilité semaine type

(GMT -04:00)

New York

Cours par webcam

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00-04

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16-20

20-24

Développement d'applications Web avancées / Développement d'applications Web

25 Fr /h

Il s'agit d'un cours avancé : apprenez à développer des applications web de A à Z. Ce cours de développement d'application simple durera environ 10 heures, selon votre niveau en programmation.

- interface utilisateur : reactjs
- back end : c# avec dotnet ou python avec django rest framework
- base de données : mongodb, mysql ou postgres
- publication via AWS.
- utiliser git/github pour le contrôle de version

condition préalable:
- manipulation de données de base de données SQL
- algorithmes et programmation

Dans ce cours, vous apprendrez à créer une application web moderne. Vous développerez vos compétences en création de base de données et en connexion avec l'application web. Publier votre solution ne vous posera aucun problème et vous découvrirez comment mettre votre site web en ligne. Vous créerez votre propre domaine pour que tout le monde puisse y accéder. Vous utiliserez GitHub et Git pour suivre la maintenance et le développement de votre application. Vous testerez votre application pour en améliorer la qualité.

*Envoyez-moi un SMS pour en savoir plus sur le cours

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)

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

Robert

5.0

(3)

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.

Antonin

5.0

(3)

Besoin d'un rattrapage, de soutien scolaire, de cours particulier ou d'une aide aux devoirs en mathématiques ? En informatique ? En logique ?
Je suis là pour vous!
Je vous propose une approche personnalisée ; parce qu'il n'existe pas une méthode qui fonctionne pour tous, je m'adapte aux besoins et demandes de chaque élève (et de leurs parents). La première heure de cours servira à définir les besoins, échéances et forces de l'élève.
Mes cours s'adressent aux élèves du secondaire tous niveaux confondus, aux étudiants du supérieur et à toute personne souhaitant rafraîchir ou renforcer ses connaissances en mathématiques et en informatique. Cela fait longtemps que j'aide bénévolement des amis et connaissances dans la réussite de leurs études et j'espère pouvoir mettre cette expérience au profit de votre réussite :)

Adam

5.0

(3)

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

Giuliano

5.0

(3)

Python est un outil très puissant et polyvalent. Analyse d'images, analyse de données. Vous souhaitez créer votre propre logiciel ?
Vous souhaitez gérer vous-même votre matériel ?
Pour ceux qui veulent apprendre Python ou qui ont besoin d'aide pour un projet, je serais ravi de vous aider avec ça !

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.

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)

Yakine

5.0

(3)

Enseignant expérimenté – Mathématiques, Statistiques & Informatique

Avec plus de 10 ans d’expérience, j’accompagne les élèves et étudiants du collège à l’université, ainsi que les candidats aux concours (BCE, ECRICOME, TAGE MAGE, IAE MESSAGE...).

Cours proposés :

Mathématiques (soutien scolaire, approfondissement, préparation examens/concours)
Statistiques & probabilités appliquées
Informatique : Python, SQL, VBA, Data Mining
Coaching méthodologique (organisation, efficacité, confiance en soi)

Méthode : approche progressive et personnalisée, basée sur une évaluation diagnostique, des exercices ciblés et un suivi régulier pour garantir des progrès durables.

Enseignement en présentiel ou en ligne – cours individuels ou petits groupes.

Atouts :
Plus de 10 ans d’expérience
Résultats concrets (étudiants admis dans les meilleures écoles)
Pédagogie claire, structurée et motivante

Tarifs adaptés selon le niveau et la formule choisie.
Premier échange gratuit pour évaluer vos besoins.

Atteignez vos objectifs avec un accompagnement de qualité

Zakariae

5.0

(3)

Ce cours s’adresse aux personnes non arabophones souhaitant apprendre l’arabe de manière simple, progressive et pratique, tout en découvrant la prononciation marocaine (darija).
Il est accessible à tous les niveaux débutants, et ne nécessite aucune base préalable.
Grâce à une méthode interactive, vous apprendrez :
Les bases de l’alphabet arabe et la bonne prononciation.
Les expressions essentielles pour communiquer au quotidien.
La construction des phrases simples (présent, passé, futur).
Le vocabulaire utile : famille, nourriture, temps, déplacements, émotions...
Une initiation à la darija marocaine, pour comprendre et parler facilement avec les Marocains.
Le cours est adapté pour :
Les adultes, étudiants et voyageurs.
Les personnes souhaitant découvrir la culture marocaine.
Les apprenants cherchant un accompagnement patient, clair et motivant.
Je fournis :
Des supports de cours structurés (PDF + exercices).
Des enregistrements audio pour améliorer la prononciation.
Des mini-situations réelles pour pratiquer.
Un suivi personnalisé pour progresser en confiance.
📚 Méthode simple, claire et efficace
👨‍🏫 Accompagnement adapté à votre rythme

Raouf

5.0

(3)

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 ?

Laroussi

5.0

(3)

Séance 1 : Révolutionner sa Rédaction Scientifique avec LaTeX & l'IA
Durée : 2 Heures | Niveau : Débutant | Outils : Overleaf + IA**

Première Heure : Fondations et Environnement Cloud (60 min)

1. Introduction à la Philosophie LaTeX (15 min)

- Le concept "WYSIWYM" :** Expliquer la différence entre Word (*What You See Is What You Get*) et LaTeX (*What You See Is What You Mean*). Pourquoi le contenu prime sur la forme.
- Les avantages clés :** Qualité typographique inégalée, gestion automatique des références, stabilité sur les documents longs (thèses), et gratuité.
- La structure d'un fichier :** Distinction entre le **préambule** (le cerveau : réglages et packages) et le **corps du document** (le cœur : texte).

