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Depuis avril 2021
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Devenez un Développeur Full Stack : Maîtrisez HTML, CSS, JavaScript, React, Node.js, MongoDB et Plus !
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Vous voulez devenir un développeur full stack confirmé ? J'ai ce qu'il vous faut pour maitriser le MERN stack qui est l'un des stacks les plus demandés auprès des offres d'emplois ou de freelances, et surtout le plus amusant à apprendre !
On va créer ensemble des projets pratiques en utilisant différents frameworks et technologies du web :
- Front end : HTML / CSS / Tailwind CSS / Javascript / React js
- Back end : Node js / Express js / Firebase / MongoDB
- Modélisation et conception : Merise / UML
- Outils de gestion de versions : Git
- Bonus : Outils et astuces de productivité sur VSCode
Informations supplémentaires
Une bonne connexion internet et un éditeur de texte (vscode), c'est tout ce qui faut pour pouvoir commencer !
Lieu
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En ligne depuis le Maroc
Présentation
Oussama, diplômé d'un Bachelor en systèmes d'informations et génie logiciel, je suis enthousiaste des technologies Javascript.
J'aime beaucoup aider les gens à surmonter leurs difficultés en informatique.
Au début j'avais l'habitude d'aider mes collègues qui ont apprécié ma façon d'expliquer qui ont trouvé amusante et efficace, et ensuite j'ai commencé à donner des cours de soutien en programmation et en développement web, ce qui m'a aidé à développer des techniques pédagogiques et avoir la capacité de simplifier les concepts les plus complexes en donnant des exemples clairs et pertinents.
Education
Bachelor - Systèmes d'informations et génie logiciel - Faculté des sciences Dhar El Mahraz
BTS - Développement des systèmes d'information - BTS Settat
BAC - Sciences et techniques électrique - Lycée technique Al Khawarizmi
Expérience / Qualifications
Développeur full stack (React js, Node js, Vue js, Laravel) et python (programmation de scripts d'automatisation) en plein temps.
Enseigneur en informatique.
Age
Enfants (7-12 ans)
Adolescents (13-17 ans)
Adultes (18-64 ans)
Seniors (65+ ans)
Niveau du Cours
Débutant
Intermédiaire
Avancé
Durée
60 minutes
Enseigné en
français
anglais
arabe
Commentaires
Disponibilité semaine type
(GMT -04:00)
New York
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08-12
12-16
16-20
20-24
Vous souhaitez comprendre les bases essentielles de l'informatique et améliorer vos compétences en résolution de problèmes ? Ce cours est fait pour vous ! Nous allons explorer ensemble les algorithmes et les structures de données, qui sont au cœur du développement logiciel performant, tout en les mettant en pratique avec le langage Python.

Voici ce que vous apprendrez :

Introduction aux algorithmes : Comprendre les concepts de base comme les conditions, les boucles, les fonctions, la récursivité, la complexité temporelle et spatiale et bien plus..
Structures de données classiques : Tableaux, listes chaînées, piles, files d'attente, arbres, graphes, etc.
Algorithmes de tri et de recherche : Tri rapide, tri par insertion, recherche binaire, etc.
Projets pratiques : Résoudre des problèmes réels pour bien ancrer les concepts.
Bonus : Outils et astuces de productivité sur VSCode
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Cours Similaires
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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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Si vous avez déjà eu l’impression que les sciences et les mathématiques étaient difficiles, c’est probablement parce que personne ne vous a montré comment penser comme un résolveur de problèmes.
Dans mes cours, vous apprendrez non seulement des formules ou du code, mais aussi comment vraiment comprendre les concepts, les appliquer et développer une forte intuition logique.

J'enseigne:
• 🔢 Mathématiques : de l’algèbre et du calcul à la résolution de problèmes appliqués pour une utilisation dans le monde réel.
• 💻 Informatique : Principes fondamentaux du codage (Python, C++), algorithmes et pensée logique pour les apprenants débutants et intermédiaires.
• ⚛️ Physique : Mécanique, thermodynamique et exemples pratiques qui rendent les idées abstraites simples et visuelles.

Ingénieur logiciel et étudiant en master d'ingénierie à l'Université de Nagoya, je mets à profit mes connaissances académiques et mon expérience pratique de projets concrets. Mon approche pédagogique est interactive, visuelle et privilégie la compréhension à la mémorisation.

