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Professeur fiable
Ce professeur a un délai et un taux de réponse très élevé, démontrant un service de qualité et sa fidélité envers ses élèves.
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Depuis février 2019
Professeur depuis février 2019
cours de programmation (C++ | C | Java | PHP | Linux)
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Àpd 26 € /h
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Je donne des cours en Informatique dans les matières suivantes:
-C/C++/Java/PHP :
* les notions fondamentaux (Les variables / les Boucles/Structure Alternatives..).(Débutant)
* les concepts de programmation (méthodologie de résoudre des problème algorithmiques..).(Débutant)
* Programmation orienté objet. (intermédiaire)
* ...
-C/C++
* les notions de pointeur et d'allocation dynamique de la mémoire. (intermédiaire)
* la redéfinition des opérateurs avec le concept de programmation orienté objet. (intermédiaire)
* les structures de données ( les listes Simplement /Doublement chainée / les arbres..). (cours avancé)
* ...
-Linux
* Les commandes de base. (Débutant)
* Script shell. (Débutant)
Informations supplémentaires
on se connecte sur skype donc
Lieu
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En ligne depuis le Maroc
Présentation
-je donne des cours détaillés pour enrichir votre connaissance dans la programmation;
-j'utilise des exemples simples pour faciliter la compréhension;
-pour bien maîtriser les langages de programmation;
Education
Formation
-Master Spécialisé en Ingénieur Informatique et Internet;
-Licence Math & Informatique;
-DEUG en Math & informatique;
-Diplôme de Technicien Spécialisé en Développement Informatique;
Expérience / Qualifications
-développeur informatique.
la creation des applications Desktop pour gestion commercial avec java
-développeur web (back & front end).
la création des site web statique (vitrine en ligne) et dynamique.
Age
Adolescents (13-17 ans)
Adultes (18-64 ans)
Niveau du Cours
Débutant
Intermédiaire
Avancé
Durée
60 minutes
Enseigné en
français
arabe
Commentaires
Disponibilité semaine type
(GMT -04:00)
New York
at teacher icon
Cours par webcam
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Thu
Fri
Sat
Sun
00-04
04-08
08-12
12-16
16-20
20-24
vous voulez apprendre :

A utiliser la base de données : *
- la création de la base de données (LDD); (Débutant)
- la manipulation des données de la base de données (LMD);(Débutant)
- le contrôle de données de la base de donnes ( LCD); (intermédiaire)

La programmation au niveau de la base de données (PLSQL) (Trigger/Cursor...).(intermédiera).

Extraire des donnes a partir d'un texte ou bien une cahier de charge pour créer une schéma de base de donnes qui respecte les règle de merise ou bien un diagramme de classe pour le cas de l'UML.
=Merise;(Débutant)
=UML;(Débutant)
Les déférente diagramme (Dg de cas d'utilsation , Dg d'activité..);

*vous pouvez choisir entre les systèmes de gestion de base de données (SGBDR) suivant :
==>SQL SERVER
==>SQL ORACLE
==>MySQL
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Robert
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.
verified badge
Gaëlle
Pendant que les adultes débattent encore si les enfants devraient utiliser l'IA, ils l'utilisent déjà.

La question n'est pas "devraient-ils?", c'est "comment le faire intelligemment?"

Dans ce cours, vos enfants découvriront:
✓ Ce qu'est réellement l'IA: pas de magie, pas de mystère. Comment les machines pensent, ce qu'elles peuvent faire, ce qu'elles ne peuvent pas faire
✓ Comment fonctionne vraiment ChatGPT: non pas juste "poser une question et obtenir une réponse," mais pourquoi il répond ainsi, où il se trompe, quand lui faire confiance
✓ Ce que sont les LLMs (Large Language Models): dans un langage qu'il comprend, pas du jargon technique
✓ Créer avec l'IA: avatars personnalisés, histoires interactives, projets réels utilisant des outils vrais
✓ Penser critiquement sur l'IA: Biais, confidentialité, créativité. Qu'est-ce que l'IA fait mieux que les humains? Qu'est-ce qu'elle ne peut pas faire?
✓ Applications du monde réel: Comment l'IA transforme la médecine, l'éducation, l'art, les jeux vidéo, la vie quotidienne

Pourquoi c'est différent:
La plupart des cours d'IA pour enfants enseignent "voici l'outil, utilise-le." Je enseigne comment penser l'IA.
Ton enfant apprendra à voir l'IA non pas comme de la magie noire ou une solution à tout, mais comme un outil puissant avec des limites réelles.
Et, plus important : qu'il peut contrôler comment l'utiliser.

