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 juillet 2019
Professeur depuis juillet 2019
Eli a private teacher for Assembly 8086 Programming with a senior software engineer and an excellent lecturer in university
course price icon
Àpd 691.79 CNY /h
arrow icon
Learn to be a great Assembly 8086 (assembler 8086) programmer with a senior software engineer and an excellent lecturer in university. Recently I received a diploma of excellent lecturer in university. I own an M.SC. in computer science.
I got a lot of warm feedback messages from my students.
Informations supplémentaires
Online lessons
Lieu
location type icon
En ligne depuis Israël
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
anglais
hébreu
Disponibilité semaine type
(GMT -05:00)
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
Lean to be a great Android programmer with a senior software engineer and an excellent lecturer in university. Recently I received a diploma of excellent lecturer in university. I own an M.SC. in computer science.
I got lot of warm feedback messages from my students.
Lire la suite
Android development is one of the most required jobs.
I'm an excellent lecturer at university and a senior software engineer.
I will teach you step by step how to become a great Android developer and how to improve your career. This is your best investment.
Lire la suite
Voir plus
arrow icon
Cours Similaires
arrow icon previousarrow icon next
verified badge
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
Raouf
Objective: To understand AI without fear, to use it to simplify one's life and to know how to identify digital traps.

1: Demystifying AI (What exactly is it?)
AI is not a movie robot: Difference between fiction and reality.

How it works (simply): The image of the "giant library": AI has read billions of books and uses them to predict the continuation of a sentence or create an image.

Where is it already present? Spell checkers, Netflix/YouTube suggestions, GPS, and voice assistants (Siri/Alexa).

2: Using AI to make life easier
Conversing with AI (ChatGPT, Claude, Gemini):

Ask him to write an administrative email or a complex letter.

Summarize a long newspaper article or document.

Plan a travel itinerary or find recipe ideas with what's left in the fridge.

AI for creativity and memory:

Generate images to illustrate a birthday card (Midjourney, DALL-E).

Using AI to restore or colorize old family photos.

3: Learning to "talk" to AI (The Art of the Prompt)
The context method: Why "Give me a cake recipe" is less effective than "I am allergic to gluten and I am hosting 4 people, give me a simple chocolate cake recipe".

The expert's role: Learning to tell AI "Act like a travel guide" or "Act like an expert gardener".

4: Precautions and Critical Thinking (The Survival Guide)
"Hallucinations": Understand that AI can make false claims with complete certainty (never take medical or legal advice from AI without verification).

Privacy protection:

Never give sensitive data (social security number, passwords, bank details) to an AI.

Knowing that everything we write to the AI is potentially used to train it.

Spotting "Deepfakes":

How to recognize a doctored image or video (details on the hands, strange reflections, slightly metallic voice).

Verify the information: the golden rule of cross-referencing sources.

5: Ethics and Impacts (To go further)
Copyright: Who owns an image created by AI?

The environmental impact: The water and energy consumption of AI servers.

The future: Will AI replace us or assist us?
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.
message icon
Contacter Eli
repeat students icon
Le premier cours est couvert par notre Garantie Le-Bon-Prof
Cours Similaires
arrow icon previousarrow icon next
verified badge
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
Raouf
Objective: To understand AI without fear, to use it to simplify one's life and to know how to identify digital traps.

1: Demystifying AI (What exactly is it?)
AI is not a movie robot: Difference between fiction and reality.

How it works (simply): The image of the "giant library": AI has read billions of books and uses them to predict the continuation of a sentence or create an image.

Where is it already present? Spell checkers, Netflix/YouTube suggestions, GPS, and voice assistants (Siri/Alexa).

2: Using AI to make life easier
Conversing with AI (ChatGPT, Claude, Gemini):

Ask him to write an administrative email or a complex letter.

Summarize a long newspaper article or document.

Plan a travel itinerary or find recipe ideas with what's left in the fridge.

AI for creativity and memory:

Generate images to illustrate a birthday card (Midjourney, DALL-E).

Using AI to restore or colorize old family photos.

3: Learning to "talk" to AI (The Art of the Prompt)
The context method: Why "Give me a cake recipe" is less effective than "I am allergic to gluten and I am hosting 4 people, give me a simple chocolate cake recipe".

The expert's role: Learning to tell AI "Act like a travel guide" or "Act like an expert gardener".

4: Precautions and Critical Thinking (The Survival Guide)
"Hallucinations": Understand that AI can make false claims with complete certainty (never take medical or legal advice from AI without verification).

Privacy protection:

Never give sensitive data (social security number, passwords, bank details) to an AI.

Knowing that everything we write to the AI is potentially used to train it.

Spotting "Deepfakes":

How to recognize a doctored image or video (details on the hands, strange reflections, slightly metallic voice).

Verify the information: the golden rule of cross-referencing sources.

5: Ethics and Impacts (To go further)
Copyright: Who owns an image created by AI?

The environmental impact: The water and energy consumption of AI servers.

The future: Will AI replace us or assist us?
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.
Garantie Le-Bon-Prof
favorite button
message icon
Contacter Eli