Transformons les problèmes complexes en solutions claires et étape par étape, et faisons de l’apprentissage quelque chose que vous appréciez vraiment.
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Python est actuellement le langage de programmation le plus demandé au monde, et l'un des plus faciles à apprendre avec un accompagnement adéquat.
Que vous n'ayez jamais écrit une seule ligne de code ou que vous soyez étudiant et deviez réussir un cours de programmation, voici une introduction pratique et sans fioritures qui vous permettra d'écrire du vrai code dès la première séance.
Ce que nous pouvons aborder en fonction de vos objectifs :

Principes fondamentaux de Python : variables, boucles, fonctions, structures de données
- Programmation orientée objet (POO)
- Manipulation de données avec pandas et NumPy
- Introduction à l'apprentissage automatique avec scikit-learn
Gestion de bases de données avec SQL
- C et Java sur demande
- MATLAB et R sont disponibles pour les étudiants en ingénierie/sciences

Pourquoi apprendre avec moi ?
Je ne suis pas étudiant et je donne des cours particuliers ; je suis ingénieur professionnel et j’utilise Python quotidiennement pour l’analyse de données, la modélisation et l’automatisation. Je sais précisément quels concepts sont essentiels dans la pratique et lesquels vous pouvez ignorer pour le moment.
Les séances sont 100% personnalisées : j'adapte le rythme, les exemples et les exercices à votre profil et à votre objectif, qu'il s'agisse de réussir votre examen universitaire, de mener à bien un projet ou de décrocher un emploi.
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Diplômée universitaire de 34 ans, ingénieur de gestion, avec 12 ans d'experience professionnelle propose ses services d'enseignement.

Cours de (1H uniquement en ligne) - 1H30 ou 2H dépendant la matière/niveau/localisation
Professeur pédagogue et organisé avec de bonnes techniques de révisions et d'organisation
Microsoft Office - excel/word/powerpoint - mail - dactylographie - ...

Pédagogue et patiente avec une bonne méthodologie adaptée à chaque élève

Taux de réussite de 97% sur un suivi régulier

N'hésitez pas à me contacter pour plus d'information !
À bientôt
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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.
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Vous êtes impliqué dans les finances, la gestion, la planification, la gestion de projet, les ressources humaines, ou peut-être même un étudiant ambitieux désireux de perfectionner ses compétences en matière de tableau de bord professionnel. Si vous recherchez une solution qui va au-delà des limitations d'Excel et de PowerPoint, alors vous êtes au bon endroit : permettez moi de vous présenter Power BI.

Avec Power BI, je vous propose bien plus qu'un simple outil. C'est une passerelle vers des rapports interactifs, une gestion efficace des données et une analyse avancée. Voici ce que je peux vous offrir :

- Création et gestion experte de rapports interactifs.
- Transformation et nettoyage minutieux des données pour une précision maximale.
- Utilisation des puissantes formules DAX pour une analyse de données avancée.
- Création de visualisations personnalisées et de tableaux de bord percutants.
- Partage sécurisé et publication de vos rapports pour une collaboration sans heurts.
-Automatisation des tâches répétitives avec Power BI & Power Query.

Peu importe vos besoins spécifiques - qu'il s'agisse de projets professionnels, d'études ou d'aspirations personnelles - je suis là pour vous offrir une solution sur mesure. Ensemble, nous créerons un programme adapté à vos objectifs, vous guidant à chaque étape de votre parcours d'apprentissage.

Que vous soyez un novice cherchant à maîtriser les bases ou un expert désireux d'approfondir vos connaissances en analyse de données, je suis là pour vous fournir l'expertise et le soutien nécessaires pour réussir.
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Ayant été élève de classe préparatoire en MP* à Paris, j'entamerai cette année ma première année à l'ENSEEIHT, une école d'informatique à Toulouse.
Je peux effectuer des cours de programmation du collège au niveau de classe préparatoire. Je vous assure des cours de Scratch, de Python et de Ocaml.
J'ai commencé à programmer à l'âge de 12 ans. Durant ma scolarité au collège, j'ai effectué plusieurs programmes. L'un de mes plus élaborés est un bot Discord en JavaScript avec plusieurs fonctionnalités comme la calculatrice ou jouer à un pendu. J'ai également programmé un pendu à l'aide de Scratch. Puis, avec un ami, j'ai programmé un jeu de piano sur Python.

J'espère pouvoir utiliser cette expérience pour vous accompagner au mieux. Je vous proposerai des exercices formateurs d'informatique. Je souhaite pouvoir vous partager ma passion.
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Les algorithmes vous semblent difficiles ? Vous pensez qu'ils sont réservés aux spécialistes en informatique ? Détrompez-vous ! Ce cours vous prouve que concevoir et analyser des algorithmes peut être simple et accessible à tous.

Que vous soyez étudiant en informatique, novice en programmation, ou simplement curieux de comprendre le fonctionnement des logiciels, ce cours vous accompagnera pas à pas pour saisir les bases des algorithmes sans vous perdre dans le jargon technique.