Ce qu'il rapporte à la maison:
Des projets réels qu'il a créés (avatar personnalisé, application interactive, analyse d'un cas d'IA réel). Une compréhension véritable de comment ça marche. Et la capacité d'utiliser l'IA de façon responsable et créative.

Format: En ligne | Sessions de 60–90 min | Flexible, adapté à son âge et son rythme

Pour les enfants curieux qui se demandent "Comment ChatGPT sait vraiment les choses?"
verified badge
Thioub
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)
verified badge
Farouk
Ces cours font partie d'une formation en introduction pratique et accessible au développement web 🌐💻, conçue pour celles et ceux qui souhaitent apprendre à créer un site web de A à Z.
En utilisant les technologies fondamentales du web — HTML 🧱, CSS 🎨 et JavaScript ⚙️ — vous apprendrez à structurer des pages, à les styliser et à les rendre interactives.

Mon approche pédagogique est centrée sur la pratique : chaque notion est accompagnée d’exemples concrets et d’exercices progressifs pour consolider vos acquis. Vous découvrirez comment construire une interface responsive 📱💡, gérer les événements utilisateur 🖱️ et appliquer des animations simples ✨ pour améliorer l’expérience utilisateur.

Que vous soyez débutant ou que vous cherchiez à consolider vos bases, cette formation vous guidera pas à pas vers l’autonomie dans la création de vos propres projets web 🚀

Plan de formation en 10 modules :

1. Introduction à la programmation 🧠💡
Comprendre les bases : logique, commandes linux, instructions et algorithmes simples.

2. Introduction à HTML 🧱📄
Structure d'une page web, balises principales, liens, images, tableaux, formulaires.

3. Accessibilité et SEO ♿🔍
Créer des sites inclusifs et bien référencés : balises sémantiques, attributs ARIA, bonnes pratiques SEO.

4. Introduction au CSS 🎨🖌️
Mise en forme, couleurs, typographie, boîtes, flexbox et layout responsive.

5. Git & GitHub 🗂️⚙️
Versionner son code et collaborer efficacement : commandes Git, création de dépôts, push/pull, pull requests.

6. JavaScript - Types de données 🔢📝
Nombres, chaînes, booléens, objets, tableaux... Apprendre à manipuler les données.

7. JavaScript - Fonctions et méthodes ⚙️🧩
Définir et appeler des fonctions, comprendre le scope, utiliser les méthodes natives.

8. JavaScript - Conditions ❓🔁
Maîtriser les instructions if, else, switch pour gérer les cas spécifiques.

9. JavaScript - Tableaux et boucles 🔄📊
Itérer efficacement avec for, while, forEach, manipuler les tableaux comme un pro.

10. Manipulation du DOM & Closures 🌐✨
Modifier le HTML/CSS depuis JS, ajouter des événements, comprendre les closures pour des interactions avancées.
verified badge
Ammar
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 DONNEES
• NumPy et pandas pour importer, nettoyer, transformer, filtrer, regrouper, restructurer et fusionner les 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 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, 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 (exactitude), précision, rappel (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

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 permettent d'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 gratuit 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 personnalisée 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.
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Le premier cours est couvert par notre Garantie Le-Bon-Prof
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Robert
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.
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Gaëlle
Pendant que les adultes débattent encore si les enfants devraient utiliser l'IA, ils l'utilisent déjà.

La question n'est pas "devraient-ils?", c'est "comment le faire intelligemment?"

