Cours sur les circuits numériques : FPGA, VHDL, SYSTEMVERILOG, UVM.

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Àpd 18 € /h

Si vous cherchez à acquérir un avantage concurrentiel dans le domaine VLSI, vous avez trouvé la ressource idéale. En tant qu'ingénieur chevronné en vérification de la conception matérielle, j'offre mes services de tutorat aux personnes intéressées à se plonger dans l'électronique numérique, ainsi que les circuits FPGA/ASIC/SoC. Que vous ayez besoin d'assistance en Design (VHDL, VERILOG, SYSTEMVERILOG) ou en Vérification (Simulation Synopsys), je suis bien équipé pour vous apporter le support dont vous avez besoin. N'hésitez pas à me contacter sans hésiter.

Lieu

En ligne depuis le Maroc

Présentation

Je suis un ingénieur en vérification de la conception matérielle et un doctorant en apprentissage profond et systèmes embarqués, si vous recherchez des cours sur :
l'électronique numérique, les processus de conception et de vérification, l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond, alors vous êtes au bon endroit.

Compétences:
• Intelligence artificielle, apprentissage automatique et apprentissage en profondeur
• Méthodologies de vérification : UVM, piloté par C, formel (SVA), OOP, vérification aléatoire contrainte, vérification pilotée par métrique, bancs de test basés sur UVM et C, couverture de code.
• Langages : System Verilog, C, C++, Tcl, Verilog, VHDL, Makefile, Python, XML.
• Simulation : VCS/ Synopsys.
• Gestion des données, tracking : SVN, JIRA.
• Flux : plan de vérification, plannings, VIP, Bancs de test, Séquences et cas de test, tests d'intégration, couverture, checkers et assertions, régressions.

Education

Doctorant : Développement/optimisation de systèmes embarqués et d'algorithmes de traitement d'images pour la détection d'infractions routières en temps réel.
Ingénieur en systèmes électroniques embarqués.

Expérience / Qualifications

2 ans et plus en tant qu'ingénieur de vérification.
1 an+ en tant qu'ingénieur logiciel automobile.
Compétences:
• Intelligence artificielle, apprentissage automatique et apprentissage en profondeur
• Méthodologies de vérification : UVM, piloté par C, formel (SVA), OOP, vérification aléatoire contrainte, vérification pilotée par métrique, bancs de test basés sur UVM et C, couverture de code.
• Langages : System Verilog, C, C++, Tcl, Verilog, VHDL, Makefile, Python, XML.
• Simulation : VCS/ Synopsys.
• Gestion des données, tracking : SVN, JIRA.
• Flux : plan de vérification, plannings, VIP, Bancs de test, Séquences et cas de test, tests d'intégration, couverture, checkers et assertions, régressions.

Age

Enfants (4-6 ans)

Enfants (7-12 ans)

Adolescents (13-17 ans)

Adultes (18-64 ans)

Seniors (65+ ans)

Niveau du Cours

Débutant

Intermédiaire

Durée

60 minutes

Enseigné en

anglais

français

arabe

Compétences

Circuits electroniques

Programmation informatique

Ingénierie

Disponibilité semaine type

(GMT -04:00)

New York

Cours par webcam

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08-12

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16-20

20-24

Cours sur l'apprentissage automatique avec Python, des concepts clés aux applications

18 € /h

L'objectif de ce programme est de vous fournir les compétences et l'expérience nécessaires pour commencer votre voyage et prendre une longueur d'avance dans l'apprentissage automatique.
Couvrant les principaux types d'apprentissage automatique, le programme offre une compréhension théorique complète de l'apprentissage automatique avec des possibilités de pratiquer l'utilisation d'algorithmes, de méthodes,
et les meilleures pratiques associées à l'apprentissage automatique. Vous aurez également la possibilité de développer vos propres projets en utilisant des frameworks open source pertinents et
bibliothèques et appliquez vos apprentissages dans divers cours à un projet final.

Que vous maîtrisiez déjà la programmation Python, les statistiques et l'algèbre linéaire, ou que vous ayez un intérêt général et que vous souhaitiez apprendre,
cette série orientée débutant/intermédiaire vous convient.

