Introduction à la programmation orientée objet - informatique

Àpd 20 Fr /h

Ce cours est fait pour les débutants et ceux qui s'y connaissent en programmation et veulent s'initier à la programmation orientée objet (POO).
La programmation orientée objet est un paradigme de programmation utilisé dans nombre de langages de programmation dont le Java qui sera utilisé ici.
Ce paradigme est à appréhender comme une philosophie, en ce qu'elle nécessite de penser différemment les choses.
Le cours couvera les principes de la POO : l'héritage, l'encapsulation, le polymorphisme.
Nous aborderons en premier temps les bases de Java afin de pouvoir effectuer compilation, débogage et exécution.
Il est nécessaire que vous ayez les bases de l'algorithmique ou/et de programmation afin d'aborder le paradigme,
ce cours reste accessible pour les débutants.

Informations supplémentaires

Ordinateur (portable de préférence).

Lieu

En ligne depuis la France

Présentation

Je suis étudiant en informatique à l'ENS Rennes et ai un fort intérêt pour l'enseignement depuis jeune.
Je pense que tout le monde peut parvenir à une certaine réussite à condition de se préparer correctement et de prendre son temps.
Ayant eu moult élèves à mon expérience (collégiens, lycéens et étudiants) je constate souvent que les difficultés de chacun relèvent dans la compréhension
de soi et de son professeur; le langage, les pauses entre explications, les besoins illustratifs... C'est donc davantage un travail collectif et surtout psychologique.
Je cherche donc à évaluer votre niveau et définir concrètement vos difficultés, suite à cela un dialogue s'installe afin de vous faire comprendre et d'y travailler avec une suite d'exercices spécifiques.
Gardons en tête que c'est un modèle de travail qui se veut être efficace et concis à l'opposé du travail de groupe d'où l'utilité de cours particuliers privés.
Si vous n'êtes pas satisfaits alors nous y travaillerons ensemble jusqu'à franchir vos objectifs.
Le seul prérequis essentiel à votre réussite sera votre motivation, l'un peut très bien vouloir réussir mais ne pas s'en donner les moyens en s'adonnant à la distraction.

Education

CPGE MPSI (Mathématiques, Physique, Science de l'Ingénieur) - Lycée Albert Schweitzer (Le Raincy) - 2020/2021,
L2 Informatique - Sorbonne Université - 2021/2022,
Magistère d'Informatique - ENS Rennes - 2022/20XX.

Expérience / Qualifications

- Cours particuliers à des collégiens (introduction à l'informatique; cours de mathématiques)
- Cours particuliers à des lycéens (programmation orientée objet; python; java; sites web; cours de mathématiques)
- Cours particuliers à des étudiants en licence informatique (programmation orientée objet; c++; python)
- Responsable d'aide aux devoirs au collège (toutes matières; spécialité mathématiques; corrections) (2 classes hebdomadaires).
- Assistant professeur de mathématiques au collège (aide en classe et observation)
- Animateur d'un serveur d'apprentissage aux fondamentaux de l'informatique
- Développeur indépendant de logiciels informatiques

Age

Adolescents (13-17 ans)

Adultes (18-64 ans)

Niveau du Cours

Débutant

Intermédiaire

Durée

60 minutes

Enseigné en

français

anglais

Compétences

Informatique

Java

Programmation informatique

Commentaires

Disponibilité semaine type

(GMT -04:00)

New York

Cours par webcam

Mon

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Sun

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08-12

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16-20

20-24

Cours particuliers - mathématiques - collège/lycée

14 Fr /h

Étudiant proposant des cours particuliers en mathématiques, du collège au lycée.
Cela traite de l'aide aux devoirs à un cours sur un sujet en mathématiques.
Il peut s'agir d'un soutien scolaire comme d'un avancement ou un prolongement de connaissances.

Introduction aux bases de l'Informatique - Algorithmique - Python

18 Fr /h

Vous apprendrez les fondamentaux de l'informatique, passant de comprendre comment parle un ordinateur à comment lui parler. Les bases de l'algorithmique iront de paire et on s'habituera à utiliser le python comme langage de programmation comme le pseudocode.
Créez vos premiers programmes informatiques simples et initiez-vous à l'informatique.

4.85

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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

Adam

4.85

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Apprenez à coder avec méthode et logique
Que ce soit pour réussir la spécialité NSI au lycée, concevoir des projets personnels ou préparer des études supérieures scientifiques, la maîtrise du code repose sur une pensée algorithmique solide. J'aide les élèves à comprendre la structure des langages et la logique des données.

Domaines et langages enseignés :

Algorithmique & Logique : Conception de structures de données et résolution de problèmes.

Langages de Programmation : Python, C/C++, C# et Java.