Dans ce cours, vos enfants découvriront:
✓ Ce qu'est réellement l'IA: pas de magie, pas de mystère. Comment les machines pensent, ce qu'elles peuvent faire, ce qu'elles ne peuvent pas faire
✓ Comment fonctionne vraiment ChatGPT: non pas juste "poser une question et obtenir une réponse," mais pourquoi il répond ainsi, où il se trompe, quand lui faire confiance
✓ Ce que sont les LLMs (Large Language Models): dans un langage qu'il comprend, pas du jargon technique
✓ Créer avec l'IA: avatars personnalisés, histoires interactives, projets réels utilisant des outils vrais
✓ Penser critiquement sur l'IA: Biais, confidentialité, créativité. Qu'est-ce que l'IA fait mieux que les humains? Qu'est-ce qu'elle ne peut pas faire?
✓ Applications du monde réel: Comment l'IA transforme la médecine, l'éducation, l'art, les jeux vidéo, la vie quotidienne

Pourquoi c'est différent:
La plupart des cours d'IA pour enfants enseignent "voici l'outil, utilise-le." Je enseigne comment penser l'IA.
Ton enfant apprendra à voir l'IA non pas comme de la magie noire ou une solution à tout, mais comme un outil puissant avec des limites réelles.
Et, plus important : qu'il peut contrôler comment l'utiliser.

Ce qu'il rapporte à la maison:
Des projets réels qu'il a créés (avatar personnalisé, application interactive, analyse d'un cas d'IA réel). Une compréhension véritable de comment ça marche. Et la capacité d'utiliser l'IA de façon responsable et créative.

Format: En ligne | Sessions de 60–90 min | Flexible, adapté à son âge et son rythme

Pour les enfants curieux qui se demandent "Comment ChatGPT sait vraiment les choses?"
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Thioub
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)
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Farouk
Ces cours font partie d'une formation en introduction pratique et accessible au développement web 🌐💻, conçue pour celles et ceux qui souhaitent apprendre à créer un site web de A à Z.
En utilisant les technologies fondamentales du web — HTML 🧱, CSS 🎨 et JavaScript ⚙️ — vous apprendrez à structurer des pages, à les styliser et à les rendre interactives.

Mon approche pédagogique est centrée sur la pratique : chaque notion est accompagnée d’exemples concrets et d’exercices progressifs pour consolider vos acquis. Vous découvrirez comment construire une interface responsive 📱💡, gérer les événements utilisateur 🖱️ et appliquer des animations simples ✨ pour améliorer l’expérience utilisateur.

Que vous soyez débutant ou que vous cherchiez à consolider vos bases, cette formation vous guidera pas à pas vers l’autonomie dans la création de vos propres projets web 🚀

Plan de formation en 10 modules :

1. Introduction à la programmation 🧠💡
Comprendre les bases : logique, commandes linux, instructions et algorithmes simples.

2. Introduction à HTML 🧱📄
Structure d'une page web, balises principales, liens, images, tableaux, formulaires.

3. Accessibilité et SEO ♿🔍
Créer des sites inclusifs et bien référencés : balises sémantiques, attributs ARIA, bonnes pratiques SEO.

4. Introduction au CSS 🎨🖌️
Mise en forme, couleurs, typographie, boîtes, flexbox et layout responsive.

5. Git & GitHub 🗂️⚙️
Versionner son code et collaborer efficacement : commandes Git, création de dépôts, push/pull, pull requests.

6. JavaScript - Types de données 🔢📝
Nombres, chaînes, booléens, objets, tableaux... Apprendre à manipuler les données.

7. JavaScript - Fonctions et méthodes ⚙️🧩
Définir et appeler des fonctions, comprendre le scope, utiliser les méthodes natives.

8. JavaScript - Conditions ❓🔁
Maîtriser les instructions if, else, switch pour gérer les cas spécifiques.

9. JavaScript - Tableaux et boucles 🔄📊
Itérer efficacement avec for, while, forEach, manipuler les tableaux comme un pro.

10. Manipulation du DOM & Closures 🌐✨
Modifier le HTML/CSS depuis JS, ajouter des événements, comprendre les closures pour des interactions avancées.
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Ammar
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 DONNEES
• NumPy et pandas pour importer, nettoyer, transformer, filtrer, regrouper, restructurer et fusionner les 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 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, 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 (exactitude), précision, rappel (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

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 permettent d'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 gratuit 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 personnalisée 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.
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