4.85

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Ingénieur et professeur supérieur de sciences de l'ingénieur assure des cours de soutien en électronique analogique et numérique à tout niveau, écoles d’ingénieurs. ayant un savoir scientifique et technique, cinq ans d’expérience dans le domaine d’enseignement, pédagogique et un sens d'écoute et d'analyse, je suis capable d'aider les élèves et les étudiants et de les former dans les chapitres dont ils ont des difficultés. pour plus d'info veuillez me contacter

Abdelali

4.85

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Bonjour, je suis ingénieur en génie électrique électronique, ayant une grande expérience en tant que professeur dans l'enseignement supérieur en sciences de l'ingénieur et en génie électrique, ainsi qu'une riche expérience en tant qu'ingénieur systèmes embarqués, en architecture EE, ADAS, Tests et validations dans le secteur automobile.

Je propose pour les étudiants du cycle supérieur des cours de soutien et des formations dans les matières des sciences de l'ingénieurs notamment en Automatique et régulation industrielle. Ma méthodologie se base sur l'acquisition des connaissances et notions de cours de manière très simple et également sur la pratique en utilisant des logiciels les plus utilisé dans le marché.

L’automatique est la discipline qui, d’une manière générale, traite de la commande des systèmes. Elle revêt donc un caractère très important dans le domaine industriel auquel elle apporte à la fois des solutions, des méthodes d’étude ainsi que des démarches systématiques d’analyse. Il s'agit d'une discipline scientifique qui étudie les systèmes dynamiques, les signaux et l’information, à des fins de conduite ou de prise de décision.

Ce cours est constitué de 6 chapitres repartis comme suit :

Chapitre 1 : Introduction à l’automatique & aux systèmes asservis
Chapitre 2 : Modélisation mathématiques des SLCI
Chapitre 3 : Analyse temporelle & fréquentielle des SLCI
Chapitre 4 : Commande des SLCI & algèbre des schémas blocs
Chapitre 5 : Stabilité & performances des SLCI
Chapitre 6 : Correction et régulation des systèmes asservis

Je donne également des cours et formations en :

Systèmes embarqués, systèmes ADAS et ingénierie automobile
Circuits électriques et électroniques
Automatique
Régulation industrielle
Traitement de signal
Programmation c/c++ , Assembleur , PIC, Arduino
Matlab
LabVIEW
Microcontrôleur PIC
Microprocesseur

Jeremy

4.85

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Professeur passioné et empathique. J'ai une maîtrise en physique avec distinction de l'Université de Leicester (une des 5 meilleures universités de physique au Royaume-Uni selon The Guardian) et un diplôme - français - de l'École Européenne De Bruxelles II dans laquelle j'ai obtenu 90% en Physique et 85% en Maths.

Aider les personnes à comprendre des sujets et compétences difficiles est quelque chose qui me passionne dû à ma personalité empathique. J'ai 5 ans d'expérience dans l'enseignement de la physique et des mathématiques, ayant travaillé avec des enfants défavorisés dans une école de devoirs ainsi qu'en tutorat privé. Dans le domaine du soutien scolaire privé, je dispose d'une expérience étendue auprès d'élèves présentant des troubles de l'apprentissage (TDAH, dyslexie, dyscalculie, notamment), ainsi qu'auprès de jeunes enfants (7-12 ans) et d'élèves plus âgés en préparation au baccalauréat dans des filières avancées de mathématiques et de physique.

Dans mes cours, j'ai pour objectif :

- d'aider les étudiants à obtenir de meilleures notes aux examens / tests dans toutes les branches de la physique et des mathématiques
- d'expliquer clairement et décomposer les sujets
- de donner un contexte et/ou des exemples d'applications de sujets (pour améliorer la compréhension et la mémorisation)
- d'aider avec le TDAH & autres troubles d'apprentissage
- de donner des conseils pratiques pour les candidatures universitaires (par exemple, UCAS au Royaume-Uni) et discuter des recherches / travaux et projets passionnants en physique sur lesquels vous pourrez travailler plus tard dans la vie.

La physique a une pléthore d'applications utiles et fascinantes, de la détection des ondes gravitationnelles et des sursauts gamma au développement de nouvelles techniques d'imagerie médicale et de la nanotechnologie (par exemple, les smartphones). C'est un sujet qui me passionne beaucoup et j'espère mettre à profit mes années d'expérience et mes connaissances approfondies pour vous aider à comprendre et à aimer le sujet ! Mes cours seront toujours adaptés aux besoins individuels de l'élève. N'hésitez pas à me contacter si vous avez des questions!

