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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 juillet 2019
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Cours de programmation Web avec le framework LARAVEL
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Àpd 19.39 € /h
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Aujourd'hui utiliser les technologies Web pour produire une application est un avantage considérable pour qui veut apprendre le développement Web. Et donc Laravel est un framework écrire en PHP et très facile à utiliser et apprendre. Laravel est utiliser pour développer par mal de projets informatiques dans le monde du Web.
Informations supplémentaires
Ordinateur, les bases du langage PHP précisément la POO, MySQL
Lieu
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Cours au domicile de l'élève :
  • Autour de Tambacounda, Sénégal
  • Autour de Dakar, Sénégal
Age
Adolescents (13-17 ans)
Adultes (18-64 ans)
Seniors (65+ ans)
Niveau du Cours
Débutant
Intermédiaire
Avancé
Durée
60 minutes
90 minutes
120 minutes
Enseigné en
français
Disponibilité semaine type
(GMT -05:00)
New York
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Cours à domicile
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Sat
Sun
00-04
04-08
08-12
12-16
16-20
20-24
Vous voulez faire des interfaces utilisateurs à couper le souffle. Alors il vous faut Vue JS qui est excellent Framework JavaScript, en plus il est facile à apprendre.

Manipuler les élément HTML n'a jamais été aussi facile que quand vous savez utiliser Vue JS pour travailler.
Lire la suite
La programmation Web, est aujourd'hui incontournable, car avec l'avancer technologie, de plus de plus de monde veulent utiliser internet, d'ou l'importance de connaitre les outils tels que HTML, CSS et JAVASCRIPT pour un bon début, car c'est la base du WEB. Alors n'hésiter par à vous former dans ce domaine là.
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Azzedine
Devenez un Pro du Trading avec NinjaTrader !

Êtes-vous passionné par le trading et souhaitez-vous maîtriser l'une des plateformes de trading les plus puissantes du marché ? Si oui, cette annonce est pour vous !

En tant qu'expert chevronné de NinjaTrader, je propose des cours personnalisés pour vous aider à dompter cette plateforme de trading exceptionnelle. Que vous souhaitiez apprendre à trader manuellement ou à automatiser vos stratégies à l'aide de C# et d'indicateurs personnalisés, je suis là pour vous guider à chaque étape du processus.

Mes cours sont conçus pour les traders de tous niveaux, des débutants complets aux professionnels expérimentés. Voici ce que vous pouvez attendre :

- Une formation approfondie sur l'utilisation de NinjaTrader, y compris la navigation dans l'interface, l'exécution des ordres et l'analyse des marchés.
- Des instructions détaillées sur la création et l'optimisation de stratégies de trading automatisées en utilisant C#.
- Des conseils pratiques sur l'utilisation d'indicateurs personnalisés pour affiner votre analyse technique et prendre des décisions de trading éclairées.

Que vous cherchiez à générer des revenus supplémentaires grâce au trading ou à faire du trading votre carrière à plein temps, mes cours vous fourniront les connaissances et les compétences nécessaires pour réussir sur les marchés financiers.

Ne manquez pas cette opportunité de devenir un véritable expert du trading avec NinjaTrader ! Contactez-moi dès aujourd'hui pour réserver votre place et commencer votre parcours vers le succès financier.
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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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Azzedine
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Thioub
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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 :
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1. Introduction à l’analyse de données

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- Typologie des données (quantitatives, qualitatives)

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2. Préparation des données

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3. Visualisation et exploration

- Graphiques de distribution, de corrélation, de tendance

- Tableaux croisés, heatmaps, boxplots

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4. Statistique descriptive et inférentielle

- Moyenne, Médiane, Ecart-type, Corrélation

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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)

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7. Projets réels (au choix)

- Analyse des ventes / Churn client / Scoring de crédit / Santé publique

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💻 Outils utilisés :

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