Professeur fiable

Depuis l’émergence d’internet, les compétences en développement logiciel sont devenues l’une des compétences les plus recherchées sur le marché de l’emploi. Ce secteur me passionne depuis mon enfance et j’ai eu la chance de pouvoir y travailler. J’aimerais pouvoir faire passer ma passion de l’informatique à des jeunes ou moins jeunes voulant découvrir ce merveilleux domaine. Je vous propose donc mon aide pour l’apprentissage de la programmation dans différents languages de programmation, de la création du site web, manipulation de données, ... Voici la liste des languages que je peux vous proposer : - Python - Javascript - HTML/CSS - SQL - Scala (Spark) Dans mes cours nous pourrons aborder selon vos besoins : - Découverte des bases de la programmation - Comment créer un site web static ou dynamique - Création du script permettant la manipulation de données - Création d’AP I- Création du modèle de machine Learning - ... N’hésitez pas à me contacter si vous avez la moindre question.

Professeur fiable

5Élèves

La compréhension des algorithmes est essentielle pour quiconque se lance dans l'informatique ou la programmation. Dans ce cours, je propose une approche structurée de l'apprentissage des algorithmes, des concepts fondamentaux comme le tri et la recherche aux techniques avancées comme la programmation dynamique et la théorie des graphes. Que vous prépariez des examens, des entretiens de codage ou que vous souhaitiez améliorer vos compétences en résolution de problèmes, ce cours est conçu pour développer une solide pensée algorithmique. Grâce à des exemples pratiques et des explications étape par étape, j'aide les étudiants à maîtriser la logique et les techniques nécessaires pour écrire du code efficace et élégant.

Professeur fiable

1Élèves

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 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.

Professeur fiable

Maîtriser l'algorithmique en pseudo-code dans ce cours axé sur la pratique et contenant des dizaines d'algorithmes différents Dans ce cours, vous apprendrez les bases de la programmation informatique au travers du sujet fondamental enseigné dans toutes les écoles supérieures d'informatique : l'algorithmique. C'est l'étape initiale, de votre apprentissage pour devenir informaticien (de programmation) Dans un premier temps nous verrons une introduction large sur l'informatique de programmation, et nous expliquerons ce que sont les algorithmes. Ensuite, vous apprendrez le langage des informaticiens en étudiant le "pseudo-code", et vous apprendrez tous les concepts de l'informatique au travers d'une multitude d'exercices pratiques. Les sujets abordés sont très vastes et complets : Introduction - Syntax d'algorithme - type de données et Variables - Les opérateurs - Les instructions - Les conditions - La structure répétitive (les boucles) - Les tableaux - Les techniques de recherche - Algorithmes de tri - recherche dichotomique - Les fonctions - Les procédures - Récursivité -complexité - Introduction au langage C - ... Vos premiers programmes ... Enfin, vous commencerez à programmer en créant plusieurs algorithmes dans un langage de programmation spécifique (ici, langage C). Ces algorithmes sont applicables dans tous les langages de programmation. L'objectif... Avec plus de 8 heures d'e cours, des quizz, et une évaluation, vous disposerez du nécessaire pour continuer votre apprentissage de l'informatique de la programmation et avancer vers votre futur métier. À qui ce cours s'adresse-t-il ? Débutant en programmation Reconversion professionnelle Etudiants ou futurs étudiants en informatique Merci et à très vite ! IMAD

Professeur fiable

1Élèves

Ce cours de mathématiques s’adresse aux élèves du secondaire inférieur ou supérieur souhaitant renforcer leurs bases, combler des lacunes ou se préparer efficacement à un examen. Nous travaillerons ensemble la compréhension des notions clés (arithmétique, géométrie, algèbre, fonctions...) à travers des explications claires, des exercices progressifs et une méthode adaptée au rythme de chaque élève. L’objectif est de redonner confiance, de développer la logique et les capacités de raisonnement, et de rendre les mathématiques plus accessibles et concrètes. Ce cours convient également aux élèves en filière scientifique, technique ou linguistique ayant besoin d’un accompagnement régulier ou ponctuel.