Adam

4.85

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..................................... (satisfait ou remboursé)...............
Expert en génien électrique
Doctorant en génie électrique et énergies renouvelables
ingénieur en génie électrique et informatique industrielle
Je propose des cours d'enseignement à domicile permettant de faire face aux difficultés rencontrées par les élèves lors de leur scolarité,
Ces cours permettent à l'élève de se remettre à niveau et de reprendre confiance dans toutes les matières scientifiques, de même qu'ils le préparent efficacement aux Baccalauréat, aux Classes Préparatoire ou examens divers.
===Automatique (Régulation asservissement et automatisme (discrét,continu)========
===Electrotechnique (Machines électriques ) et électronique de puissance (onduleur redresseur)=======
===Traitement de signal continu et échantillonné=================
===Programmation VHDL ,microcontrôleur et microprocesseur (intel,ARM)============
===Electronique haute fréquence (transistor,diode,AOP, bruit )============
===Propagation des ondes électromagnétiques et antennes========
===Electronique analogique et numérique (filtres, bascules, sysml,Grafcet,amplificateur)=====
===Réalisation des projets électriques
===MATLAB ARDUINO Proteus ISIS
=== Energies renouvelables

OBJECTIFS DES COURS ET DÉMARCHE PÉDAGOGIQUE

Reprise et approfondissement des notions fondamentales au travers d'exercices avec rappels de cours.

Mettre l'élève dans une situation de questionnements et de recherche.

Répondre aux problèmes et questions individuels

Entrainement aux exercices afin d'atteindre une maitrise réelle des contenus.

Apprendre à construire un raisonnement théorique à partir des faits observables ou des hypothèses.

Préparation spécifique aux exigences du supérieur (approfondissement des contenus, augmentation des capacités de travail, enrichissement du bagage scientifique)

Cette démarche pédagogique s'avère efficace puisqu'elle m'a conduit souvent à des résultats intéressants avec mes élèves .

Giuliano

4.85

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Python est un langage de programmation puissant et polyvalent offrant d'innombrables possibilités. Il peut être utilisé pour l'analyse de données, le traitement d'images, l'automatisation, le développement logiciel, le contrôle matériel et bien plus encore.

Vous souhaitez créer votre propre logiciel ?
Vous travaillez avec des données ou des images ?
Automatiser les tâches répétitives ?
Contrôlez ou gérez votre propre matériel ?

Que vous débutiez tout juste l'apprentissage de Python ou que vous ayez déjà un projet spécifique et ayez besoin de conseils, je serais ravi de vous aider.

Mon objectif est d'expliquer les choses clairement, de m'adapter à votre niveau et de vous aider à comprendre non seulement comment faire fonctionner quelque chose, mais aussi pourquoi cela fonctionne.

Transformons vos idées en projets Python fonctionnels !

Emna

4.85

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Je donnerais des cours en informatique surtout pour les lycéens. Diplômée en master de recherche en informatique, je voulais aider les débutants à découvrir mieux ce milieu ainsi de bien se préparer pour son bac. Dans ce domaine le théorique comme le pratique est très important je vais vous suivis dans tous.

Salah

4.85

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Maîtrisez Python avec des Cours Personnalisés

Découvrez l'art de la programmation avec des cours de Python conçus sur mesure pour répondre à vos besoins spécifiques. Que vous soyez débutant, intermédiaire ou professionnel, mes leçons s'adaptent à tous les niveaux.

Pourquoi Choisir Mes Cours?

Approche Pédagogique Personnalisée: Chaque cours est adapté à votre niveau de compétence et à vos objectifs individuels.

Expérience Pratique: Apprenez en pratiquant avec des projets concrets qui renforcent votre compréhension et vos compétences.

Soutien Continu: Bénéficiez d'un soutien illimité par e-mail pour toutes vos questions entre les sessions.

En tant qu'expert en Python, j'ai une passion pour enseigner et partager mes connaissances. Mon objectif est de vous guider efficacement dans votre parcours d'apprentissage.

Réservez Votre Premier Cours:

Commencez votre voyage vers la maîtrise de Python dès maintenant en réservant votre première leçon. Que vous aspiriez à entrer dans le domaine du développement ou à perfectionner vos compétences existantes, ces cours sont conçus pour vous.

Amine

4.85

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Découvrez des cours de programmation adaptés aux enfants ! Avec une approche ludique et éducative, mes leçons permettent aux jeunes esprits de plonger dans le monde fascinant de la programmation. Offrez à vos enfants une opportunité d'apprentissage enrichissante dans un environnement amusant et stimulant.

Ayoub

4.85

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Cette session de préparation est dédiée aux étudiants visant les classes préparatoires aux grandes écoles (CPGE) scientifiques, avec un focus particulier sur les matières de Physique et Sciences de l ingénieur . L’objectif est de renforcer les bases et d’approfondir les connaissances pour réussir.

