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Depuis août 2025
Professeur depuis août 2025
Desarrollo de Aplicaciones Web desde Cero. Aprenderás a programar una página web.
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Àpd 58.71 C$ /h
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Este curso está diseñado para personas interesadas en aprender a crear aplicaciones web modernas y funcionales. A lo largo del curso, aprenderás los fundamentos del desarrollo web, incluyendo HTML, CSS, JavaScript, y frameworks populares.

Exploraremos buenas prácticas de programación, integración con bases de datos y despliegue de aplicaciones en la nube.

Al finalizar, serás capaz de desarrollar aplicaciones web completas, dinámicas y listas para producción.
Informations supplémentaires
Sin conocimientos previos.
Tener un ordenador.
Lieu
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En ligne depuis Espagne
Présentation
Soy docente especializada en el desarrollo de aplicaciones web con más de 10 años de experiencia formando a estudiantes y profesionales en tecnologías modernas de programación. Mi trayectoria incluye la enseñanza de lenguajes como HTML, CSS y JavaScript.
Me apasiona crear entornos de aprendizaje dinámicos y prácticos, enfocándome en proyectos reales que permiten a los estudiantes aplicar los conocimientos adquiridos de forma inmediata. Mi objetivo es guiar a cada alumno en el desarrollo de habilidades técnicas y de pensamiento crítico, preparándolos para los retos del sector tecnológico.
Education
Licenciatura en Informática.
Certificado de Profesionalidad de Docencia de la Formación Profesional para el Empleo.
Calificación experiencia: ★★★★★ (5/5)
Expérience / Qualifications
Docente de Desarrollo Web: + 10 años
Desarrolladora Web Freelance: 5 años
Calificación experiencia: ★★★★★ (5/5)
Age
Adolescents (13-17 ans)
Adultes (18-64 ans)
Seniors (65+ ans)
Niveau du Cours
Débutant
Intermédiaire
Avancé
Durée
30 minutes
45 minutes
60 minutes
90 minutes
120 minutes
Enseigné en
espagnol
Disponibilité semaine type
(GMT -05:00)
New York
at teacher icon
Cours par webcam
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Sun
00-04
04-08
08-12
12-16
16-20
20-24
Cours Similaires
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Oussama
Votre projet est cassé ? Deadline qui approche ? Impossible de déployer ? J'aide les développeurs et étudiants à corriger les bugs, optimiser le code et déployer les applications en production.
Je Me Spécialise Dans :

Debugging d'Urgence: Trouver et corriger les erreurs rapidement (crashes frontend, timeouts backend, problèmes base de données)
Sauvetage de Déploiement: Mettre votre app en ligne quand rien ne fonctionne (AWS, Vercel, Netlify)
Optimisation de Performance: Accélérer les applications lentes (requêtes BDD, réponses API, taille des bundles)
Configuration CI/CD: Automatiser votre pipeline de déploiement (GitHub Actions, tests, monitoring)

Problèmes Courants Que Je Résous :

❌ "Mon app fonctionne localement mais crash en production"
❌ "Les requêtes base de données sont trop lentes"
❌ "L'authentification ne fonctionne pas"
❌ "Impossible de déployer sur AWS / Vercel"
❌ "J'obtiens des erreurs bizarres que je ne comprends pas"
❌ "L'intégration de paiement (Stripe) ne fonctionne pas"

Technologies Avec Lesquelles Je Travaille :

Frontend: React, Next.js, TypeScript, Vue, Angular
Backend: Node.js, NestJS, Express, Python (Django, Flask)
Bases de données: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis
Cloud: AWS (EC2, RDS, S3), Vercel, Netlify, Render
DevOps: Docker, CI/CD, GitHub Actions, Nginx

Parfait Pour :

Étudiants: Corrigez votre projet avant la deadline
Développeurs Junior: Debuggez des problèmes de production que vous ne pouvez pas résoudre seul
Freelances: Débloquez-vous rapidement sur des projets clients
Startups: Corrigez et déployez votre MVP sans embaucher un ingénieur à temps plein

Comment Ça Fonctionne :

Évaluation Rapide (15 min gratuit): Partagez vos logs d'erreur, j'identifie le problème
Session de Debugging en Direct: On corrige ensemble via partage d'écran
Revue de Code: Je vous montre comment prévenir le problème à l'avenir
Documentation: Vous recevez un résumé de ce qui a été corrigé et pourquoi

Temps de Résolution Moyen :

Bugs simples: 1-2 heures
Problèmes de déploiement: 2-3 heures
Debugging complexe: 3-5 heures

Projets urgents acceptés (disponibilité le jour même pour les urgences).
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Thioub
Vous avez des données mais ne savez pas comment les exploiter ? Vous souhaitez prendre des décisions basées sur des faits concrets ? Ou vous êtes étudiant·e et voulez maîtriser les outils de l'analyse moderne ?
Ce cours est fait pour vous.

