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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 programmation Matlab Simulink. 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. Matlab est à la fois un logiciel et un langage de programmation scientifique développé par la société américaine MathWorks qui permet de réaliser différentes opérations de calcul numérique. Par exemple, la manipulation d'algorithmes, l'affichage de courbes de données ou même la génération de matrices. Il est utilisé dans tous ce qui est programmation, signaux et systèmes, traitement de signal ... Il contient une autre partie de programmation graphique appelée Simulink, dédiée à la programmation et la modélisation des systèmes dynamiques (Très utilisé dans la discipline de l'automatique et la régulation industrielle). 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, Assembleur , PIC, Arduino LabVIEW Microcontrôleur PIC Microprocesseur

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Découvrez la puissance de Python avec un formateur expérimenté en informatique ! Je suis Hamza, un développeur passionné et mentor chevronné avec une vaste expérience dans l'enseignement de la programmation. Mon approche pédagogique unique vous permettra d'acquérir rapidement des compétences solides en Python, tout en découvrant ses applications concrètes dans le monde professionnel. Ce que vous apprendrez : Fondamentaux de Python (variables, structures de contrôle, fonctions) Programmation orientée objet avancée Analyse et visualisation de données avec pandas et matplotlib Développement d'interfaces graphiques avec PyQt Projets pratiques inspirés de cas réels en entreprise Pourquoi me choisir ? Plus de 10 ans d'expérience en formation et mentorat Méthode pédagogique adaptée à tous les niveaux Approche hands-on basée sur des projets concrets Passion contagieuse pour le code et l'innovation technologique Que vous soyez débutant cherchant à vous lancer dans la programmation ou professionnel souhaitant monter en compétences, ce cours vous ouvrira de nouvelles perspectives passionnantes dans le monde du développement logiciel et de la data science. Rejoignez-moi pour un voyage captivant au cœur du langage de programmation le plus polyvalent et demandé du marché ! Réservez maintenant et faites le premier pas vers la maîtrise de Python. Votre carrière en tant que développeur Python commence ici !

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Ce cours complet vous propose un accompagnement progressif et personnalisé pour maîtriser en profondeur : L’algorithmique (logique, résolution de problèmes, structures de contrôle, récursivité, complexité) La programmation avec Python (bases, POO, scripts, automatisation, projets concrets) Le développement web : Frontend : HTML5, CSS3, JavaScript (DOM, événements, API) Backend (initiation) : concepts de serveurs, bases de données, frameworks modernes Notions de Git, hébergement et déploiement Le cours est adapté à tous les niveaux, du débutant complet à l’apprenant avancé souhaitant approfondir ou se professionnaliser. Objectif : acquérir de vraies compétences pratiques pour développer des projets, créer des applications, ou se préparer à une carrière tech.

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Cours de Maths college & lyccée preparation exam cours de programmation <<je promets la 1ère place dans ta classe>> je donne des stratégies et je vous apprends à penser, à présenter des arguments forts, logiques et mathématiques je vous apprends à écrire de bons algorithmes et même des programmes du monde réel dans de nombreux langages de programmation

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Plusieurs élèves ont des difficultés à résoudre les problèmes et exercices de mathématiques. Mon but est de faciliter l'apprentissage des mathématiques au élèves en utilisant les techniques que j'ai acquis durant mon cursus universitaire et mes expériences professionnelles d'enseignement depuis 2016. Il y a possibilité d'étudier les langages de programmation et logiciels de simulation. Je suis titulaire d'un doctorat en mathématiques et informatique.

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Python cours avec un prix symbolique. Beaucoup de projets à partager dans le futur. je fais du freelance et j'ai un historique et beaucoup d'expériences. Je peux vous apprendre à créer des logiciels pour pc et des applications pour tel .envoyer moi un message pour plus infos

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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.

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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)

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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.

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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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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.