Ce que vous allez apprendre :
Comprendre les algorithmes : Qu'est-ce qu'un algorithme ? Pourquoi sont-ils cruciaux en informatique ?
Conception d'algorithmes : Apprenez à décomposer des problèmes complexes en étapes simples et logiques.
Structures de contrôle : Maîtrisez les instructions conditionnelles (if, else) et les boucles (for, while) pour créer des algorithmes dynamiques.
Pseudocode et diagrammes de flux : Représentez vos idées clairement avant même de les coder.
Analyse de complexité : Découvrez les concepts de complexité temporelle et spatiale (Big O) de manière intuitive.
Algorithmes courants : Explorez des algorithmes de tri (Tri par insertion, Tri à bulles) et de recherche (Recherche linéaire, Recherche dichotomique).
Résolution de problèmes : Mettez en pratique vos connaissances à travers des exercices inspirés de situations réelles.

Pourquoi choisir ce cours ?
Explications simples et claires : Chaque concept est présenté de manière intuitive, accompagné d'exemples concrets et d'analogies tirées de la vie quotidienne.
Approche progressive : Vous progressez du plus simple au plus complexe, étape par étape, sans jamais vous sentir perdu.
Exercices pratiques : Appliquez vos connaissances à travers des exercices ludiques et des projets concrets.
Flexibilité et confort : Apprenez depuis chez vous, sans avoir besoin de caméra, grâce à un partage d’écran interactif pour une expérience fluide.
Un atout professionnel : La maîtrise des algorithmes est une compétence très recherchée dans les domaines du développement logiciel, de la data science et de l'intelligence artificielle.
À qui s'adresse ce cours ?
Aux débutants complets qui souhaitent comprendre les algorithmes sans se perdre dans des explications trop techniques.
Aux étudiants en informatique désireux de renforcer leurs bases en conception et analyse d'algorithmes.
Aux développeurs novices qui veulent écrire un code plus optimisé et efficace.
À toute personne curieuse d'explorer les fondements de la logique informatique.
Prérequis :
Aucun ! Ce cours est ouvert à tous, même si vous n'avez jamais programmé auparavant.
Il vous suffit d’avoir :

Un ordinateur pour suivre les exercices (aucune installation complexe n’est requise).
La motivation d'apprendre et de pratiquer avec des exemples concrets.

Rejoignez ce cours dès maintenant et découvrez à quel point les algorithmes peuvent être à la fois simples et amusants ! Ne laissez pas passer cette chance de comprendre enfin la logique qui se cache derrière les logiciels et applications que vous utilisez chaque jour. Prêt à relever le défi ? Inscrivez-vous aujourd'hui et commencez votre aventure avec les algorithmes !
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Ce cours de soutien en informatique est destiné aux étudiants et apprenants souhaitant renforcer leurs bases ou améliorer leur niveau en informatique et en programmation.
J’accompagne les participants de manière pédagogique et progressive, en m’adaptant à leur niveau et à leurs objectifs (cours universitaires, formations, travaux pratiques, examens, projets).
L’objectif est de comprendre, pratiquer et gagner en autonomie grâce à des explications claires et des exemples concrets.
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Objectif : Comprendre l'IA sans peur, l'utiliser pour simplifier sa vie et savoir identifier les pièges numériques et utiliser Word, Excel, etc. sans difficulté.

1 : Démystifier l'IA (C'est quoi exactement ?)
L’IA n’est pas un robot de film : Différence entre la fiction et la réalité.

Comment ça marche (simplement) : L'image de la "bibliothèque géante" : l'IA a lu des milliards de livres et s'en sert pour prédire la suite d'une phrase ou créer une image.

Où est-elle déjà présente ? Les correcteurs d'orthographe, les suggestions Netflix/YouTube, le GPS, et les assistants vocaux (Siri/Alexa).

2 : Utiliser l'IA pour se faciliter la vie
Converser avec l'IA (ChatGPT, Claude, Gemini) :

Lui demander de rédiger un mail administratif ou une lettre complexe.

Résumer un long article de presse ou un document.

Planifier un itinéraire de voyage ou trouver des idées de recettes avec ce qu'il reste dans le frigo.

L'IA pour la créativité et la mémoire :

Générer des images pour illustrer une carte d'anniversaire (Midjourney, DALL-E).

Utiliser l'IA pour restaurer ou coloriser de vieilles photos de famille.

3 : Apprendre à "parler" à l'IA (L'art du Prompt)
La méthode du contexte : Pourquoi "Donne-moi une recette de gâteau" est moins efficace que "Je suis allergique au gluten et je reçois 4 personnes, donne-moi une recette de gâteau au chocolat simple".

Le rôle de l'expert : Apprendre à dire à l'IA "Agis comme un guide de voyage" ou "Agis comme un jardinier expert".