Gestion des Données : Analyse et requêtes SQL / bases de données.

Développement Web de base : HTML & CSS pour la création de pages structurées.

L'objectif est d'amener l'élève de la simple écriture de code à une véritable autonomie de développement.

Robert

4.85

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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.

Khalil

4.85

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Si vous avez déjà eu l’impression que les sciences et les mathématiques étaient difficiles, c’est probablement parce que personne ne vous a montré comment penser comme un résolveur de problèmes.
Dans mes cours, vous apprendrez non seulement des formules ou du code, mais aussi comment vraiment comprendre les concepts, les appliquer et développer une forte intuition logique.

J'enseigne:
• 🔢 Mathématiques : de l’algèbre et du calcul à la résolution de problèmes appliqués pour une utilisation dans le monde réel.
• 💻 Informatique : Principes fondamentaux du codage (Python, C++), algorithmes et pensée logique pour les apprenants débutants et intermédiaires.
• ⚛️ Physique : Mécanique, thermodynamique et exemples pratiques qui rendent les idées abstraites simples et visuelles.

Ingénieur logiciel et étudiant en master d'ingénierie à l'Université de Nagoya, je mets à profit mes connaissances académiques et mon expérience pratique de projets concrets. Mon approche pédagogique est interactive, visuelle et privilégie la compréhension à la mémorisation.

Transformons les problèmes complexes en solutions claires et étape par étape, et faisons de l’apprentissage quelque chose que vous appréciez vraiment.

Amin

4.85

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Êtes-vous étudiant, ingénieur ou professionnel ayant besoin d'utiliser concrètement des données, et non pas seulement d'en apprendre la théorie ?
Ce cours est construit autour de problèmes et de codes réels. Nous laissons de côté les formules théoriques et passons directement à l'application des statistiques et de la science des données comme le font les professionnels : avec Python (pandas, NumPy, scikit-learn, matplotlib) et R (RStudio).
Ce que nous proposons, adapté à votre niveau et à vos objectifs :
- Statistiques descriptives et inférentielles (celles qui comptent vraiment)
- Nettoyage, exploration et visualisation des données
- Régression, classification et introduction à l'apprentissage automatique
- Principes de base des séries temporelles et des prévisions
- R pour l'analyse statistique et la recherche académique

À qui s'adresse ce programme :
- Étudiants universitaires en statistiques, en économie, en ingénierie ou en biologie
- Les professionnels souhaitant se spécialiser dans l'analyse de données ou la science des données
- Les chercheurs qui doivent traiter et présenter correctement les données

J'utilise Python et R professionnellement en tant qu'ingénieur en activité — tout ce que j'enseigne provient d'applications réelles, et non de simples exercices théoriques.

Salah

4.85

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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.

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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.

Alain

4.85

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Vous souhaitez comprendre le fonctionnement des bases de données relationnelles et apprendre à utiliser SQL, le langage le plus répandu pour gérer et interroger les données ? Ce cours est conçu pour vous fournir les connaissances essentielles et les compétences pratiques nécessaires pour tirer parti des bases de données relationnelles.

Dans un monde de plus en plus axé sur les données, savoir manipuler des bases de données est un atout essentiel. Que vous soyez étudiant, développeur débutant, analyste de données ou simplement curieux d'apprendre, ce cours vous donnera les bases nécessaires pour réussir.

Ce que vous allez apprendre :
Introduction aux bases de données relationnelles : Familiarisez-vous avec les concepts clés tels que les tables, les lignes, les colonnes, ainsi que les clés primaires et étrangères.
Langage SQL de base : Apprenez à rédiger des requêtes simples comme SELECT, INSERT, UPDATE et DELETE.
Filtrage et tri des données : Utilisez des clauses telles que WHERE, ORDER BY et LIMIT pour manipuler les résultats de vos requêtes.
Jointures (JOIN) : Connectez plusieurs tables pour obtenir des informations plus complètes et pertinentes.
Fonctions d'agrégation : Apprenez à calculer des statistiques comme COUNT, SUM, AVG, MIN et MAX.
Sous-requêtes et vues : Organisez vos requêtes de manière plus sophistiquée pour des analyses approfondies.
Pratiques recommandées : Améliorez vos requêtes pour optimiser les performances.

Pourquoi opter pour ce cours ?
Approche progressive : Des explications claires et détaillées pour assimiler les concepts sans se sentir perdu.
Pratique avant tout : Des exercices interactifs et des exemples concrets pour mettre en pratique immédiatement ce que vous apprenez.
Projets concrets : Participez à des projets pratiques pour renforcer vos compétences en SQL.
Flexibilité et confort : Apprenez depuis chez vous, sans caméra, en utilisant l'audio et le partage d'écran pour une expérience immersive.
Un atout professionnel : Maîtriser SQL est une compétence prisée dans de nombreux domaines, notamment en développement web, data science et analyse de données.

