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26 professeurs particuliers de programmation informatique à Laval

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Ammar

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20Fr

60-min.

/h

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1Élèves

Maîtrisez IA, Machine Learning, Data Science, Python et la Programmation avec un ingénieur PhD et professeur | Plus de 25 ans d’expertise | Traduisez ce texte en utilisant Google Translate.

Maîtrisez IA, Machine Learning, Data Science, Python et la Programmation avec un ingénieur PhD et professeur | Plus de 25 ans d’expertise | Traduisez ce texte en utilisant Google Translate.

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.

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Amin

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5.0

58 avis

(58)

26Fr

60-min.

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14Élèves

Programmation Python — De zéro à expert : Débutants, étudiants et personnes en reconversion professionnelleTraduisez ce texte en utilisant Google Translate.

Programmation Python — De zéro à expert : Débutants, étudiants et personnes en reconversion professionnelleTraduisez ce texte en utilisant Google Translate.

Python est actuellement le langage de programmation le plus demandé au monde, et l'un des plus faciles à apprendre avec un accompagnement adéquat. Que vous n'ayez jamais écrit une seule ligne de code ou que vous soyez étudiant et deviez réussir un cours de programmation, voici une introduction pratique et sans fioritures qui vous permettra d'écrire du vrai code dès la première séance. Ce que nous pouvons aborder en fonction de vos objectifs : Principes fondamentaux de Python : variables, boucles, fonctions, structures de données - Programmation orientée objet (POO) - Manipulation de données avec pandas et NumPy - Introduction à l'apprentissage automatique avec scikit-learn Gestion de bases de données avec SQL - C et Java sur demande - MATLAB et R sont disponibles pour les étudiants en ingénierie/sciences Pourquoi apprendre avec moi ? Je ne suis pas étudiant et je donne des cours particuliers ; je suis ingénieur professionnel et j’utilise Python quotidiennement pour l’analyse de données, la modélisation et l’automatisation. Je sais précisément quels concepts sont essentiels dans la pratique et lesquels vous pouvez ignorer pour le moment. Les séances sont 100% personnalisées : j'adapte le rythme, les exemples et les exercices à votre profil et à votre objectif, qu'il s'agisse de réussir votre examen universitaire, de mener à bien un projet ou de décrocher un emploi.

Boris

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5.0

9 avis

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25Fr

60-min.

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Initiation à la Programmation de Microcontrôleurs – Apprenez le C/C++ Facilement et Réalisez vos Premiers Projets

Initiation à la Programmation de Microcontrôleurs – Apprenez le C/C++ Facilement et Réalisez vos Premiers Projets