4 : Précautions et Esprit Critique (Le guide de survie)
Les "Hallucinations" : Comprendre que l'IA peut affirmer des choses fausses avec une assurance totale (ne jamais prendre un conseil médical ou juridique de l'IA sans vérification).

La protection de la vie privée :

Ne jamais donner de données sensibles (numéro de sécurité sociale, mots de passe, détails bancaires) à une IA.

Savoir que tout ce qu'on écrit à l'IA sert potentiellement à l'entraîner.

Repérer les "Deepfakes" :

Comment reconnaître une image ou une vidéo truquée (détails sur les mains, reflets bizarres, voix légèrement métallique).

Vérifier l'information : la règle d'or du croisement des sources.

5 : Éthique et Impacts (Pour aller plus loin)
Le droit d'auteur : À qui appartient une image créée par l'IA ?

L'impact écologique : La consommation d'eau et d'énergie des serveurs de l'IA.

L'avenir : Est-ce que l'IA va nous remplacer ou nous assister ?
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Séance 1 : Révolutionner sa Rédaction Scientifique avec LaTeX & l'IA
Durée : 2 Heures | Niveau : Débutant | Outils : Overleaf + IA**

Première Heure : Fondations et Environnement Cloud (60 min)

1. Introduction à la Philosophie LaTeX (15 min)

- Le concept "WYSIWYM" :** Expliquer la différence entre Word (*What You See Is What You Get*) et LaTeX (*What You See Is What You Mean*). Pourquoi le contenu prime sur la forme.
- Les avantages clés :** Qualité typographique inégalée, gestion automatique des références, stabilité sur les documents longs (thèses), et gratuité.
- La structure d'un fichier :** Distinction entre le **préambule** (le cerveau : réglages et packages) et le **corps du document** (le cœur : texte).

2. Immersion dans Overleaf (25 min)

- Configuration :** Création d'un compte et premier projet "Blank Project".
- Exploration de l'interface :** Le panneau de fichiers (gauche), l'éditeur de code (milieu) et la prévisualisation PDF (droite).
- Collaboration en temps réel :** Comment partager un projet et laisser des commentaires (comme sur Google Docs).
- L'historique et les versions :** Comment revenir en arrière en cas d'erreur de compilation.

3. Atelier Pratique : Mon Premier Document (20 min)

* Écriture des commandes de base : `\documentclass`, `\usepackage[french]{babel}`, `\title`, `\author`.
* Compilation du document et observation du résultat.
* Structuration : Utilisation de `\section` et `\subsection`.

Seconde Heure : Mathématiques et Magie de l'IA (60 min)

4. La puissance des Mathématiques (20 min)

- Modes mathématiques :** Différence entre le texte (`$...$`) et le bloc centré (`\[...\]`).
- Syntaxe essentielle :** Fractions `\frac{}{}`, exposants `^`, indices `_`, et racines `\sqrt{}`.
- Introduction aux packages AMS : Pourquoi amsmath et amssymb sont indispensables pour un rendu professionnel.

5. De la main à l'écran : L'IA au service du LaTeX (30 min)

- Présentation des outils d'OCR :** Utilisation de **Mathpix Snip** (le leader) ou de modèles comme Gemini/ChatGPT pour transformer une photo en code.
- Démonstration concrète :
1. Prendre une photo d'une formule manuscrite complexe (ex: une intégrale avec des matrices).
2. Utiliser l'IA pour générer le code LaTeX correspondant.
3. Correction et insertion : Apprendre à vérifier le code généré par l'IA avant de le copier-coller dans Overleaf.

6. Conclusion et Q&A (10 min)

* Synthèse des acquis.
* Ressources pour aller plus loin
* Définition de l'exercice pour la prichaine séance.
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Je suis docteure en informatique et en analyse de données, avec 15 ans d’expérience dans l’enseignement universitaire.

Je propose des cours de soutien et de formation en informatique, adaptés à tous les niveaux, du débutant à l’avancé.

🔹 Ce que vous allez apprendre :

Les bases de la programmation (Python, C...)
L’algorithmique et les structures de données
L’analyse de données avec Python
La méthodologie pour réussir vos études et vos examens

🔹 Pour qui ?

Étudiants (licence, master, écoles d’ingénieurs)
Débutants souhaitant apprendre la programmation
Toute personne souhaitant se perfectionner en informatique

🔹 Ma méthode :

Explications simples, claires et progressives
Exercices pratiques et cas concrets
Accompagnement personnalisé selon votre niveau
Préparation aux examens, projets et devoirs

🎯 Mon objectif est de vous aider à comprendre en profondeur, à gagner en confiance et à devenir autonome.

🎯Je suis particulièrement spécialisée dans l’accompagnement des étudiants universitaires et des projets avancés.