Ce cours s'adresse à plusieurs types de personnes :
- Aux débutants complets qui n'ont jamais utilisé de base de données relationnelle.
- Aux développeurs souhaitant ajouter SQL à leurs compétences.
- Aux analystes de données désireux d'améliorer leurs capacités d'interrogation et d'analyse.
- Aux étudiants en informatique qui souhaitent approfondir leurs connaissances en bases de données relationnelles.

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

- Un ordinateur (Windows, Mac ou Linux).
- Un logiciel de gestion de base de données tel que MySQL ou SQLite (pas d’inquiétude, nous vous guiderons pour l'installation).
- La motivation d'apprendre et de pratiquer à travers des exercices concrets.

Rejoignez ce cours dès maintenant et apprenez les bases des bases de données relationnelles avec SQL ! Ne laissez pas passer cette chance de plonger dans un domaine fascinant où la gestion des données devient simple et efficace. Prêt à relever le défi ? Inscrivez-vous aujourd'hui et commencez votre aventure avec SQL !

Boris

4.85

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Description du Cours :
Vous souhaitez apprendre à programmer en C, C++ ou Java, mais vous ne savez pas par où commencer ? Ce cours est fait pour vous ! "Premiers Pas en C, C++ et Java" est conçu pour les débutants qui veulent maîtriser la syntaxe de base de ces langages populaires et réaliser leurs premiers projets de programmation.

Pourquoi apprendre le C, le C++ et le Java ?
C : Langage fondamental utilisé pour comprendre les concepts de base de la programmation, avec des performances rapides et une grande efficacité en gestion mémoire.
C++ : Extension puissante du C avec une programmation orientée objet, largement utilisé dans les jeux vidéo, les logiciels système et les applications haute performance.
Java : Langage polyvalent et orienté objet, indispensable dans le développement d'applications mobiles (Android), web et d'entreprise.
Opportunités professionnelles : Ces langages sont très demandés sur le marché du travail et constituent une base solide pour apprendre d'autres langages de programmation.
Ce que vous allez apprendre :
Ce cours vous guidera pas à pas à travers les notions essentielles pour maîtriser les bases de la programmation en C, C++ et Java :

Installation et configuration : Mise en place de l'environnement de développement pour chaque langage.
Syntaxe de base et structures de contrôle : Variables, types de données, opérateurs, conditions (if, switch) et boucles (for, while, do-while).
Fonctions et modularité : Définition, appel et utilisation des fonctions pour organiser et réutiliser le code.
Tableaux et pointeurs (C/C++) : Manipulation des tableaux, des chaînes de caractères et compréhension des pointeurs en C/C++.
Programmation orientée objet (C++ et Java) : Introduction aux classes, objets, héritage, polymorphisme et encapsulation.
Gestion de la mémoire (C/C++) : Allocation dynamique et gestion de la mémoire avec malloc/free et new/delete.
Entrées et sorties : Interaction avec l'utilisateur via la console et lecture/écriture de fichiers.
Introduction aux projets pratiques : Développement de mini-projets pour appliquer les concepts appris, tels que des calculatrices, des jeux simples ou des systèmes de gestion de données.
Méthodologie et approche pédagogique :
Explications claires et progressives : Chaque concept est expliqué de manière simple et illustré par des exemples concrets.
Pratique intensive : De nombreux exercices pratiques pour renforcer votre compréhension et vous entraîner à écrire du code.
Projets motivants : Vous réaliserez des mini-projets à la fin de chaque module pour mettre en pratique vos compétences nouvellement acquises.
Interaction dynamique en ligne : Les cours se déroulent en ligne avec l'utilisation de l'audio et du partage d'écran, garantissant une communication fluide et un apprentissage interactif.
Suivi personnalisé : Le contenu et le rythme du cours s'adaptent à votre niveau et à vos objectifs, avec un accompagnement sur mesure pour maximiser vos progrès.
Pour qui ?
Ce cours s'adresse à :

