facebook
favorite button
super instructor icon
Professeur fiable
Ce professeur a un délai et un taux de réponse très élevé, démontrant un service de qualité et sa fidélité envers ses élèves.
member since icon
Depuis janvier 2021
Professeur depuis janvier 2021
Traduit par GoogleVoir l'original
Niveau informatique (matériel et logiciel) = de base pour progresser
course price icon
Àpd 22 £ /h
arrow icon
L'informatique est la dernière chose que vous auriez besoin d'apprendre car très prochainement l'IA (Intelligence Artificielle) qui est entièrement basée sur l'informatique et sera prise en charge par ce monde. Je ne veux pas vous faire peur mais cela devient une réalité.

Depuis le lancement de ce Covid 19, je dirais que de nombreuses personnes travaillent en ligne depuis chez eux. Pour être honnête avec vous, ce sera un avenir. Microsoft, l'un des plus grands géants des logiciels informatiques aux États-Unis, a déjà déclaré à tous ses employés de travailler à domicile même après la fin de cette pandémie.

C'est donc le moment de vous renseigner et de devenir un pro de l'IA.
Informations supplémentaires
Ma biographie en bref:

Hautement qualifié en informatique (plus de 20 ans d'expérience de travail aux États-Unis en technologie de l'information)


Passé le TOEFL (Test d'anglais comme langue étrangère) afin d'être admis dans l'une des prestigieuses universités des États-Unis

J'ai été admis à DePaul University Chicago ILLinois. Obtention de 110 heures de crédit équivalentes à (BS) en CIS (Computer Information Systems).

A étudié, travaillé et vécu aux États-Unis pendant plus de 26 ans résidant actuellement en France près d'Ozoir La Ferrière avec ma famille. Principalement travaillé dans le domaine informatique. Bien se familiariser avec les jargons IT (Information Technology) ... bien sûr en anglais).
Lieu
location type icon
En ligne depuis la France
Présentation
Anglais courant
Diplômé de l'une des universités renommées des États-Unis
A étudié la littérature anglaise et l'informatique à l'Université DePaul Chicago IL. Etats-Unis
Après l'obtention de son diplôme, il a travaillé dans l'industrie informatique (technologie de l'information) pendant plus de 20 ans.
Avant de déménager en France, dernier projet réalisé pour le CAP (College of American Pathologist) Northfield IL. ETATS-UNIS.
Education
50 heures semestrielles vers BS en CIS (Computer Information Systems) de DePaul University Chicago IL. Etats-Unis

60 heures semestrielles vers AS dans CIS Harold Washington College Chicago IL. Etats-Unis
Expérience / Qualifications
A travaillé comme consultant informatique pendant plus de 20 ans aux États-Unis
A travaillé dans différentes villes comme Chicago ILLinois, Broomfield Colorado, Burbank California, Houston, Dallas Texas, etc.
Age
Enfants (7-12 ans)
Adolescents (13-17 ans)
Adultes (18-64 ans)
Seniors (65+ ans)
Niveau du Cours
Débutant
Intermédiaire
Avancé
Durée
30 minutes
60 minutes
90 minutes
120 minutes
Enseigné en
anglais
français
Disponibilité semaine type
(GMT -04:00)
New York
at teacher icon
Cours par webcam
Mon
Tue
Wed
Thu
Fri
Sat
Sun
00-04
04-08
08-12
12-16
16-20
20-24
Très bien qualifié en anglais. Passé le TOEFL (test d'anglais en tant que langue étrangère) afin d'être admis dans l'une des prestigieuses universités des États-Unis. Obtention de 150 heures de crédit équivalentes à (BS) en CIS (Computer Information Systems).

J'ai étudié, travaillé et vécu aux États-Unis pendant plus de 26 ans, résidant actuellement en France près d'Ozoir La Ferrière avec ma famille. Principalement travaillé dans le domaine informatique. Bien se familiariser avec les jargons IT (Information Technology) ... bien sûr en anglais).