🎯Je propose également une préparation à la certification ISTQB (niveau Foundation), avec explications claires, exemples pratiques et entraînement aux questions types d’examen.
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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.
verified badge
Étudiante en Master de Data Science à l'EPFL, diplômée de CentraleSupélec (classée dans le top 3 % de ma promotion) et titulaire d'un Bachelor en microtechnique à l'EPFL, je propose des cours de mathématiques, de physique et d'informatique, du primaire jusqu'au niveau universitaire.
Mon expérience d'enseignement
J'ai été assistante étudiante à l'EPFL pour 8 cours, auprès de plus de 400 étudiants. J'encadre actuellement les séances d'exercices d'algèbre linéaire et d'ICC (Information, Calcul, Communication). Chaque semaine, j'adapte mes explications au niveau de chacun : c'est ce que j'aime le plus dans l'enseignement.
Ce que je propose
• Primaire et secondaire : consolider les bases (calcul, fractions, géométrie, équations), reprendre confiance et gagner en méthode.
• Gymnase / lycée (maturité, baccalauréat) : fonctions, analyse, probabilités, vecteurs, mécanique, électricité, préparation aux examens.
• Université / EPF / prépa : analyse, algèbre linéaire, probabilités et statistiques, analyse numérique, programmation (Python, C/C++).
Ma méthode
Je commence par identifier ce qui bloque vraiment : une notion mal comprise, un manque de méthode ou le stress. Ensuite, je construis les séances à partir des cours et des exercices de l'élève. L'objectif n'est pas seulement de réussir le prochain test, mais de comprendre, pour devenir autonome.
Aide aux devoirs ponctuelle, suivi régulier ou préparation intensive avant un examen : je m'adapte à vos besoins.
verified badge
Bonjour je donne des cours d'informatique, internet et téléphonie (smartphone).
J'ai une formation d'ingénieur en informatique et management avec quelques années d'expériences.
J'ai déjà donné des cours en France à domicile.
Je suis sérieux, pédagogue, à l'écoute dans vos besoins et questions. J'aime être au service et j'ai un bon sens relationnel.
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• ⚛️ Physique : Mécanique, thermodynamique et exemples pratiques qui rendent les idées abstraites simples et visuelles.

Ingénieur logiciel et étudiant en master d'ingénierie à l'Université de Nagoya, je mets à profit mes connaissances académiques et mon expérience pratique de projets concrets. Mon approche pédagogique est interactive, visuelle et privilégie la compréhension à la mémorisation.

Transformons les problèmes complexes en solutions claires et étape par étape, et faisons de l’apprentissage quelque chose que vous appréciez vraiment.
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Python est actuellement le langage de programmation le plus demandé au monde, et l'un des plus faciles à apprendre avec un accompagnement adéquat.
Que vous n'ayez jamais écrit une seule ligne de code ou que vous soyez étudiant et deviez réussir un cours de programmation, voici une introduction pratique et sans fioritures qui vous permettra d'écrire du vrai code dès la première séance.
Ce que nous pouvons aborder en fonction de vos objectifs :

Principes fondamentaux de Python : variables, boucles, fonctions, structures de données
- Programmation orientée objet (POO)
- Manipulation de données avec pandas et NumPy
- Introduction à l'apprentissage automatique avec scikit-learn
Gestion de bases de données avec SQL
- C et Java sur demande
- MATLAB et R sont disponibles pour les étudiants en ingénierie/sciences

Pourquoi apprendre avec moi ?
Je ne suis pas étudiant et je donne des cours particuliers ; je suis ingénieur professionnel et j’utilise Python quotidiennement pour l’analyse de données, la modélisation et l’automatisation. Je sais précisément quels concepts sont essentiels dans la pratique et lesquels vous pouvez ignorer pour le moment.
Les séances sont 100% personnalisées : j'adapte le rythme, les exemples et les exercices à votre profil et à votre objectif, qu'il s'agisse de réussir votre examen universitaire, de mener à bien un projet ou de décrocher un emploi.
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Diplômée universitaire de 34 ans, ingénieur de gestion, avec 12 ans d'experience professionnelle propose ses services d'enseignement.

Cours de (1H uniquement en ligne) - 1H30 ou 2H dépendant la matière/niveau/localisation
Professeur pédagogue et organisé avec de bonnes techniques de révisions et d'organisation
Microsoft Office - excel/word/powerpoint - mail - dactylographie - ...

Pédagogue et patiente avec une bonne méthodologie adaptée à chaque élève

Taux de réussite de 97% sur un suivi régulier

N'hésitez pas à me contacter pour plus d'information !
À bientôt
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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.
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Vous êtes impliqué dans les finances, la gestion, la planification, la gestion de projet, les ressources humaines, ou peut-être même un étudiant ambitieux désireux de perfectionner ses compétences en matière de tableau de bord professionnel. Si vous recherchez une solution qui va au-delà des limitations d'Excel et de PowerPoint, alors vous êtes au bon endroit : permettez moi de vous présenter Power BI.

