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    Programmation en langage C : bases d'algorithmique et concepts avancés

    Le C est un langage incontournable pour tout bon programmeur. Inventé dans les années 70, il est toujours d'actualité dans la programmation système et la robotique.
    Apprendre le C vous offrira une solide base en algorithmique d'abord, et une bonne compréhension des concepts bas niveau telle que les pointeurs et l'allocation de mémoire.

    Informations supplémentaires

    Que vous soyez muni d'un ordinateur portable est préférable mais pas nécessaire.

    Lieu

    Au domicile de l'élève: Autour de Kénitra, Maroc

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    Info générales

    Age :
    Enfants (7-12 ans)
    Adolescents (13-17 ans)
    Adultes (18-64 ans)
    Seniors (65+ ans)
    Niveau du Cours :
    Débutant
    Intermédiaire
    Durée :
    60 minutes
    Enseigné en :français, arabe, anglais
    Python est le langage le plus populaire, notamment à cause de sa facilité et de sa flexibilité. utilisé dans plusieurs domaines comme le Web, data science et par conséquent le Machine Learning (ML). apprendre python vous ouvrira les vastes portes de la programmation.

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    Plus vous serez précis sur votre recherche de cours, sur vos disponibilités... plus Hamza sera en mesure d'accepter rapidement votre demande.

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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)

    Formé à Cambridge avec plus de 12 ans d'expérience en tutorat pour l'excellence : mathématiques, physique, programmation, ingénierie
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