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Programmation informatique (pistes générales et spécialisées)
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Ingénieur en informatique / Enseignant (spécialisé dans 'BIG DATA & IA'), je propose une pédagogie individualisée, une aide à la préparation des tests et des examens.Avec une méthode rigoureuse et une grande disponibilité, vous pourrez progresser en harmonie avec les cours de votre programme scolaire, avec des rapports de progression et des points de contrôle périodiques, vous serez prêt à affronter toutes les difficultés possibles.
Informations supplémentaires
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Programme scolaire fourni par l'élèveExtras documentation fournie par l'enseignant
Bonne division entre théorie et pratique
Lieu
Cours par webcam
Au domicile de l'élève: Autour de Paris, France






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Info générales
Age : | Enfants (7-12 ans) Adolescents (13-17 ans) Adultes (18-64 ans) Seniors (65+ ans) |
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Niveau du Cours : | Débutant Intermédiaire Avancé |
Durée : | 60 minutes 90 minutes 120 minutes |
Enseigné en : | français, anglais, arabe |
Présentation
*Ingénieur en Intelligence Artificielle et Data Science* Diplômé Master; un esprit vif et une grande volonté de partage
* J’enseigne pour la passion du savoir et l’échange intellectuel
* à la recherche d’Étudiants sérieux et motivés pour construire des connaissances avec des méthodes rigoureuse basée sur la collaboration et l’éthique du du travaille.
* "Work Smart AND Hard"
Education
Ancien élève des Classes Préparatoires, filière: "MPSI - MP"Diplôme de Licence fondamental "sc.mathématiques" - UIT.
Master "Informatiques - Big Data & Intelligence Artificielle " - UIT.
Certifié IBM, Google: Data Analysis
Expérience / Qualifications
3 ans d’expériences dans l’administration des cours de soutient personnalisé.Réalisations de nombreux workshop sur le langage de programmation Python, Web, et Intelligence Artificielle
Commentaires (11)
Sohayb m'a beaucoup aidé sur mon projet en python. Très à l'écoute de son élève, il repère les difficultés et donne de très bonnes méthodes pour progresser. Je le recommande fortement !
Un professeur à l'écoute. Efficacité et professionnalisme.
Il a été très doué pour m'expliquer et m'aider à réaliser mon projet. J’ai eu une excellente note et j’étais très reconnaissant !
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Respect, rigueur et efficacité!
très bon professeur
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Ingénieur en informatique (spécialisé en 'BIG DATA & IA')
Je propose une pédagogie individualisée, une aide à la préparation des concours ou des examens.
Avec une méthode rigoureuse et une grande disponibilité, il vous sera possible de progresser en harmonie avec les cours de votre établissement, avec des rapports d'avancement et des Chekpoints périodique, vous vous retrouverez fin prêt à vos examen sans affolement et sans surcharge.
Ingénieur en informatique (spécialisée en 'BIG DATA & IA').
Je propose une pédagogie individualisée, une aide à la préparation des concours et des examens.
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COURS D'ANALYSE DE DONNÉES STATISTIQUES : Maîtriser la manipulation, l’exploration et la modélisation de données pour la prise de décision
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 ?
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👨🏫 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)
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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
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4. Statistique descriptive et inférentielle
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- Tests statistiques : Khi2, t de Student, ANOVA
5. Modélisation prédictive (ML supervisé)
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- Arbre de décision, Random forest, KNN, SVM
- Évaluation : accuracy, recall, precision, F1-score, AUC
6. Segmentation et classification non supervisée
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7. Projets réels (au choix)
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Cours d’informatique pour élèves curieux et/ou expérimentés
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Introduction aux Interfaces Cerveau-Machine : EEG, Traitement du Signal et Intelligence Artificielle - Par un docteur en Génie Électrique
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