Avec Power BI, je vous propose bien plus qu'un simple outil. C'est une passerelle vers des rapports interactifs, une gestion efficace des données et une analyse avancée. Voici ce que je peux vous offrir :

- Création et gestion experte de rapports interactifs.
- Transformation et nettoyage minutieux des données pour une précision maximale.
- Utilisation des puissantes formules DAX pour une analyse de données avancée.
- Création de visualisations personnalisées et de tableaux de bord percutants.
- Partage sécurisé et publication de vos rapports pour une collaboration sans heurts.
-Automatisation des tâches répétitives avec Power BI & Power Query.

Peu importe vos besoins spécifiques - qu'il s'agisse de projets professionnels, d'études ou d'aspirations personnelles - je suis là pour vous offrir une solution sur mesure. Ensemble, nous créerons un programme adapté à vos objectifs, vous guidant à chaque étape de votre parcours d'apprentissage.

Que vous soyez un novice cherchant à maîtriser les bases ou un expert désireux d'approfondir vos connaissances en analyse de données, je suis là pour vous fournir l'expertise et le soutien nécessaires pour réussir.
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Ayant été élève de classe préparatoire en MP* à Paris, j'entamerai cette année ma première année à l'ENSEEIHT, une école d'informatique à Toulouse.
Je peux effectuer des cours de programmation du collège au niveau de classe préparatoire. Je vous assure des cours de Scratch, de Python et de Ocaml.
J'ai commencé à programmer à l'âge de 12 ans. Durant ma scolarité au collège, j'ai effectué plusieurs programmes. L'un de mes plus élaborés est un bot Discord en JavaScript avec plusieurs fonctionnalités comme la calculatrice ou jouer à un pendu. J'ai également programmé un pendu à l'aide de Scratch. Puis, avec un ami, j'ai programmé un jeu de piano sur Python.

J'espère pouvoir utiliser cette expérience pour vous accompagner au mieux. Je vous proposerai des exercices formateurs d'informatique. Je souhaite pouvoir vous partager ma passion.
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Les algorithmes vous semblent difficiles ? Vous pensez qu'ils sont réservés aux spécialistes en informatique ? Détrompez-vous ! Ce cours vous prouve que concevoir et analyser des algorithmes peut être simple et accessible à tous.

Que vous soyez étudiant en informatique, novice en programmation, ou simplement curieux de comprendre le fonctionnement des logiciels, ce cours vous accompagnera pas à pas pour saisir les bases des algorithmes sans vous perdre dans le jargon technique.

Ce que vous allez apprendre :
Comprendre les algorithmes : Qu'est-ce qu'un algorithme ? Pourquoi sont-ils cruciaux en informatique ?
Conception d'algorithmes : Apprenez à décomposer des problèmes complexes en étapes simples et logiques.
Structures de contrôle : Maîtrisez les instructions conditionnelles (if, else) et les boucles (for, while) pour créer des algorithmes dynamiques.
Pseudocode et diagrammes de flux : Représentez vos idées clairement avant même de les coder.
Analyse de complexité : Découvrez les concepts de complexité temporelle et spatiale (Big O) de manière intuitive.
Algorithmes courants : Explorez des algorithmes de tri (Tri par insertion, Tri à bulles) et de recherche (Recherche linéaire, Recherche dichotomique).
Résolution de problèmes : Mettez en pratique vos connaissances à travers des exercices inspirés de situations réelles.

Pourquoi choisir ce cours ?
Explications simples et claires : Chaque concept est présenté de manière intuitive, accompagné d'exemples concrets et d'analogies tirées de la vie quotidienne.
Approche progressive : Vous progressez du plus simple au plus complexe, étape par étape, sans jamais vous sentir perdu.
Exercices pratiques : Appliquez vos connaissances à travers des exercices ludiques et des projets concrets.
Flexibilité et confort : Apprenez depuis chez vous, sans avoir besoin de caméra, grâce à un partage d’écran interactif pour une expérience fluide.
Un atout professionnel : La maîtrise des algorithmes est une compétence très recherchée dans les domaines du développement logiciel, de la data science et de l'intelligence artificielle.
À qui s'adresse ce cours ?
Aux débutants complets qui souhaitent comprendre les algorithmes sans se perdre dans des explications trop techniques.
Aux étudiants en informatique désireux de renforcer leurs bases en conception et analyse d'algorithmes.
Aux développeurs novices qui veulent écrire un code plus optimisé et efficace.
À toute personne curieuse d'explorer les fondements de la logique informatique.
Prérequis :
Aucun ! Ce cours est ouvert à tous, même si vous n'avez jamais programmé auparavant.
Il vous suffit d’avoir :

Un ordinateur pour suivre les exercices (aucune installation complexe n’est requise).
La motivation d'apprendre et de pratiquer avec des exemples concrets.

