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    Informatique ( Programmation , modelisation , apprentissage , frimeworks ) .

    La programmation, appelée aussi codage dans le domaine informatique , est l'ensemble des activités qui permettent l'écriture des programmes informatiques. C'est une étape importante du développement de logiciels , l'apprentissage , maitrise des bases de données .

    La conception d’une base de données passe par les 6 étapes suivantes indiquées selon leur ordre chronologique de réalisation. Les 4 premières étapes consituent la phase de modélisation :
    1) Rédaction des règles de gestion
    2) Création du dictionnaire des données
    3) Identification des dépendances fonctionnelles
    4) Création du Modèle Conceptuel des Données (MCD)
    5) Création du Modèle Logique des Données (MLD)
    6) Création du Modèle Physique des Données (MPD)

    et pour l'apprentissage ou Le Machine Learning est une technologie d’intelligence artificielle permettant aux ordinateurs d’apprendre sans avoir été programmés explicitement à cet effet. Pour apprendre et se développer, les ordinateurs ont toutefois besoin de données à analyser et sur lesquelles s’entraîner. De fait, le Big Data est l’essence du Machine Learning, et c’est la technologie qui permet d’exploiter pleinement le potentiel du Big Data. Découvrez pourquoi cette technique et le Big Data sont interdépendants.

    Informations supplémentaires

    vous devez avoir votre propre materil , et une machine assez puissante ( cela depend de ce que vous voulez installer ) , car les moyens ca aide enormement d'apprendre

    Lieu

    Au domicile de l'élève: Autour de Paris, France

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    Use ctrl + wheel to zoom!
    +

    Info générales

    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
    90 minutes
    120 minutes
    Enseigné en :français, anglais, arabe

    Présentation

    Détenant deux diplômes en informatique , exactement dans la data ( Licence & Master )
    j'ai pu entamer un grand groupe de l'IT comme DATA Engineer .
    Certifié par Google comme Proffesional Data Engineer
    À travers mon parcours , j'ai fait énormément de formations complémentaires , d'efforts
    puisque la formation initiale n'est jamais suffisant pour être a la hauteur et différent des autres, c'est pour cette raison que je me preste ici, apporter mon aide et mon expertise aussi .

    Education

    Master Parcours DATA , Université de Paris ( Paris 75013, Avenue de France )

    Programmation : Python , Java , Kotlin , Scala , WEB ( html, css, xml )
    SGBD : SQL , NoSQL
    Apprentissage : ScikitLearn , Pytorch , Pandas , Tensorflow
    Cloud : Google cloud platform
    Business intelligence : DataStudio , PowerBi
    BigData : Batch/Stream data ( Beam , spark ) ...

    Expérience / Qualifications

    5 ans d'etudes en Data , programmation , algorythmes , apprentissage , traitement , analyse et SGBD ( Systems de gestion des bases de données ) .
    1 an dans le poste DATA Enginner .

    Poser une question

    Envoyez un message à Ahmed et dites-lui ce que vous souhaitez apprendre :
    Plus vous serez précis sur votre recherche de cours, sur vos disponibilités... plus Ahmed sera en mesure d'accepter rapidement votre demande.