Les débutants n'ayant jamais programmé auparavant et souhaitant apprendre les bases de C, C++ et Java.
Les étudiants en informatique ou en ingénierie voulant maîtriser ces langages incontournables pour leurs études.
Les professionnels en reconversion souhaitant acquérir des compétences en programmation pour évoluer dans le domaine du développement logiciel.
Les développeurs autodidactes souhaitant élargir leurs connaissances en apprenant de nouveaux langages.
Pourquoi choisir ce cours ?
Enseignement structuré et progressif : Le cours suit une progression logique, du niveau débutant aux notions intermédiaires, vous permettant d'apprendre à votre rythme.
Un enseignant expérimenté : Le cours est animé par un ingénieur informaticien maîtrisant parfaitement C, C++ et Java, avec une approche pédagogique claire et motivante.
Des résultats rapides : Vous serez capable d'écrire vos propres programmes et de réaliser vos premiers projets en peu de temps.
Comment ça marche ?
Évaluation initiale : Un bilan personnalisé pour identifier vos objectifs et votre niveau de départ.
Cours en ligne interactifs : Apprenez depuis chez vous grâce à des explications en direct, des démonstrations et des exercices pratiques.
Suivi personnalisé : Recevez un feedback régulier sur vos progrès et des conseils pour vous améliorer continuellement.
Inscrivez-vous dès maintenant !
Ne laissez plus la programmation vous sembler complexe. Rejoignez-nous pour maîtriser les bases de C, C++ et Java et apprendre à coder facilement. Lancez-vous dans le développement logiciel avec confiance et plaisir !

Thioub

4.85

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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)

Raouf

4.85

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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

4.85

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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.

Nesrine

4.85

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Je suis docteure en informatique et en analyse de données, avec 15 ans d’expérience dans l’enseignement universitaire.

Je propose des cours de soutien et de formation en informatique, adaptés à tous les niveaux, du débutant à l’avancé.

🔹 Ce que vous allez apprendre :

Les bases de la programmation (Python, C...)
L’algorithmique et les structures de données
L’analyse de données avec Python
La méthodologie pour réussir vos études et vos examens

🔹 Pour qui ?

Étudiants (licence, master, écoles d’ingénieurs)
Débutants souhaitant apprendre la programmation
Toute personne souhaitant se perfectionner en informatique

🔹 Ma méthode :

Explications simples, claires et progressives
Exercices pratiques et cas concrets
Accompagnement personnalisé selon votre niveau
Préparation aux examens, projets et devoirs

🎯 Mon objectif est de vous aider à comprendre en profondeur, à gagner en confiance et à devenir autonome.

🎯Je suis particulièrement spécialisée dans l’accompagnement des étudiants universitaires et des projets avancés.

🎯Je propose également une préparation à la certification ISTQB (niveau Foundation), avec explications claires, exemples pratiques et entraînement aux questions types d’examen.

Ammar

4.85

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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.

Xavier

4.85

(13)

Bonjour je donne des cours d'informatique, internet et téléphonie (smartphone).
J'ai une formation d'ingénieur en informatique et management avec quelques années d'expériences.
J'ai déjà donné des cours en France à domicile.
Je suis sérieux, pédagogue, à l'écoute dans vos besoins et questions. J'aime être au service et j'ai un bon sens relationnel.

Sebastien

4.85

(13)

Vous souhaitez mieux comprendre votre ordinateur, Internet ou les nouveaux outils d’intelligence artificielle sans vous sentir dépassé par le jargon technique ?

Je suis Sébastien, technicien et formateur informatique indépendant avec plus de 10 ans d’expérience dans le support aux utilisateurs, dont plusieurs années comme responsable support informatique.

Mes cours s’adressent particulièrement aux adultes et seniors, débutants ou de niveau intermédiaire ainsi qu'aux associations.
Ici, pas de programme rigide : votre objectif devient le programme.

Selon vos besoins, nous pouvons travailler sur Windows, l’organisation de vos fichiers et dossiers, l'utilisation d'Internet, votre messagerie, l'utilisation de vos navigateurs web, toute la bureautique, vos logiciels courants, vos sauvegardes, la compréhension de votre smartphone ou tablette, la bonne utilisation des logiciels de visioconférences ou encore la sécurité numérique.

Je propose également une initiation à ChatGPT et à l’intelligence artificielle : prise en main, formulation de demandes efficaces, personnalisation, amélioration des réponses, recherche de sources, vérification des informations et protection de vos données personnelles, création d'images et vidéos et bien d'autre aspects étonnants...

Ma méthode est simple : je vous montre, puis vous prenez la main.

Vous pratiquez directement pendant la séance, posez toutes vos questions et pouvez recommencer autant que nécessaire.
Si une explication ne vous convient pas, j’en chercherai une autre plus adaptée.

Mon objectif n’est pas de vous faire mémoriser une succession de clics, mais de vous aider à prendre du recul sur la technique et comprendre suffisamment le fonctionnement général pour devenir réellement autonome, même en cas de mise à jour ultérieure.

Plus vous comprenez, moins vous avez besoin de retenir !

Les cours peuvent avoir lieu à distance par webcam (avec replay fourni) ou à votre domicile dans les Pyrénées-Orientales selon votre secteur.
Ce que j’apprécie le plus dans la formation, c’est de vous voir reprendre confiance en vous et gagner progressivement en autonomie.

Votre numérique. Enfin à vous !