Rejoignez ce cours dès maintenant et découvrez à quel point les algorithmes peuvent être à la fois simples et amusants ! Ne laissez pas passer cette chance de comprendre enfin la logique qui se cache derrière les logiciels et applications que vous utilisez chaque jour. Prêt à relever le défi ? Inscrivez-vous aujourd'hui et commencez votre aventure avec les algorithmes !
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Ce cours de soutien en informatique est destiné aux étudiants et apprenants souhaitant renforcer leurs bases ou améliorer leur niveau en informatique et en programmation.
J’accompagne les participants de manière pédagogique et progressive, en m’adaptant à leur niveau et à leurs objectifs (cours universitaires, formations, travaux pratiques, examens, projets).
L’objectif est de comprendre, pratiquer et gagner en autonomie grâce à des explications claires et des exemples concrets.
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Objectif : Comprendre l'IA sans peur, l'utiliser pour simplifier sa vie et savoir identifier les pièges numériques et utiliser Word, Excel, etc. sans difficulté.

1 : Démystifier l'IA (C'est quoi exactement ?)
L’IA n’est pas un robot de film : Différence entre la fiction et la réalité.

Comment ça marche (simplement) : L'image de la "bibliothèque géante" : l'IA a lu des milliards de livres et s'en sert pour prédire la suite d'une phrase ou créer une image.

Où est-elle déjà présente ? Les correcteurs d'orthographe, les suggestions Netflix/YouTube, le GPS, et les assistants vocaux (Siri/Alexa).

2 : Utiliser l'IA pour se faciliter la vie
Converser avec l'IA (ChatGPT, Claude, Gemini) :

Lui demander de rédiger un mail administratif ou une lettre complexe.

Résumer un long article de presse ou un document.

Planifier un itinéraire de voyage ou trouver des idées de recettes avec ce qu'il reste dans le frigo.

L'IA pour la créativité et la mémoire :

Générer des images pour illustrer une carte d'anniversaire (Midjourney, DALL-E).

Utiliser l'IA pour restaurer ou coloriser de vieilles photos de famille.

3 : Apprendre à "parler" à l'IA (L'art du Prompt)
La méthode du contexte : Pourquoi "Donne-moi une recette de gâteau" est moins efficace que "Je suis allergique au gluten et je reçois 4 personnes, donne-moi une recette de gâteau au chocolat simple".

Le rôle de l'expert : Apprendre à dire à l'IA "Agis comme un guide de voyage" ou "Agis comme un jardinier expert".

4 : Précautions et Esprit Critique (Le guide de survie)
Les "Hallucinations" : Comprendre que l'IA peut affirmer des choses fausses avec une assurance totale (ne jamais prendre un conseil médical ou juridique de l'IA sans vérification).

La protection de la vie privée :

Ne jamais donner de données sensibles (numéro de sécurité sociale, mots de passe, détails bancaires) à une IA.

Savoir que tout ce qu'on écrit à l'IA sert potentiellement à l'entraîner.

Repérer les "Deepfakes" :

Comment reconnaître une image ou une vidéo truquée (détails sur les mains, reflets bizarres, voix légèrement métallique).

Vérifier l'information : la règle d'or du croisement des sources.

5 : Éthique et Impacts (Pour aller plus loin)
Le droit d'auteur : À qui appartient une image créée par l'IA ?

L'impact écologique : La consommation d'eau et d'énergie des serveurs de l'IA.

L'avenir : Est-ce que l'IA va nous remplacer ou nous assister ?
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Séance 1 : Révolutionner sa Rédaction Scientifique avec LaTeX & l'IA
Durée : 2 Heures | Niveau : Débutant | Outils : Overleaf + IA**

Première Heure : Fondations et Environnement Cloud (60 min)

1. Introduction à la Philosophie LaTeX (15 min)

- Le concept "WYSIWYM" :** Expliquer la différence entre Word (*What You See Is What You Get*) et LaTeX (*What You See Is What You Mean*). Pourquoi le contenu prime sur la forme.
- Les avantages clés :** Qualité typographique inégalée, gestion automatique des références, stabilité sur les documents longs (thèses), et gratuité.
- La structure d'un fichier :** Distinction entre le **préambule** (le cerveau : réglages et packages) et le **corps du document** (le cœur : texte).

2. Immersion dans Overleaf (25 min)

- Configuration :** Création d'un compte et premier projet "Blank Project".
- Exploration de l'interface :** Le panneau de fichiers (gauche), l'éditeur de code (milieu) et la prévisualisation PDF (droite).
- Collaboration en temps réel :** Comment partager un projet et laisser des commentaires (comme sur Google Docs).
- L'historique et les versions :** Comment revenir en arrière en cas d'erreur de compilation.