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    Salah Eddine
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Cours Personnalisés : Des séances adaptées à vos besoins, à votre rythme et à votre niveau. Enseignement Interactif en Ligne : Des cours en ligne dynamiques avec partage d’écran et interaction audio pour un apprentissage agréable et engageant. Projets Concrets et Applications Pratiques : Développement de projets pratiques pour mettre en œuvre les concepts théoriques. Préparation Intensive aux Examens et Concours : Un entraînement rigoureux avec des exercices complexes et des simulations d'examens pour garantir votre succès. Flexibilité et Confort : Apprenez depuis chez vous, selon votre emploi du temps, sans avoir à vous déplacer. 🔬 Physique Avancée – Du Secondaire à l'Universitaire Ce module propose un programme complet et approfondi pour vous préparer aux examens exigeants du secondaire, des classes préparatoires et des filières universitaires scientifiques : 1. Physique du Secondaire (Lycée et Classes Préparatoires) ⚙️ Mécanique Classique : Cinématique, dynamique, lois de Newton, énergie et travail, oscillations. 🌊 Ondes et Vibrations : Propagation des ondes, interférences, diffraction, acoustique. ⚡ Électricité et Magnétisme : Circuits électriques, électrostatique, magnétostatique, induction électromagnétique. 🔦 Optique : Optique géométrique (lentilles, miroirs), optique ondulatoire (interférences, diffraction). 🌡️ Thermodynamique : Lois de la thermodynamique, cycles thermodynamiques, entropie, changements d'état. 2. 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Préparation Intensive aux Examens et Concours 📘 Méthodologie scientifique : Apprendre à analyser les énoncés, structurer les réponses et rédiger de manière claire et précise. 📝 Exercices d'application et sujets d'annales : Entraînement intensif pour bien maîtriser les concepts et réussir vos examens. 🔎 Résolution de problèmes complexes avec des explications détaillées et des stratégies efficaces. ⏰ Gestion du temps : Conseils pratiques pour améliorer votre gestion du temps pendant les épreuves. 🐍 Programmation Python Avancée – Axée sur l'Efficacité Ce module vous apprendra à programmer de manière efficace et optimisée en Python, en mettant l'accent sur les meilleures pratiques et les techniques avancées : 1. 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    Nicolas
    Débuter en Java : programmation orientée objet simplifiée
    Ce cours a pour objectif d’initier les participants au langage Java et aux fondamentaux de la programmation orientée objet (POO). Idéal pour les débutants, ce programme associe théorie et pratique pour offrir une compréhension claire des concepts clés comme les classes, objets, méthodes et héritage. En utilisant des exemples simples et concrets, les apprenants développeront les compétences nécessaires pour créer des programmes structurés et réutilisables en Java. --- Cours en ligne : Bases de Données et SQL – Débuter en Java : Programmation Orientée Objet Simplifiée Durée : - 60 minutes : Introduction aux bases de Java et à la programmation orientée objet avec exercices simples. - 90 minutes : Exploration plus approfondie des concepts avec des exemples pratiques et des mini-projets. --- Objectifs pédagogiques À la fin de ce cours, les participants seront capables de : 1. Comprendre les bases de la programmation en Java et son rôle dans le développement logiciel. 2. Appliquer les concepts fondamentaux de la programmation orientée objet : classes, objets, héritage, encapsulation et polymorphisme. 3. Écrire des programmes Java simples et les exécuter dans un environnement de développement. 4. Relier la programmation Java à la gestion de bases de données pour des applications interactives. --- Programme du cours 1. Introduction à Java et à la programmation orientée objet (10-15 min) - Présentation du langage Java et de ses applications. - Concepts fondamentaux de la POO : classes, objets, méthodes. 2. Bases de la programmation Java (20-30 min) - Configuration d’un environnement de développement (ex. IntelliJ IDEA ou Eclipse). - Écriture de programmes simples : variables, types de données, et structures conditionnelles. - Création de classes et d’objets : introduction à la syntaxe Java. 3. Approfondissement (format 90 min) - Concepts avancés de la POO : héritage, encapsulation, et polymorphisme. - Utilisation de collections Java pour gérer des ensembles de données. - Exemple pratique : création d’une application simple simulant une base de données en mémoire. 4. Connexion à une base de données (30 min pour format 90 min) - Introduction à JDBC (Java Database Connectivity). - Exécution de requêtes SQL via Java pour interagir avec des bases de données. - Étude de cas pratique : mini-projet combinant SQL et Java. 5. Q&R et conclusion (5-10 min) - Résumé des notions abordées. - Recommandations pour poursuivre l’apprentissage de Java et de la programmation orientée objet. - Feedback et orientations pour les prochaines sessions. --- Méthodologie d’enseignement - Apprentissage progressif : chaque session introduit un nouveau concept suivi d’exercices pratiques. - Interactive : les participants sont invités à poser des questions et à coder en temps réel sous la supervision du formateur. - Axée sur la pratique : des exemples concrets et des mini-projets permettent de comprendre et d’appliquer les notions immédiatement. --- Public cible Ce cours est idéal pour : - Les débutants en programmation souhaitant maîtriser les bases de Java. - Les étudiants ou professionnels souhaitant comprendre la programmation orientée objet pour des projets académiques ou professionnels. - Toute personne désireuse d'apprendre à utiliser Java pour interagir avec des bases de données relationnelles. --- Avantages de ce cours en ligne - Formation adaptée au niveau des participants avec des explications claires et détaillées. - Exercices pratiques et supports de cours disponibles après chaque session. - Flexibilité des horaires pour s’intégrer à votre emploi du temps. - Accompagnement personnalisé par un formateur expérimenté en Java et SQL. Rejoignez ce cours dès aujourd’hui pour découvrir comment Java et la programmation orientée objet peuvent simplifier vos projets logiciels et bases de données ! ---

    Dafnis
    Chercheur en machine learning et actuariat , donne Cours de Machine Learning, Deep Learning avec Python ou R.
    Bonjour, Je suis un professeur de machine learning avec 5 ans d'expérience et je suis capable d'enseigner à tous les niveaux. Je suis spécialisé en utilisant Python et R pour enseigner les différents algorithmes de machine learning, y compris les réseaux de neurones, les arbres de décision et les algorithmes de clustering. J'ai également une expérience approfondie dans l'utilisation de libraries Python et R populaires comme TensorFlow, Keras, Scikit-learn et ggplot2. En plus de mon enseignement en matière de machine learning, je suis également capable d'aider mes étudiants à lire et à comprendre des articles de recherche pour leurs exposés, ainsi qu'à travailler sur des projets en Python et R. Je suis passionné par l'apprentissage automatique et j'aime partager mon savoir avec mes étudiants. Si vous êtes intéressé par mes services en tant que professeur de machine learning pour tous les niveaux, n'hésitez pas à me contacter. Je suis en mesure de vous enseigner les sujets suivants : 1.Python ou R 2.Exploration des données 3.Machinea learning 3.1. Intro ML 3.2. Linear Model -> Linear Models for Regression and Classification 3.3. Kernel -> Kernelization 3.4. Model selection 3.5. Ensemble model, -> Bagging / RandomForest, Boosting (XGBoost,LightGBM,...) , Stacking 3.6. Data préprocessing -> Data preprocessing -> Pipelines: choose the right preprocessing steps and models in your pipeline -> Cross-validation 3.7. Neural Networks -> Neural architectures -> Training neural nets: Forward pass: Tensor operations and Backward pass: Backpropagation -> Neural network design: Activation functions, weight initialization and Optimizers -> Neural networks in practice: Model selection, Early stopping, Memorization capacity and information bottleneck, L1/L2 regularization, Dropout, Batch normalization 3.8. Convolutional Neural Networks -> Image convolution -> Convolutional neural networks ->Data augmentation -> Model interpretation -> Using pre-trained networks (transfer learning) 3.9. Neural Networks for text -> Bag of words representations, Word embeddings, Word2Vec, FastText, GloVe En plus de mon enseignement en matière de machine learning, je peux également aider mes étudiants à se préparer pour les entretiens d'embauche pour des postes de data scientist.

    Yassine
    Initiation à la Robotique, Électronique et Programmation
    Découvrez l'univers de la robotique, de l'électronique et de la programmation avec un parcours conçu pour les passionnés de technologie et d'innovation. Que vous soyez débutant ou ayez déjà des bases, ce cours vous guidera à travers les principes fondamentaux, avec une approche pratique pour concevoir vos propres projets. Vous apprendrez à utiliser des composants électroniques, à programmer des microcontrôleurs, et à assembler des robots pour réaliser des tâches autonomes

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