1. Mécanique :
Cinématique : Étude des mouvements rectilignes et circulaires, vecteurs position, vitesse et accélération.
Dynamique : Lois de Newton, travail et énergie, théorème de l’énergie cinétique.

2. Électromagnétisme / Electrocinétique et Electronique :
Électrostatique : Charges et champs électriques, potentiel électrique, capacité.
Magnétostatique : Champs magnétiques, forces de Lorentz, induction électromagnétique.
Courants Alternatifs : Circuits RLC, résonance, impédance.

3. Thermodynamique :
Principes de la thermodynamique : Énergie interne, chaleur, travail, premier et second principes.
Gaz parfaits et réels : Équations d’état, transformations thermodynamiques.

4. Sciences industrielles :
Automatique Linéaire , Cinématique , Statique .

Pour plus d’informations et pour vous inscrire à la session de préparation, veuillez me contacter.

Bonne préparation et succès dans vos études !

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Hassane

4.85

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Description :
Ce cours est idéal pour les débutants ou intermédiaires souhaitant apprendre la programmation à travers des langages comme C#, Java ou Python. Avec une approche progressive, vous serez guidé de l’algorithmique de base à la programmation orientée objet.

Objectifs :

Introduction aux algorithmes et à leur mise en œuvre.
Maîtriser les bases des langages C#, Java, et Python.
Comprendre les notions de classes, objets, et gestion des erreurs.
Méthodes et format des cours :

Cours en visio : Explications claires et exercices pratiques.
Flexibilité : Un accompagnement personnalisé pour répondre à vos attentes.
Pour qui ?
Étudiants ou professionnels débutants en programmation, ou préparant des examens.

Thioub

4.85

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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)

Francis

4.85

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Vous souhaitez progresser en mathématiques, en informatique ou en programmation ?
Je propose un accompagnement personnalisé pour vous aider à :

* Consolider vos bases en mathématiques et en algorithmique.

* Développer un esprit logique solide pour concevoir des programmes fiables.

* Apprendre à modéliser des problèmes sous forme d’algorithmes.

* Traduire vos algorithmes dans le langage de programmation de votre choix (Python, C, Java, etc.).

* Grâce à une approche progressive et adaptée à votre niveau (débutant, intermédiaire ou avancé), vous serez capable de :

* Comprendre et maîtriser les concepts informatiques essentiels.

* Développer des applications robustes et bien structurées.

* Gagner en autonomie et en confiance dans vos projets académiques ou professionnels.

Mon objectif est de vous accompagner pas à pas pour que vous deveniez à l’aise avec les mathématiques appliquées à l’informatique et la programmation.

Hayat

4.85

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Ce cours est conçu pour toute personne souhaitant s’initier à la data science à l’aide du langage Python. Il propose une introduction pratique aux outils fondamentaux de l’analyse de données tels que NumPy, pandas, matplotlib et seaborn. Vous apprendrez à manipuler des jeux de données, réaliser des visualisations, et poser les bases de l’analyse statistique et de l’apprentissage automatique.

Le cours combine théorie et exercices pratiques, pour une progression efficace et concrète. Aucune expérience préalable en programmation n’est nécessaire : nous commencerons par les bases pour bâtir des compétences solides et utilisables rapidement.

Ammar

4.85

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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.

Abdelmalek

4.85

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Ce parcours de formation pratique est conçu pour aider les étudiants à démarrer tout projet, et est spécialement adapté aux laboratoires OT et aux applications industrielles. En partant de zéro, les étudiants acquerront de solides bases en programmation Python grâce à des concepts pratiques et pertinents pour l'industrie.

Plan de cours : |
01 - Configuration et notions de base de l'environnement Python |
02 - Variables, nombres, octets et hexadécimal en Python |
03 - Fonctions logiques du flux de contrôle |
04 - Structures de données (listes, tuples, dictionnaires et ensembles) |
05 - Mise en forme des chaînes de caractères, compréhensions et gestion des exceptions |
06 - Gestionnaires d'E/S de fichiers, de Pathlib et de contexte |
07 - Programmation orientée objet (Classes et POO) |
08 - Bibliothèque standard, modules et notions de base en réseau |

Évaluation et appréciation :
Les étudiants passeront un mini-test à la fin de chaque module. De plus, un rapport d'audit et d'évaluation des performances leur sera envoyé après les tests.
Durée:
5 à 15 jours (selon le rythme de la cohorte)