3. Atelier Pratique : Mon Premier Document (20 min)

* Écriture des commandes de base : `\documentclass`, `\usepackage[french]{babel}`, `\title`, `\author`.
* Compilation du document et observation du résultat.
* Structuration : Utilisation de `\section` et `\subsection`.

Seconde Heure : Mathématiques et Magie de l'IA (60 min)

4. La puissance des Mathématiques (20 min)

- Modes mathématiques :** Différence entre le texte (`$...$`) et le bloc centré (`\[...\]`).
- Syntaxe essentielle :** Fractions `\frac{}{}`, exposants `^`, indices `_`, et racines `\sqrt{}`.
- Introduction aux packages AMS : Pourquoi amsmath et amssymb sont indispensables pour un rendu professionnel.

5. De la main à l'écran : L'IA au service du LaTeX (30 min)

- Présentation des outils d'OCR :** Utilisation de **Mathpix Snip** (le leader) ou de modèles comme Gemini/ChatGPT pour transformer une photo en code.
- Démonstration concrète :
1. Prendre une photo d'une formule manuscrite complexe (ex: une intégrale avec des matrices).
2. Utiliser l'IA pour générer le code LaTeX correspondant.
3. Correction et insertion : Apprendre à vérifier le code généré par l'IA avant de le copier-coller dans Overleaf.

6. Conclusion et Q&A (10 min)

* Synthèse des acquis.
* Ressources pour aller plus loin
* Définition de l'exercice pour la prichaine séance.
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Je suis docteure en informatique et en analyse de données, avec 15 ans d’expérience dans l’enseignement universitaire.

Je propose des cours de soutien et de formation en informatique, adaptés à tous les niveaux, du débutant à l’avancé.

🔹 Ce que vous allez apprendre :

Les bases de la programmation (Python, C...)
L’algorithmique et les structures de données
L’analyse de données avec Python
La méthodologie pour réussir vos études et vos examens

🔹 Pour qui ?

Étudiants (licence, master, écoles d’ingénieurs)
Débutants souhaitant apprendre la programmation
Toute personne souhaitant se perfectionner en informatique

🔹 Ma méthode :

Explications simples, claires et progressives
Exercices pratiques et cas concrets
Accompagnement personnalisé selon votre niveau
Préparation aux examens, projets et devoirs

🎯 Mon objectif est de vous aider à comprendre en profondeur, à gagner en confiance et à devenir autonome.

🎯Je suis particulièrement spécialisée dans l’accompagnement des étudiants universitaires et des projets avancés.

🎯Je propose également une préparation à la certification ISTQB (niveau Foundation), avec explications claires, exemples pratiques et entraînement aux questions types d’examen.
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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.
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Étudiante en Master de Data Science à l'EPFL, diplômée de CentraleSupélec (classée dans le top 3 % de ma promotion) et titulaire d'un Bachelor en microtechnique à l'EPFL, je propose des cours de mathématiques, de physique et d'informatique, du primaire jusqu'au niveau universitaire.
Mon expérience d'enseignement
J'ai été assistante étudiante à l'EPFL pour 8 cours, auprès de plus de 400 étudiants. J'encadre actuellement les séances d'exercices d'algèbre linéaire et d'ICC (Information, Calcul, Communication). Chaque semaine, j'adapte mes explications au niveau de chacun : c'est ce que j'aime le plus dans l'enseignement.
Ce que je propose
• Primaire et secondaire : consolider les bases (calcul, fractions, géométrie, équations), reprendre confiance et gagner en méthode.
• Gymnase / lycée (maturité, baccalauréat) : fonctions, analyse, probabilités, vecteurs, mécanique, électricité, préparation aux examens.
• Université / EPF / prépa : analyse, algèbre linéaire, probabilités et statistiques, analyse numérique, programmation (Python, C/C++).
Ma méthode
Je commence par identifier ce qui bloque vraiment : une notion mal comprise, un manque de méthode ou le stress. Ensuite, je construis les séances à partir des cours et des exercices de l'élève. L'objectif n'est pas seulement de réussir le prochain test, mais de comprendre, pour devenir autonome.
Aide aux devoirs ponctuelle, suivi régulier ou préparation intensive avant un examen : je m'adapte à vos besoins.
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Bonjour je donne des cours d'informatique, internet et téléphonie (smartphone).
J'ai une formation d'ingénieur en informatique et management avec quelques années d'expériences.
J'ai déjà donné des cours en France à domicile.
Je suis sérieux, pédagogue, à l'écoute dans vos besoins et questions. J'aime être au service et j'ai un bon sens relationnel.
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