Mon français est modéré. A réussi le DELF A1, A2 et se prépare maintenant pour B1.
Lire la suite
Cours Similaires
arrow icon previousarrow icon next
verified badge
Robert
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.
verified badge
Sebastien
Propulsez votre potentiel académique et technique

Dans un monde où les sciences et le numérique sont omniprésents, la maîtrise des mathématiques, de la physique et de l'informatique constitue un avantage stratégique majeur. Que vous visiez une mention, une intégration en classe préparatoire ou un virage vers les métiers du code, le programme L’Accélérateur Scientifique est conçu pour transformer vos capacités en résultats concrets.

Ce coaching intensif dépasse le simple cadre de l'aide aux devoirs. Il s'agit d'une immersion structurée visant à développer une logique de résolution rigoureuse et une compréhension profonde des systèmes complexes.
Pourquoi choisir ce programme de coaching ?

Synergie STEM : Une approche intégrée qui crée des ponts entre les théories mathématiques, les lois physiques et leur mise en application informatique.

Méthodologie de Haute Performance : Apprenez à décomposer un problème, à structurer une démonstration et à optimiser votre temps lors des épreuves.

Environnement d'Apprentissage Dynamique : Séances interactives en ligne avec partage d'écran, outils de collaboration en temps réel et supports numériques de pointe.

Expertise Multidisciplinaire : Un interlocuteur unique pour maîtriser les trois piliers scientifiques, garantissant une cohérence pédagogique totale.

Accompagnement Stratégique : Un suivi personnalisé qui identifie vos lacunes spécifiques pour les transformer en forces durables.

Architecture du Programme
1. Mathématiques : Rigueur et Analyse

Ce module vous prépare à l'exigence des cursus scientifiques d'élite :

Fondamentaux et Algèbre : Arithmétique, polynômes, résolution d'équations et inéquations complexes.

Analyse Avancée : Limites, continuité, calcul différentiel et intégral (dérivées, intégrales, équations différentielles).

Géométrie et Espaces : Trigonométrie, vecteurs et géométrie analytique.

Probabilités et Statistiques : Modélisation du hasard et analyse de données.

2. Physique : Maîtrise des Systèmes et Intuition

Comprendre les mécanismes du monde réel par l'application des lois fondamentales :

Mécanique Classique : Étude des forces, de l'énergie et de la dynamique Newtonienne (F=ma).

Électromagnétisme et Circuits : Lois de Kirchhoff, champs électriques et magnétiques.

Optique et Ondes : Propagation, interférences et phénomènes de réfraction.

Thermodynamique et Physique Moderne : Échanges d'énergie et initiation aux concepts quantiques.

3. Informatique : Logique, Algorithmique et Développement

De la compréhension de la machine à la création de logiciels complexes :

Maîtrise des Langages : Apprentissage approfondi de Python, C/C++ ou Java.

Algorithmique Supérieure : Structures de données (listes, arbres, graphes), récursivité et optimisation de la complexité.

Programmation Orientée Objet (POO) : Design patterns, classes et gestion de la mémoire.

Spécialisation NSI : Préparation intensive aux épreuves du Baccalauréat et aux concours d'entrée en écoles d'ingénieurs.

Méthodologie Pédagogique

L'Apprentissage par le Défi : Chaque session alterne entre rappels théoriques concis et résolution de problèmes de haut niveau.

Mentorat Personnalisé : Un dialogue constant pour lever les blocages psychologiques et renforcer la confiance en soi face à la difficulté.

Entraînement en Conditions Réelles : Utilisation d'annales de concours et de projets de code réels pour valider les acquis.

Outils Modernes : Utilisation d'IDE professionnels (VS Code, PyCharm) et de logiciels de calcul formel.

Profils Concernés

Ce programme s'adresse aux profils déterminés :

Lycéens et Étudiants en CPGE/Licence cherchant une progression fulgurante.

Candidats aux concours scientifiques (écoles d'ingénieurs, certifications).