2. Immersion dans Overleaf (25 min)

- Configuration :** Création d'un compte et premier projet "Blank Project".
- Exploration de l'interface :** Le panneau de fichiers (gauche), l'éditeur de code (milieu) et la prévisualisation PDF (droite).
- Collaboration en temps réel :** Comment partager un projet et laisser des commentaires (comme sur Google Docs).
- L'historique et les versions :** Comment revenir en arrière en cas d'erreur de compilation.

3. Atelier Pratique : Mon Premier Document (20 min)

* Écriture des commandes de base : `\documentclass`, `\usepackage[french]{babel}`, `\title`, `\author`.
* Compilation du document et observation du résultat.
* Structuration : Utilisation de `\section` et `\subsection`.

Seconde Heure : Mathématiques et Magie de l'IA (60 min)

4. La puissance des Mathématiques (20 min)

- Modes mathématiques :** Différence entre le texte (`$...$`) et le bloc centré (`\[...\]`).
- Syntaxe essentielle :** Fractions `\frac{}{}`, exposants `^`, indices `_`, et racines `\sqrt{}`.
- Introduction aux packages AMS : Pourquoi amsmath et amssymb sont indispensables pour un rendu professionnel.

5. De la main à l'écran : L'IA au service du LaTeX (30 min)

- Présentation des outils d'OCR :** Utilisation de **Mathpix Snip** (le leader) ou de modèles comme Gemini/ChatGPT pour transformer une photo en code.
- Démonstration concrète :
1. Prendre une photo d'une formule manuscrite complexe (ex: une intégrale avec des matrices).
2. Utiliser l'IA pour générer le code LaTeX correspondant.
3. Correction et insertion : Apprendre à vérifier le code généré par l'IA avant de le copier-coller dans Overleaf.

6. Conclusion et Q&A (10 min)

* Synthèse des acquis.
* Ressources pour aller plus loin
* Définition de l'exercice pour la prichaine séance.

Farouk

5.0

(3)

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

5.0

(3)

A- SUJETS QUE VOUS POUVEZ EXPLORER ET MAÎTRISER :

1- FONDEMENTS 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 écriture d’un code clair, réutilisable et bien structuré
• Jupyter Notebook, Anaconda, Visual Studio Code, environnements virtuels et gestion des packages

2- PRÉPARATION ET EXPLORATION DES DONNÉES
• NumPy et pandas pour importer, nettoyer, transformer, filtrer, regrouper, restructurer et fusionner les données
• Valeurs manquantes, doublons, valeurs aberrantes, formats incohérents, fuite de données (data leakage) et validation de la qualité des données
• Analyse exploratoire des données à l’aide de statistiques descriptives, Matplotlib, Seaborn et interprétation graphique

3- 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 des algorithmes sélectionnés

4- APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE SUPERVISÉ
• Régression linéaire et polynomiale, régression logistique et modèles régularisés
• k plus proches voisins (k-nearest neighbours), arbres de décision, forêts aléatoires, gradient boosting, machines à vecteurs de support et classificateur naïf de Bayes
• Classification, régression, hypothèses des modèles, frontières de décision, importance des variables et interprétation des résultats

5- APPRENTISSAGE NON SUPERVISÉ
• Regroupement (clustering) par k-means, classification hiérarchique et méthodes fondées sur la densité
• Analyse en composantes principales, réduction de dimensionnalité, détection d’anomalies et découverte de structures ou de motifs
• Sélection des méthodes, évaluation de la structure des données et interprétation des résultats sans étiquettes prédéfinies

6- ÉVALUATION ET AMÉLIORATION DES MODÈLES
• Jeux d’entraînement, de validation et de test ; validation croisée ; optimisation des hyperparamètres
• Exactitude (accuracy), précision, rappel (recall), 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

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

8- APPLICATIONS DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
• Traitement automatique du langage naturel, classification de textes, plongements vectoriels (embeddings), analyse de 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

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

10- 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 lorsqu’ils sont utiles au projet
• Des bibliothèques supplémentaires peuvent être introduites en fonction de la spécialisation choisie et du jeu de données utilisé

11- PROJETS, RECHERCHE ET PRÉPARATION AUX ENTRETIENS
• Projets complets couvrant la préparation des données, le développement des modèles, leur évaluation, leur 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 de modèles et communication des résultats

B- TUTORAT PERSONNALISÉ : APPRENDRE À RAISONNER
L’apprentissage automatique 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 au-delà de la simple copie de code ou de l’utilisation de modèles comme des « boîtes noires ». Vous apprendrez à définir correctement le 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 vos connaissances mathématiques, de votre expérience en programmation, de votre jeu de données, de votre travail universitaire, 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.

Le premier cours gratuit combine une discussion portant sur votre parcours, vos objectifs et vos besoins en tutorat, une première évaluation de vos connaissances actuelles, une planification et une organisation personnalisées des séances, ainsi qu’un court cours d’essai afin de déterminer la méthode de travail la plus efficace.

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

Vous pouvez travailler avec votre propre jeu de données, travail universitaire, projet de recherche ou problématique professionnelle, 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 il 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.

Sofiane

5.0

(3)

Actif depuis plusieurs années en tant que professeur particulier.
j'ai fait 2 année à l’école préparatoire de science et technique et actuellement en licence informatique à l'université pierre et marie curie (paris 6)
Je suis disponible:
- tous les jours de la semaine

possibilité de cours en distentiel (skype, zoom ....)

Je suis un jeun professeur patient,rigoureux et méthodique.

Mes tarifs:
10 euros/ h

numéro de téléphone : 0761647303
adresse mail : [email protected]

Pour plus amples renseignements, vous pouvez me contacter, je vous répondrai avec plaisir.