👨‍🏫 À propos du formateur :
Je suis Data Scientist et Ingénieur en Mathématiques Appliquées, diplômé de l’Université Cheikh Anta Diop (UCAD). Mon expertise repose sur une solide base en Mathématiques, Statistiques, Machine Learning et Visualisation de données. J’allie rigueur scientifique et outils modernes pour transformer des données brutes en décisions stratégiques.

🧠 Objectifs du cours :
Comprendre et manipuler les données (exploration, nettoyage, visualisation)

- Identifier les variables importantes et repérer les anomalies

- Appliquer les méthodes statistiques et Machine Learning pour extraire de la valeur

- Construire des tableaux de bord clairs et parlants pour la prise de décision

- Adapter les analyses aux besoins réels d’une entreprise ou d’un projet académique

🧰 Contenu détaillé :
1. Introduction à l’analyse de données

- Qu’est-ce que l’analyse de données ?

- Typologie des données (quantitatives, qualitatives)

- Méthodologie globale

2. Préparation des données

- Nettoyage (valeurs manquantes, doublons, outliers)

- Encodage des variables catégorielles

- Normalisation et transformation

3. Visualisation et exploration

- Graphiques de distribution, de corrélation, de tendance

- Tableaux croisés, heatmaps, boxplots

- Détection de patterns et d’anomalies

4. Statistique descriptive et inférentielle

- Moyenne, Médiane, Ecart-type, Corrélation

- Tests statistiques : Khi2, t de Student, ANOVA

5. Modélisation prédictive (ML supervisé)

- Régression linéaire/logistique

- Arbre de décision, Random forest, KNN, SVM

- Évaluation : accuracy, recall, precision, F1-score, AUC

6. Segmentation et classification non supervisée

- Clustering (K-means, DBSCAN, hiérarchique)

- Réduction de dimension (ACP/PCA)

7. Projets réels (au choix)

- Analyse des ventes / Churn client / Scoring de crédit / Santé publique

- Ou projet personnalisé à vos propres données

💻 Outils utilisés :

- Python (Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, Seaborn)

- ou R (selon la préférence)

- Excel, Power BI/Tableau (pour la visualisation avancée)
verified badge
Laroussi
*الهدف: فهم الذكاء الاصطناعي بلا خوف، استخدامه لتبسيط الحياة، وكشف الفخاخ الرقمية**

### **1: إزالة الغموض عن الذكاء الاصطناعي (ما هو بالضبط؟)**

* **الذكاء الاصطناعي ليس "روبوت الأفلام":** الفرق الجوهري بين الخيال العلمي والواقع العملي.
* **كيف يعمل (ببساطة):** تخيل "مكتبة عملاقة"؛ لقد قرأ الذكاء الاصطناعي مليارات الكتب ويستخدمها لتوقع تكملة جملة ما أو ابتكار صورة جديدة.
* **أين نستخدمه حالياً؟** المصحح اللغوي، مقترحات نتفليكس ويوتيوب، نظام الملاحة (GPS)، والمساعدات الصوتية مثل (سيري وأليكسا).

---

### **2: استخدام الذكاء الاصطناعي لتسهيل حياتك**

* **التحاور مع الذكاء الاصطناعي (ChatGPT, Claude, Gemini):**
* كتابة رسائل البريد الإلكتروني الرسمية أو الخطابات المعقدة.
* تلخيص المقالات الطويلة أو الوثائق الضخمة.
* تخطيط مسارات السفر أو ابتكار وصفات طعام من المكونات المتوفرة في الثلاجة.


* **الإبداع والذاكرة:**
* إنشاء صور مبتكرة لبطاقات المعايدة (عبر Midjourney أو DALL-E).
* ترميم وتلوين صور العائلة القديمة.

3: فن التحدث مع الآلة (مهارة الـ Prompt)**

* **أسلوب السياق:** لماذا عبارة "أعطني وصفة كعكة" أقل فعالية من "أنا أعاني من حساسية الجلوتين وسأستقبل 4 أشخاص، أعطني وصفة كعكة شوكولاتة بسيطة".
* **تقمص الأدوار:** تعلم أن تطلب من الذكاء الاصطناعي "تحدث كخبير سياحي" أو "أجبني كمهندس زراعي مختص".

4: الاحتياطات والتفكير النقدي (دليل النجاة)**

الهلوسة الرقمية":** فهم أن الذكاء الاصطناعي قد يقدم معلومات خاطئة بثقة تامة (لا تعتمد عليه أبداً في استشارة طبية أو قانونية دون تحقق).
حماية الخصوصية
عدم مشاركة بيانات حساسة (أرقام الهوية، كلمات المرور، تفاصيل البنك).
إدراك أن كل ما تكتبه قد يُستخدم في تدريب الأنظمة مستقبلاً.

كشف التزييف العميق (Deepfakes):**
كيفية تمييز الصور أو الفيديوهات المفبركة (التدقيق في تفاصيل اليدين، الانعكاسات الغريبة، أو الصوت المعدني).
* القاعدة الذهبية: التحقق عبر مقاطعة المصادر المختلفة.

5: الأخلاقيات والأثر (رؤية مستقبلية)**

حقوق الملكية:** لمن تعود ملكية الصورة التي أنشأها الذكاء الاصطناعي؟
الأثر البيئي:** استهلاك المياه والطاقة في مراكز البيانات الضخمة.
المستقبل:** هل سيحل الذكاء الاصطناعي محلنا أم سيكون مساعداً لنا؟

نصيحة إضافية:** بما أنك تستهدف منطقة الخليج، يفضل استخدام مصطلحات مثل "التحول الرقمي" (Digital Transformation) و"الابتكار" (Innovation) في مقدمة عرضك، فهي كلمات رنانة جداً لدى صناع القرار هناك.
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Votre projet est cassé ? Deadline qui approche ? Impossible de déployer ? J'aide les développeurs et étudiants à corriger les bugs, optimiser le code et déployer les applications en production.
Je Me Spécialise Dans :

Debugging d'Urgence: Trouver et corriger les erreurs rapidement (crashes frontend, timeouts backend, problèmes base de données)
Sauvetage de Déploiement: Mettre votre app en ligne quand rien ne fonctionne (AWS, Vercel, Netlify)
Optimisation de Performance: Accélérer les applications lentes (requêtes BDD, réponses API, taille des bundles)
Configuration CI/CD: Automatiser votre pipeline de déploiement (GitHub Actions, tests, monitoring)

Problèmes Courants Que Je Résous :

❌ "Mon app fonctionne localement mais crash en production"
❌ "Les requêtes base de données sont trop lentes"
❌ "L'authentification ne fonctionne pas"
❌ "Impossible de déployer sur AWS / Vercel"
❌ "J'obtiens des erreurs bizarres que je ne comprends pas"
❌ "L'intégration de paiement (Stripe) ne fonctionne pas"

Technologies Avec Lesquelles Je Travaille :

Frontend: React, Next.js, TypeScript, Vue, Angular
Backend: Node.js, NestJS, Express, Python (Django, Flask)
Bases de données: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis
Cloud: AWS (EC2, RDS, S3), Vercel, Netlify, Render
DevOps: Docker, CI/CD, GitHub Actions, Nginx

Parfait Pour :

Étudiants: Corrigez votre projet avant la deadline
Développeurs Junior: Debuggez des problèmes de production que vous ne pouvez pas résoudre seul
Freelances: Débloquez-vous rapidement sur des projets clients
Startups: Corrigez et déployez votre MVP sans embaucher un ingénieur à temps plein

Comment Ça Fonctionne :

Évaluation Rapide (15 min gratuit): Partagez vos logs d'erreur, j'identifie le problème
Session de Debugging en Direct: On corrige ensemble via partage d'écran
Revue de Code: Je vous montre comment prévenir le problème à l'avenir
Documentation: Vous recevez un résumé de ce qui a été corrigé et pourquoi

Temps de Résolution Moyen :

Bugs simples: 1-2 heures
Problèmes de déploiement: 2-3 heures
Debugging complexe: 3-5 heures

Projets urgents acceptés (disponibilité le jour même pour les urgences).
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Vous avez des données mais ne savez pas comment les exploiter ? Vous souhaitez prendre des décisions basées sur des faits concrets ? Ou vous êtes étudiant·e et voulez maîtriser les outils de l'analyse moderne ?
Ce cours est fait pour vous.

👨‍🏫 À propos du formateur :
Je suis Data Scientist et Ingénieur en Mathématiques Appliquées, diplômé de l’Université Cheikh Anta Diop (UCAD). Mon expertise repose sur une solide base en Mathématiques, Statistiques, Machine Learning et Visualisation de données. J’allie rigueur scientifique et outils modernes pour transformer des données brutes en décisions stratégiques.

🧠 Objectifs du cours :
Comprendre et manipuler les données (exploration, nettoyage, visualisation)

- Identifier les variables importantes et repérer les anomalies

- Appliquer les méthodes statistiques et Machine Learning pour extraire de la valeur

- Construire des tableaux de bord clairs et parlants pour la prise de décision

- Adapter les analyses aux besoins réels d’une entreprise ou d’un projet académique

🧰 Contenu détaillé :
1. Introduction à l’analyse de données

- Qu’est-ce que l’analyse de données ?

- Typologie des données (quantitatives, qualitatives)

- Méthodologie globale

2. Préparation des données

- Nettoyage (valeurs manquantes, doublons, outliers)

- Encodage des variables catégorielles

- Normalisation et transformation

3. Visualisation et exploration

- Graphiques de distribution, de corrélation, de tendance

- Tableaux croisés, heatmaps, boxplots

- Détection de patterns et d’anomalies

4. Statistique descriptive et inférentielle

- Moyenne, Médiane, Ecart-type, Corrélation

- Tests statistiques : Khi2, t de Student, ANOVA

5. Modélisation prédictive (ML supervisé)

- Régression linéaire/logistique

- Arbre de décision, Random forest, KNN, SVM

- Évaluation : accuracy, recall, precision, F1-score, AUC

6. Segmentation et classification non supervisée

- Clustering (K-means, DBSCAN, hiérarchique)

- Réduction de dimension (ACP/PCA)

7. Projets réels (au choix)

- Analyse des ventes / Churn client / Scoring de crédit / Santé publique

- Ou projet personnalisé à vos propres données

💻 Outils utilisés :

- Python (Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, Seaborn)

- ou R (selon la préférence)

- Excel, Power BI/Tableau (pour la visualisation avancée)
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Laroussi
*الهدف: فهم الذكاء الاصطناعي بلا خوف، استخدامه لتبسيط الحياة، وكشف الفخاخ الرقمية**

### **1: إزالة الغموض عن الذكاء الاصطناعي (ما هو بالضبط؟)**

* **الذكاء الاصطناعي ليس "روبوت الأفلام":** الفرق الجوهري بين الخيال العلمي والواقع العملي.
* **كيف يعمل (ببساطة):** تخيل "مكتبة عملاقة"؛ لقد قرأ الذكاء الاصطناعي مليارات الكتب ويستخدمها لتوقع تكملة جملة ما أو ابتكار صورة جديدة.
* **أين نستخدمه حالياً؟** المصحح اللغوي، مقترحات نتفليكس ويوتيوب، نظام الملاحة (GPS)، والمساعدات الصوتية مثل (سيري وأليكسا).

---

### **2: استخدام الذكاء الاصطناعي لتسهيل حياتك**

* **التحاور مع الذكاء الاصطناعي (ChatGPT, Claude, Gemini):**
* كتابة رسائل البريد الإلكتروني الرسمية أو الخطابات المعقدة.
* تلخيص المقالات الطويلة أو الوثائق الضخمة.
* تخطيط مسارات السفر أو ابتكار وصفات طعام من المكونات المتوفرة في الثلاجة.


* **الإبداع والذاكرة:**
* إنشاء صور مبتكرة لبطاقات المعايدة (عبر Midjourney أو DALL-E).
* ترميم وتلوين صور العائلة القديمة.

3: فن التحدث مع الآلة (مهارة الـ Prompt)**

* **أسلوب السياق:** لماذا عبارة "أعطني وصفة كعكة" أقل فعالية من "أنا أعاني من حساسية الجلوتين وسأستقبل 4 أشخاص، أعطني وصفة كعكة شوكولاتة بسيطة".
* **تقمص الأدوار:** تعلم أن تطلب من الذكاء الاصطناعي "تحدث كخبير سياحي" أو "أجبني كمهندس زراعي مختص".

4: الاحتياطات والتفكير النقدي (دليل النجاة)**

الهلوسة الرقمية":** فهم أن الذكاء الاصطناعي قد يقدم معلومات خاطئة بثقة تامة (لا تعتمد عليه أبداً في استشارة طبية أو قانونية دون تحقق).
حماية الخصوصية
عدم مشاركة بيانات حساسة (أرقام الهوية، كلمات المرور، تفاصيل البنك).
إدراك أن كل ما تكتبه قد يُستخدم في تدريب الأنظمة مستقبلاً.

كشف التزييف العميق (Deepfakes):**
كيفية تمييز الصور أو الفيديوهات المفبركة (التدقيق في تفاصيل اليدين، الانعكاسات الغريبة، أو الصوت المعدني).
* القاعدة الذهبية: التحقق عبر مقاطعة المصادر المختلفة.

5: الأخلاقيات والأثر (رؤية مستقبلية)**

حقوق الملكية:** لمن تعود ملكية الصورة التي أنشأها الذكاء الاصطناعي؟
الأثر البيئي:** استهلاك المياه والطاقة في مراكز البيانات الضخمة.
المستقبل:** هل سيحل الذكاء الاصطناعي محلنا أم سيكون مساعداً لنا؟

نصيحة إضافية:** بما أنك تستهدف منطقة الخليج، يفضل استخدام مصطلحات مثل "التحول الرقمي" (Digital Transformation) و"الابتكار" (Innovation) في مقدمة عرضك، فهي كلمات رنانة جداً لدى صناع القرار هناك.
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