Développeurs débutants souhaitant asseoir leur pratique sur des bases mathématiques solides.

Esprits curieux désireux de comprendre les rouages technologiques de notre époque.

Engagez votre progression dès aujourd'hui

Ne laissez pas le doute freiner vos ambitions. En rejoignant L'Accélérateur Scientifique, vous choisissez une expertise qui allie rigueur académique et agilité technique.

Inscrivez-vous pour votre première séance de coaching et transformez votre vision des sciences.
verified badge
Alain
Vous souhaitez comprendre le fonctionnement des bases de données relationnelles et apprendre à utiliser SQL, le langage le plus répandu pour gérer et interroger les données ? Ce cours est conçu pour vous fournir les connaissances essentielles et les compétences pratiques nécessaires pour tirer parti des bases de données relationnelles.

Dans un monde de plus en plus axé sur les données, savoir manipuler des bases de données est un atout essentiel. Que vous soyez étudiant, développeur débutant, analyste de données ou simplement curieux d'apprendre, ce cours vous donnera les bases nécessaires pour réussir.

Ce que vous allez apprendre :
Introduction aux bases de données relationnelles : Familiarisez-vous avec les concepts clés tels que les tables, les lignes, les colonnes, ainsi que les clés primaires et étrangères.
Langage SQL de base : Apprenez à rédiger des requêtes simples comme SELECT, INSERT, UPDATE et DELETE.
Filtrage et tri des données : Utilisez des clauses telles que WHERE, ORDER BY et LIMIT pour manipuler les résultats de vos requêtes.
Jointures (JOIN) : Connectez plusieurs tables pour obtenir des informations plus complètes et pertinentes.
Fonctions d'agrégation : Apprenez à calculer des statistiques comme COUNT, SUM, AVG, MIN et MAX.
Sous-requêtes et vues : Organisez vos requêtes de manière plus sophistiquée pour des analyses approfondies.
Pratiques recommandées : Améliorez vos requêtes pour optimiser les performances.

Pourquoi opter pour ce cours ?
Approche progressive : Des explications claires et détaillées pour assimiler les concepts sans se sentir perdu.
Pratique avant tout : Des exercices interactifs et des exemples concrets pour mettre en pratique immédiatement ce que vous apprenez.
Projets concrets : Participez à des projets pratiques pour renforcer vos compétences en SQL.
Flexibilité et confort : Apprenez depuis chez vous, sans caméra, en utilisant l'audio et le partage d'écran pour une expérience immersive.
Un atout professionnel : Maîtriser SQL est une compétence prisée dans de nombreux domaines, notamment en développement web, data science et analyse de données.

Ce cours s'adresse à plusieurs types de personnes :
- Aux débutants complets qui n'ont jamais utilisé de base de données relationnelle.
- Aux développeurs souhaitant ajouter SQL à leurs compétences.
- Aux analystes de données désireux d'améliorer leurs capacités d'interrogation et d'analyse.
- Aux étudiants en informatique qui souhaitent approfondir leurs connaissances en bases de données relationnelles.

Prérequis :
Aucun ! Ce cours est conçu pour les grands débutants.
Vous aurez simplement besoin de :

- Un ordinateur (Windows, Mac ou Linux).
- Un logiciel de gestion de base de données tel que MySQL ou SQLite (pas d’inquiétude, nous vous guiderons pour l'installation).
- La motivation d'apprendre et de pratiquer à travers des exercices concrets.

Rejoignez ce cours dès maintenant et apprenez les bases des bases de données relationnelles avec SQL ! Ne laissez pas passer cette chance de plonger dans un domaine fascinant où la gestion des données devient simple et efficace. Prêt à relever le défi ? Inscrivez-vous aujourd'hui et commencez votre aventure avec SQL !
verified badge
Raouf
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 ?
verified badge
Ammar
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
Sara
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
Jean-Paul
Je suis Technicien Supérieur en Réseaux Informatiques & Cybersécurité, avec une expérience temps en dépannage, administration réseau et sécurisation de systèmes. Je vous propose une formation complète, progressive et 100% pratique, du niveau A0 (débutant total) à Expert.

*POUR QUI ?*
✅ *NIVEAU A0-A1 (GRAND DÉBUTANT):* Vous n'avez jamais touché un ordinateur. On apprend à utiliser Windows, le clavier, la souris, Internet, Word, Excel, PowerPoint, Gmail. Objectif: être autonome.
✅ *NIVEAU A2-B1 (INTERMÉDIAIRE):* Vous savez utiliser un PC mais vous voulez comprendre. Installation de logiciels, organisation des fichiers, maintenance, dépannage de base, initiation aux réseaux (c'est quoi une adresse IP, le Wi-Fi, un routeur).
✅ *NIVEAU B2-C1 (AVANCÉ - TECHNICIEN RÉSEAU):* Vous voulez en faire votre métier. Programme complet:
- Modèle OSI & TCP/IP
- Adressage IPv4/IPv6, subnetting, VLAN
- Configuration routeurs & switchs Cisco, Mikrotik
- Windows Server, Active Directory, DNS, DHCP
- Virtualisation (VMware, VirtualBox)
✅ *NIVEAU C2-EXPERT (CYBERSÉCURITÉ & ADMIN):*
- Sécurisation de réseaux, pare-feu (Firewall), VPN
- Protection contre les virus, phishing, ransomwares
- Audit de sécurité, bonnes pratiques pro
- Préparation à l'emploi: Technicien Helpdesk, Admin Réseau

*MA MÉTHODE:*
Je ne fais pas de théorie ennuyeuse. Chaque cours = 20% de théorie claire + 80% de PRATIQUE sur mon écran partagé. Vous manipulez avec moi. Je vous fournis après chaque cours: le support PDF + les exercices + les outils.

On avance à VOTRE rythme, avec un plan personnalisé. Que vous ayez 12 ans ou 60 ans, Et plus
message icon
Contacter Murtaza
repeat students icon
Le premier cours est couvert par notre Garantie Le-Bon-Prof
Cours Similaires
arrow icon previousarrow icon next
verified badge
Robert
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.
verified badge
Sebastien
Propulsez votre potentiel académique et technique

Dans un monde où les sciences et le numérique sont omniprésents, la maîtrise des mathématiques, de la physique et de l'informatique constitue un avantage stratégique majeur. Que vous visiez une mention, une intégration en classe préparatoire ou un virage vers les métiers du code, le programme L’Accélérateur Scientifique est conçu pour transformer vos capacités en résultats concrets.

Ce coaching intensif dépasse le simple cadre de l'aide aux devoirs. Il s'agit d'une immersion structurée visant à développer une logique de résolution rigoureuse et une compréhension profonde des systèmes complexes.
Pourquoi choisir ce programme de coaching ?

Synergie STEM : Une approche intégrée qui crée des ponts entre les théories mathématiques, les lois physiques et leur mise en application informatique.

Méthodologie de Haute Performance : Apprenez à décomposer un problème, à structurer une démonstration et à optimiser votre temps lors des épreuves.

Environnement d'Apprentissage Dynamique : Séances interactives en ligne avec partage d'écran, outils de collaboration en temps réel et supports numériques de pointe.

Expertise Multidisciplinaire : Un interlocuteur unique pour maîtriser les trois piliers scientifiques, garantissant une cohérence pédagogique totale.

Accompagnement Stratégique : Un suivi personnalisé qui identifie vos lacunes spécifiques pour les transformer en forces durables.

Architecture du Programme
1. Mathématiques : Rigueur et Analyse

Ce module vous prépare à l'exigence des cursus scientifiques d'élite :

Fondamentaux et Algèbre : Arithmétique, polynômes, résolution d'équations et inéquations complexes.

Analyse Avancée : Limites, continuité, calcul différentiel et intégral (dérivées, intégrales, équations différentielles).

Géométrie et Espaces : Trigonométrie, vecteurs et géométrie analytique.

Probabilités et Statistiques : Modélisation du hasard et analyse de données.

2. Physique : Maîtrise des Systèmes et Intuition

Comprendre les mécanismes du monde réel par l'application des lois fondamentales :

Mécanique Classique : Étude des forces, de l'énergie et de la dynamique Newtonienne (F=ma).

Électromagnétisme et Circuits : Lois de Kirchhoff, champs électriques et magnétiques.

Optique et Ondes : Propagation, interférences et phénomènes de réfraction.

Thermodynamique et Physique Moderne : Échanges d'énergie et initiation aux concepts quantiques.

3. Informatique : Logique, Algorithmique et Développement

De la compréhension de la machine à la création de logiciels complexes :

Maîtrise des Langages : Apprentissage approfondi de Python, C/C++ ou Java.

Algorithmique Supérieure : Structures de données (listes, arbres, graphes), récursivité et optimisation de la complexité.

Programmation Orientée Objet (POO) : Design patterns, classes et gestion de la mémoire.

Spécialisation NSI : Préparation intensive aux épreuves du Baccalauréat et aux concours d'entrée en écoles d'ingénieurs.

Méthodologie Pédagogique

L'Apprentissage par le Défi : Chaque session alterne entre rappels théoriques concis et résolution de problèmes de haut niveau.

Mentorat Personnalisé : Un dialogue constant pour lever les blocages psychologiques et renforcer la confiance en soi face à la difficulté.

Entraînement en Conditions Réelles : Utilisation d'annales de concours et de projets de code réels pour valider les acquis.

Outils Modernes : Utilisation d'IDE professionnels (VS Code, PyCharm) et de logiciels de calcul formel.

Profils Concernés

Ce programme s'adresse aux profils déterminés :

Lycéens et Étudiants en CPGE/Licence cherchant une progression fulgurante.

Candidats aux concours scientifiques (écoles d'ingénieurs, certifications).

Développeurs débutants souhaitant asseoir leur pratique sur des bases mathématiques solides.

Esprits curieux désireux de comprendre les rouages technologiques de notre époque.

Engagez votre progression dès aujourd'hui

Ne laissez pas le doute freiner vos ambitions. En rejoignant L'Accélérateur Scientifique, vous choisissez une expertise qui allie rigueur académique et agilité technique.

Inscrivez-vous pour votre première séance de coaching et transformez votre vision des sciences.
verified badge
Alain
Vous souhaitez comprendre le fonctionnement des bases de données relationnelles et apprendre à utiliser SQL, le langage le plus répandu pour gérer et interroger les données ? Ce cours est conçu pour vous fournir les connaissances essentielles et les compétences pratiques nécessaires pour tirer parti des bases de données relationnelles.

Dans un monde de plus en plus axé sur les données, savoir manipuler des bases de données est un atout essentiel. Que vous soyez étudiant, développeur débutant, analyste de données ou simplement curieux d'apprendre, ce cours vous donnera les bases nécessaires pour réussir.

Ce que vous allez apprendre :
Introduction aux bases de données relationnelles : Familiarisez-vous avec les concepts clés tels que les tables, les lignes, les colonnes, ainsi que les clés primaires et étrangères.
Langage SQL de base : Apprenez à rédiger des requêtes simples comme SELECT, INSERT, UPDATE et DELETE.
Filtrage et tri des données : Utilisez des clauses telles que WHERE, ORDER BY et LIMIT pour manipuler les résultats de vos requêtes.
Jointures (JOIN) : Connectez plusieurs tables pour obtenir des informations plus complètes et pertinentes.
Fonctions d'agrégation : Apprenez à calculer des statistiques comme COUNT, SUM, AVG, MIN et MAX.
Sous-requêtes et vues : Organisez vos requêtes de manière plus sophistiquée pour des analyses approfondies.
Pratiques recommandées : Améliorez vos requêtes pour optimiser les performances.

Pourquoi opter pour ce cours ?
Approche progressive : Des explications claires et détaillées pour assimiler les concepts sans se sentir perdu.
Pratique avant tout : Des exercices interactifs et des exemples concrets pour mettre en pratique immédiatement ce que vous apprenez.
Projets concrets : Participez à des projets pratiques pour renforcer vos compétences en SQL.
Flexibilité et confort : Apprenez depuis chez vous, sans caméra, en utilisant l'audio et le partage d'écran pour une expérience immersive.
Un atout professionnel : Maîtriser SQL est une compétence prisée dans de nombreux domaines, notamment en développement web, data science et analyse de données.

Ce cours s'adresse à plusieurs types de personnes :
- Aux débutants complets qui n'ont jamais utilisé de base de données relationnelle.
- Aux développeurs souhaitant ajouter SQL à leurs compétences.
- Aux analystes de données désireux d'améliorer leurs capacités d'interrogation et d'analyse.
- Aux étudiants en informatique qui souhaitent approfondir leurs connaissances en bases de données relationnelles.

Prérequis :
Aucun ! Ce cours est conçu pour les grands débutants.
Vous aurez simplement besoin de :

- Un ordinateur (Windows, Mac ou Linux).
- Un logiciel de gestion de base de données tel que MySQL ou SQLite (pas d’inquiétude, nous vous guiderons pour l'installation).
- La motivation d'apprendre et de pratiquer à travers des exercices concrets.

Rejoignez ce cours dès maintenant et apprenez les bases des bases de données relationnelles avec SQL ! Ne laissez pas passer cette chance de plonger dans un domaine fascinant où la gestion des données devient simple et efficace. Prêt à relever le défi ? Inscrivez-vous aujourd'hui et commencez votre aventure avec SQL !
verified badge
Raouf
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 ?
verified badge
Ammar
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
Sara
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
Jean-Paul
Je suis Technicien Supérieur en Réseaux Informatiques & Cybersécurité, avec une expérience temps en dépannage, administration réseau et sécurisation de systèmes. Je vous propose une formation complète, progressive et 100% pratique, du niveau A0 (débutant total) à Expert.

*POUR QUI ?*
✅ *NIVEAU A0-A1 (GRAND DÉBUTANT):* Vous n'avez jamais touché un ordinateur. On apprend à utiliser Windows, le clavier, la souris, Internet, Word, Excel, PowerPoint, Gmail. Objectif: être autonome.
✅ *NIVEAU A2-B1 (INTERMÉDIAIRE):* Vous savez utiliser un PC mais vous voulez comprendre. Installation de logiciels, organisation des fichiers, maintenance, dépannage de base, initiation aux réseaux (c'est quoi une adresse IP, le Wi-Fi, un routeur).
✅ *NIVEAU B2-C1 (AVANCÉ - TECHNICIEN RÉSEAU):* Vous voulez en faire votre métier. Programme complet:
- Modèle OSI & TCP/IP
- Adressage IPv4/IPv6, subnetting, VLAN
- Configuration routeurs & switchs Cisco, Mikrotik
- Windows Server, Active Directory, DNS, DHCP
- Virtualisation (VMware, VirtualBox)
✅ *NIVEAU C2-EXPERT (CYBERSÉCURITÉ & ADMIN):*
- Sécurisation de réseaux, pare-feu (Firewall), VPN
- Protection contre les virus, phishing, ransomwares
- Audit de sécurité, bonnes pratiques pro
- Préparation à l'emploi: Technicien Helpdesk, Admin Réseau

*MA MÉTHODE:*
Je ne fais pas de théorie ennuyeuse. Chaque cours = 20% de théorie claire + 80% de PRATIQUE sur mon écran partagé. Vous manipulez avec moi. Je vous fournis après chaque cours: le support PDF + les exercices + les outils.

On avance à VOTRE rythme, avec un plan personnalisé. Que vous ayez 12 ans ou 60 ans, Et plus
Garantie Le-Bon-Prof
favorite button
message icon
Contacter Murtaza