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3 professeurs particuliers d'informatique & électronique à سوست

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3 professeurs particuliers d'informatique & électronique à سوست

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(21 avis)
Manoj - Soest220 CNY
Professeur fiable: Je suis un développeur Full Stack professionnel avec plus de 15 ans d'expérience pratique en ingénierie logicielle, conception de systèmes et intelligence artificielle. J'ai travaillé sur le front-end, le back-end, DevOps et l'IA, créant des systèmes de niveau entreprise pour des applications du monde réel, des microservices à grande échelle aux plates-formes d'IA cognitives. Je suis passionné par l'enseignement de la véritable méthode moderne de codage, en combinant des bases techniques approfondies avec les technologies les plus avancées d'aujourd'hui : l'IA générative, les systèmes agentiques, les architectures RAG, l'automatisation du cloud et le DevOps intelligent. Que vous soyez un débutant explorant votre premier « Hello World », un professionnel améliorant votre pile ou un chercheur/développeur explorant les systèmes d'IA, je peux vous guider étape par étape — conceptuellement, pratiquement et stratégiquement. 🧩 Ce que vous apprendrez 🖥️ Développement front-end Maîtrisez la création d'interfaces réactives, interactives et performantes : HTML / HTML5 – Structure, sémantique, formulaires, accessibilité CSS / CSS3 / SCSS – Mise en page, animations, conception réactive, Flexbox, Grille Bootstrap / Tailwind / Material UI – Cadres de conception rapide JavaScript (ES6+) – Programmation fonctionnelle, boucle d'événements, fermetures, async/await TypeScript – Typage fort, interfaces, décorateurs, génériques React.js / Next.js – Composants, hooks, gestion d'état, routage, API Angular (1.x à 17) – Modules, injection de dépendances, RxJS, architecture avancée Vue.js (optionnel) – Programmation réactive, gestion du cycle de vie jQuery / AJAX – Prise en charge héritée et communication backend Performances Web – Lighthouse, Core Web Vitals, PWA, stratégies de mise en cache ⚙️ Développement Back-End et Entreprise Créez des systèmes côté serveur évolutifs, sécurisés et intelligents : C / C++ / Structures de données / Algorithmes / OOPS Java / J2EE / Spring / Spring Boot / Spring Cloud / Hibernate / Struts / Wicket Architecture des microservices – passerelle API, registre de services, communication interservices Node.js / Express / NestJS – Backend JavaScript/TypeScript moderne Services Web REST et SOAP – Conception d'API, sécurité, documentation (Swagger / Postman) Python (Flask / FastAPI) – API REST, pipelines ML, automatisation Scripts Shell (Linux/Unix) – Automatisation, tâches cron, analyse des journaux, scripts DevOps PHP / Laravel / CodeIgniter – Développement backend web classique Conteneurisation et orchestration : Docker, Kubernetes, Helm CI/CD et Cloud : Jenkins, GitHub Actions, Azure DevOps Pipelines ☁️ Maîtrise du Cloud et du DevOps Apprenez à créer, déployer et faire évoluer des applications sur le cloud : AWS (EC2, S3, Lambda, DynamoDB, passerelle API, ECS) Azure (App Services, Fonctions, CosmosDB, DevOps) Google Cloud (GCP, Vertex AI, BigQuery, Cloud Run) Surveillance et journalisation : pile ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Grafana, Prometheus Infrastructure en tant que code (IaC) : Terraform, AWS CDK, Azure Bicep Contrôle de version et collaboration : Git, GitHub, GitLab, Bitbucket Pipelines CI/CD : automatisation de la création, des tests, du déploiement, de la restauration et de la gestion des versions 📱 Développement d'applications Développer des applications mobiles et hybrides de bout en bout : Android (Java/Kotlin) – UI/UX, cycle de vie des activités, intégration d'API Frameworks hybrides : Ionic, Cordova, React Native Applications Web progressives (PWA) – Hors ligne, mise en cache, optimisation mobile Intégration Firebase : authentification, Firestore, messagerie cloud 🤖 Intelligence artificielle et apprentissage automatique Découvrez comment les systèmes d’IA modernes sont construits et déployés : Fondamentaux de l'IA : réseaux neuronaux, apprentissage supervisé/non supervisé Apprentissage automatique avec Python : scikit-learn, TensorFlow, PyTorch Traitement du langage naturel (TALN) : Transformers, BERT, GPT Vision par ordinateur : OpenCV, YOLO, classification d'images API et intégrations d'IA : Google DialogFlow, Azure Cognitive Services, API OpenAI 🧬 IA générative, RAG et systèmes agentiques Focus particulier sur l'intégration et l'automatisation de l'IA dans le monde réel : Modèles d'IA génératifs (GPT, Claude, Gemini, Llama, Mistral) – Mise en œuvre pratique Ingénierie des invites – Conception de cadres d'invite puissants et réutilisables Génération augmentée de récupération (RAG) – Architectures hybrides de recherche et de génération Systèmes d'IA agentiques – Création de flux de travail multi-agents autonomes (par exemple, AutoGPT, CrewAI) Agentic RAG – Mémoire contextuelle, enchaînement et systèmes de raisonnement LangChain / LlamaIndex – Pipelines RAG, chargeurs de documents, intégrations, bases de données vectorielles Bases de données vectorielles : Pinecone, Chroma, Weaviate, FAISS Graphiques de connaissances et gestion du contexte – Liaison de données d'entreprise avec RAG Déploiement d'applications IA : FastAPI + Streamlit + LangServe + Docker Outils Copilot et IA : GitHub Copilot, API ChatGPT, interpréteur de code, Vertex AI Studio Kit de développement Google AI (ADK) – Edge AI, TensorFlow Lite, Coral et diffusion de modèles IA vocale et conception conversationnelle : Dialogflow CX, OpenAI Assistants, ElevenLabs 🔬 Données, tests et qualité Systèmes de bases de données : MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Oracle, DB2, Redis Conception de bases de données : ERD, normalisation, indexation, optimisation des performances Outils de test : JUnit, Mockito, Selenium, Cypress, Postman Pratiques TDD/BDD : tests unitaires, d'intégration et de bout en bout Journalisation et surveillance : ELK, Splunk, Prometheus Optimisation des performances : profilage, mise en cache, concurrence 🧩 Systèmes d'exploitation et scripts Administration Windows / Linux / Ubuntu / Unix Systèmes de fichiers, autorisations, réseau, gestion des processus Scripting Shell / Automatisation / Analyse des journaux Sécurité du système et renforcement SSH 🧠 Sujets bonus Mathématiques pour programmeurs – Logique, combinatoire, probabilités, théorie des graphes Principes de base du développement de jeux : Unity, Phaser.js, HTML5 Canvas Éthique de l'IA, confidentialité des données, conception responsable de l'IA Projets d'automatisation et exploration/scraping Web : BeautifulSoup, Selenium, Puppeteer Intégrations No-Code / Low-Code : Zapier, Make, automatisations AI
Programmation informatique · Java · Javascript
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◾ Outils RStudio • SQL • SPSS • SAS • Jamovi • JASP ◾ Méthodes & tests statistiques t de Student • ANOVA • MANOVA • ANCOVA • Régression (linéaire & logistique) • Corrélation • Khi-deux • Tests non paramétriques • ACP • AFC • Analyse factorielle exploratoire • Classification / Clustering • Médiation • Modération • Interprétation ◾ Analyse de données & aide à la décision - Préparation, structuration et fiabilisation des données (data preparation) avec SAS, R et SQL - Analyses statistiques descriptives, exploratoires et multivariées sur des données métiers - Production d’indicateurs de performance et d’analyses exploitables pour l’aide à la décision ◾ Choix et mise en œuvre des méthodes - Préparation et structuration des bases de données - Tests d’hypothèses et analyses univariées, bivariées et multivariées (ANOVA / ANCOVA) - Régressions linéaires et logistiques - Analyses factorielles (ACP / AFC) - Modèles de médiation et de modération - Classification / clustering 1) Accompagnement académique - Cours, TD, projets et travaux en statistique - Aide à la compréhension et à l’interprétation des résultats - Préparation aux examens et présentations académiques 2) Analyse statistique - Statistiques descriptives (univariées et bivariées) - Analyses multivariées - Exploration des données et détection des valeurs aberrantes 3) Tests statistiques - Corrélations (Pearson, Spearman, Kappa de Cohen) - Tests t (un et deux échantillons, indépendants ou appariés) - Khi-deux, tests binomiaux - z-scores et indicateurs associés 4) Modélisation statistique - Régressions linéaires (simple et multiple) - Régression logistique - Interprétation des coefficients, diagnostics et validation des modèles 5) ANOVA & ANCOVA - ANOVA à un ou plusieurs facteurs - ANOVA à mesures répétées - Effets fixes et aléatoires - Tests post-hoc et tailles d’effet 6) Analyses factorielles - ACP / PCA (scree plot, scores factoriels, matrices) - Analyse factorielle exploratoire - Rotations factorielles - