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Professeur fiable
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Depuis avril 2020
Professeur depuis avril 2020
Cours particulier d'informatique ( programmation, OS et réseau)
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Àpd 27.25 Fr /h
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Bonjour,
Je peux vous aider dans l'apprentissage de l'informatique sur les sujets suivant:
- Programmation Java
- Programmation Python
- Réseaux
- Linux
- Bash scripting
- Création de site web

Mes cours sont destiné à un public de 16 ans et plus.
Le niveau des cours est destiné à un public débutant ou intermédiaire.
Informations supplémentaires
Vous aurez besoin d'un bon ordinateur.
Veuillez également me transmettre vos objectifs pour le cour.
Lieu
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Cours au domicile de l'élève :
  • Autour de Arlon, Belgique
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En ligne depuis la Belgique
Age
Adolescents (13-17 ans)
Adultes (18-64 ans)
Niveau du Cours
Débutant
Intermédiaire
Durée
60 minutes
Enseigné en
français
anglais
Disponibilité semaine type
(GMT -04:00)
New York
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Cours par webcam
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Cours à domicile
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00-04
04-08
08-12
12-16
16-20
20-24
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Fabien
Bonjour à toutes et tous,

Diplomé BAC + 3 en informatique de gestion en tant qu'analyste développeur. Je suis un professionnel du support informatique depuis 17 ans. Mon métier étant très polyvalent et en constante évolution, je suis l'évolution de l'informatique et me tiens constamment à jour au niveau des compétences et connaissances. Je suis avant tout un passionné dans mon domaine et je partagerai volontiers cela avec vous.

Ce que je peux proposer pour vous assister dans ce monde en pleine digitilasation :

- l'informatique pour les débutants : franchir le cap et devenir connecté, l'ordinateur ou la tablette, les applis, les paramètres de base, garder ses appareils fonctionnels, utilisation d'internet, gestion des fichiers

- l'informatique avancée : sécuriser son internet à la maison, optimiser le wifi, comprendre les paramètre avancés, achater sur internet de manière sure, sauvegarder vos données en ligne ou via un système de backup à la maison.

- réseaux sociaux : comprendre le besoin de bien sécuriser vos données personnelles, paramétrer, tester, garder le contrôle sur votre identité numérique

- multimedia à la maison : faire fonctionner et comprendre les interconnexions avec les plateformes en ligne, vos tv, consoles, tablettes, smartphones, objets connectés et s'assurer que tout se petit monde est performant et sécurisé, stockage multimédia partagé

- pour les étudiants en IT : logique, méthode d'analayse, base de données relationnelles (modélisation et SQL) , administration windows / unix de base, réseaux TCP IP, sécurité, VPN et firewall, ordonnancement de tâches, ..

N'hésitez pas à me solliciter pour l'un ou l'autre point que je n'ai pas mentionné, c'est tellement vaste que je ne peux pas tout lister.
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Dafnis
Bonjour,

Je suis un professeur de machine learning avec 5 ans d'expérience et je suis capable d'enseigner à tous les niveaux. Je suis spécialisé en utilisant Python et R pour enseigner les différents algorithmes de machine learning, y compris les réseaux de neurones, les arbres de décision et les algorithmes de clustering.

J'ai également une expérience approfondie dans l'utilisation de libraries Python et R populaires comme TensorFlow, Keras, Scikit-learn et ggplot2.

En plus de mon enseignement en matière de machine learning, je suis également capable d'aider mes étudiants à lire et à comprendre des articles de recherche pour leurs exposés, ainsi qu'à travailler sur des projets en Python et R.

Je suis passionné par l'apprentissage automatique et j'aime partager mon savoir avec mes étudiants. Si vous êtes intéressé par mes services en tant que professeur de machine learning pour tous les niveaux, n'hésitez pas à me contacter.

Je suis en mesure de vous enseigner les sujets suivants :

1.Python ou R
2.Exploration des données
3.Machinea learning
3.1. Intro ML
3.2. Linear Model
-> Linear Models for Regression and Classification
3.3. Kernel
-> Kernelization
3.4. Model selection
3.5. Ensemble model,
-> Bagging / RandomForest, Boosting (XGBoost,LightGBM,...) , Stacking
3.6. Data préprocessing
-> Data preprocessing
-> Pipelines: choose the right preprocessing steps and models in your pipeline
-> Cross-validation
3.7. Neural Networks
-> Neural architectures
-> Training neural nets: Forward pass: Tensor operations and Backward pass: Backpropagation
-> Neural network design: Activation functions, weight initialization and Optimizers
-> Neural networks in practice: Model selection, Early stopping, Memorization capacity and information bottleneck, L1/L2 regularization, Dropout, Batch normalization
3.8. Convolutional Neural Networks
-> Image convolution
-> Convolutional neural networks
->Data augmentation
-> Model interpretation
-> Using pre-trained networks (transfer learning)
3.9. Neural Networks for text
-> Bag of words representations, Word embeddings, Word2Vec, FastText, GloVe

En plus de mon enseignement en matière de machine learning, je peux également aider mes étudiants à se préparer pour les entretiens d'embauche pour des postes de data scientist.
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Fabien
Bonjour à toutes et tous,

Diplomé BAC + 3 en informatique de gestion en tant qu'analyste développeur. Je suis un professionnel du support informatique depuis 17 ans. Mon métier étant très polyvalent et en constante évolution, je suis l'évolution de l'informatique et me tiens constamment à jour au niveau des compétences et connaissances. Je suis avant tout un passionné dans mon domaine et je partagerai volontiers cela avec vous.

Ce que je peux proposer pour vous assister dans ce monde en pleine digitilasation :

- l'informatique pour les débutants : franchir le cap et devenir connecté, l'ordinateur ou la tablette, les applis, les paramètres de base, garder ses appareils fonctionnels, utilisation d'internet, gestion des fichiers

- l'informatique avancée : sécuriser son internet à la maison, optimiser le wifi, comprendre les paramètre avancés, achater sur internet de manière sure, sauvegarder vos données en ligne ou via un système de backup à la maison.

- réseaux sociaux : comprendre le besoin de bien sécuriser vos données personnelles, paramétrer, tester, garder le contrôle sur votre identité numérique

- multimedia à la maison : faire fonctionner et comprendre les interconnexions avec les plateformes en ligne, vos tv, consoles, tablettes, smartphones, objets connectés et s'assurer que tout se petit monde est performant et sécurisé, stockage multimédia partagé

- pour les étudiants en IT : logique, méthode d'analayse, base de données relationnelles (modélisation et SQL) , administration windows / unix de base, réseaux TCP IP, sécurité, VPN et firewall, ordonnancement de tâches, ..

N'hésitez pas à me solliciter pour l'un ou l'autre point que je n'ai pas mentionné, c'est tellement vaste que je ne peux pas tout lister.
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Dafnis
Bonjour,

Je suis un professeur de machine learning avec 5 ans d'expérience et je suis capable d'enseigner à tous les niveaux. Je suis spécialisé en utilisant Python et R pour enseigner les différents algorithmes de machine learning, y compris les réseaux de neurones, les arbres de décision et les algorithmes de clustering.

J'ai également une expérience approfondie dans l'utilisation de libraries Python et R populaires comme TensorFlow, Keras, Scikit-learn et ggplot2.

En plus de mon enseignement en matière de machine learning, je suis également capable d'aider mes étudiants à lire et à comprendre des articles de recherche pour leurs exposés, ainsi qu'à travailler sur des projets en Python et R.

Je suis passionné par l'apprentissage automatique et j'aime partager mon savoir avec mes étudiants. Si vous êtes intéressé par mes services en tant que professeur de machine learning pour tous les niveaux, n'hésitez pas à me contacter.

Je suis en mesure de vous enseigner les sujets suivants :

1.Python ou R
2.Exploration des données
3.Machinea learning
3.1. Intro ML
3.2. Linear Model
-> Linear Models for Regression and Classification
3.3. Kernel
-> Kernelization
3.4. Model selection
3.5. Ensemble model,
-> Bagging / RandomForest, Boosting (XGBoost,LightGBM,...) , Stacking
3.6. Data préprocessing
-> Data preprocessing
-> Pipelines: choose the right preprocessing steps and models in your pipeline
-> Cross-validation
3.7. Neural Networks
-> Neural architectures
-> Training neural nets: Forward pass: Tensor operations and Backward pass: Backpropagation
-> Neural network design: Activation functions, weight initialization and Optimizers
-> Neural networks in practice: Model selection, Early stopping, Memorization capacity and information bottleneck, L1/L2 regularization, Dropout, Batch normalization
3.8. Convolutional Neural Networks
-> Image convolution
-> Convolutional neural networks
->Data augmentation
-> Model interpretation
-> Using pre-trained networks (transfer learning)
3.9. Neural Networks for text
-> Bag of words representations, Word embeddings, Word2Vec, FastText, GloVe

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