Vous êtes intéressé par le monde captivant des objets connectés, de la robotique ou de l'électronique embarquée ? "Initiation à la Programmation de Microcontrôleurs – Apprenez le C/C++ Facilement et Réalisez vos Premiers Projets" est le cours parfait pour vous plonger dans cet univers passionnant ! Ce cours est spécialement conçu pour les débutants qui souhaitent acquérir les bases de la programmation en C/C++ tout en apprenant à contrôler des microcontrôleurs comme les Arduino et les ESP32. Pourquoi se lancer dans la programmation de microcontrôleurs ? Essentiel pour l'électronique et la robotique : Les microcontrôleurs sont au cœur des objets connectés, des systèmes domotiques, des robots et bien plus encore. Projets pratiques et concrets : Apprenez à réaliser des projets utiles et amusants, tels que des systèmes de détection de mouvement, des lumières automatisées ou de petits robots. C et C++ : Langages polyvalents et performants : Utilisés dans l'industrie de l'embarqué, ils offrent une grande flexibilité et un contrôle total sur le matériel. Perspectives professionnelles : La demande pour des compétences en programmation embarquée est en forte augmentation dans les secteurs de l'électronique, de l'automobile et de l'Internet des Objets (IoT). Ce que vous allez apprendre : Ce cours aborde toutes les notions essentielles pour maîtriser la programmation en C/C++ appliquée aux microcontrôleurs : Introduction aux microcontrôleurs : Découvrez ce qu'est un microcontrôleur, son rôle et ses diverses applications dans le monde réel. Choisir et configurer votre plateforme : Explorez des plateformes populaires comme Arduino et ESP32, et apprenez à installer les environnements de développement (IDE) nécessaires (Arduino IDE, PlatformIO). Bases du C/C++ appliquées aux microcontrôleurs : Syntaxe de base, variables et types de données. Opérateurs mathématiques et logiques. Conditions (if, else, switch) et boucles (for, while). Fonctions : Définition, appel et organisation du code. Entrées et sorties numériques et analogiques : Lecture des capteurs (boutons, potentiomètres, capteurs de température). Commande des actionneurs (LEDs, moteurs, relais). Communication avec d'autres appareils : Communication série (UART) pour échanger des données avec un ordinateur. Protocoles I2C et SPI pour connecter plusieurs composants (écrans, capteurs avancés). Méthodologie et approche pédagogique : Apprentissage par la pratique : Chaque concept théorique est immédiatement mis en œuvre à travers des exercices pratiques et des mini-projets engageants. Cours interactifs en ligne : Les cours se déroulent en ligne, utilisant l'audio et le partage d'écran pour garantir une communication fluide et un apprentissage interactif. Progression structurée et adaptée : Le contenu est organisé pour permettre une progression étape par étape, allant du niveau débutant à intermédiaire. Approche personnalisée : Nous ajustons le rythme et le contenu en fonction de votre niveau et de vos besoins spécifiques. Projets motivants : Créez vos propres projets électroniques pour expérimenter et réaliser des dispositifs concrets. Pour qui ? Ce cours s'adresse à : Les débutants en programmation désireux de découvrir le C/C++ de manière pratique et ludique. Les passionnés d'électronique souhaitant apprendre à programmer leurs propres circuits et dispositifs embarqués. Les étudiants en informatique, électronique ou ingénierie qui cherchent à renforcer leurs compétences en programmation embarquée. Les makers et hobbyistes curieux de concevoir des projets innovants avec Arduino ou ESP32. Les professionnels en reconversion désireux d'acquérir des compétences recherchées dans l'IoT et l'électronique embarquée. Pourquoi choisir ce cours ? Un enseignant expérimenté : Le cours est animé par un ingénieur informaticien passionné par l'électronique et la programmation embarquée, avec une approche pédagogique claire et motivante. Des projets concrets et engageants : Chaque projet vous permet de mettre en pratique les concepts appris tout en réalisant des dispositifs utiles et amusants. Accompagnement personnalisé : Un suivi régulier pour s'assurer de votre progression et répondre à toutes vos questions. Flexibilité et accessibilité : Apprenez depuis chez vous à votre rythme, avec des ressources complémentaires pour approfondir vos connaissances. Comment ça fonctionne ? Évaluation initiale : Un bilan sur mesure pour définir vos objectifs et évaluer votre niveau de départ. Cours en ligne interactifs : Apprenez depuis chez vous avec des explications en direct, des démonstrations et des exercices pratiques. Suivi personnalisé : Recevez des retours réguliers sur vos progrès et des conseils pour vous améliorer en continu. Inscrivez-vous dès maintenant ! Ne laissez pas la programmation embarquée vous sembler difficile. Rejoignez-nous pour maîtriser le C/C++ appliqué aux microcontrôleurs et réalisez vos idées électroniques. Plongez dans le monde des objets connectés avec assurance et créativité !

Ahmed

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5.0

3 avis

(3)

29Fr

60-min.

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Cours en Mathematiques Physique Chimie Informatique

Cours en Mathematiques Physique Chimie Informatique

Tuteur en Mathématiques, Physique et Informatique | Montréal | Français & Anglais Cours particuliers en mathématiques, physique-chimie, SVT et informatique pour élèves du secondaire, cégep et université à M Programme français : collège, lycée, préparation au Bac (Maths, Physique-Chimie, SVT) — Stanislas, Marie de France Programme Québécois (Secondaire & CÉGEP), (NYA, NYB, NYC), université Mathématiques : Secondaire 1 à 5 (incluant les volets SN et CST). Sciences : Physique et Chimie de secondaire 5. CÉGEP : Calcul Intégral et Différentiel (NYA, NYB), Algèbre Linéaire (NYC), et Physique. Programme anglophone : secondary school, CÉGEP, university level Informatique : Java, C++, Linux, algorithmique Formations Baccalauréat spécialité Mathématiques B.Sc. Informatique, Finance et Mathématiques — McGill M.Sc. Informatique appliquée — Concordia Je donne des cours particuliers en mathématiques, physique-chimie et informatique depuis plus de 10 ans à Montréal. J'accompagne les élèves du secondaire, du cégep et de l'université, en programme québécois, francophone et anglophone. En mathématiques et physique, j'interviens du niveau secondaire jusqu'aux cours universitaires, incluant les cours de cégep NYA, NYB et NYC. Pour les élèves des écoles françaises de Montréal comme Stanislas ou Marie de France, je couvre le programme français du collège jusqu'au Baccalauréat spécialité Mathématiques en mathématiques, physique-chimie et SVT. En informatique, je donne des cours de programmation en Java, C++ et Linux, ainsi que des cours d'algorithmique pour les niveaux cégep et universitaire. Ma méthode repose sur la compréhension avant la mémorisation. Chaque séance est adaptée au niveau et aux objectifs de l'élève, qu'il s'agisse de combler des lacunes, préparer un examen ou approfondir une notion. Mon parcours est ancré dans les deux systèmes : diplômé du Baccalauréat français spécialité Mathématiques, B.Sc. Informatique-Finance-Mathématiques à McGill, M.Sc. Informatique appliquée à Concordia. Plus de 10 ans de tutorat en mathématiques, physique et informatique auprès d'élèves de tous niveaux à Montréal.

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Nos élèves de Laval évaluent leurs professeurs de Cours de Programmation Informatique.

Pour vous garantir la qualité de nos professeurs de Cours de Programmation Informatique, nous demandons à nos élèves de Laval de les évaluer.

Uniquement des avis d'élèves et garantis par Apprentus. Évalué 4.9 sur 5 sur une base de 93 avis.

Je tiens à exprimer toute ma gratitude envers Amin. Grâce à son accompagnement rigoureux, sa pédagogie claire et sa grande disponibilité, j’ai pu mener à bien l’analyse statistique de mon mémoire dans les meilleures conditions. Il a su rendre des notions parfois complexes beaucoup plus accessibles, en prenant toujours le temps d’expliquer avec précision et patience. Ses conseils méthodologiques, pertinents et adaptés à mon travail, ont considérablement amélioré la qualité de mon analyse et renforcé ma compréhension des outils statistiques. Au-delà de ses compétences académiques, j’ai particulièrement apprécié son implication sincère et son soutien constant tout au long de mon travail. Amin est passionné et engagé, qui fait réellement la différence dans le parcours des etudiants qui suit.

Très bonnes séances de cours particuliers avec Ahmed qui m'ont permis de bien mieux comprendre la méthodologie que je devais suivre pour les cours mathématiques à l'UQAM. J'ai pu bien améliorer mes résultats aux examens, ainsi qu'avoir des bases plus solides pour continuer dans mon programme en sciences de l'atmosphère. Je n’hésiterais pas à reprendre des séances. Un grand merci à Ahmed pour son aide.

Très bon professeur d'électronique analogique. Ne se contente pas simplement de donner les formules mais développe les solutions pour s'en sortir même en cas de changement de montage électronique. Très disponibles et claire dans ces explications, je conseille les cours avec Youssef.

Pour vous garantir la qualité de nos professeurs de Cours de Programmation Informatique, nous demandons à nos élèves de Laval de les évaluer.

Uniquement des avis d'élèves et garantis par Apprentus. Évalué 4.9 sur 5 sur une base de 93 avis.

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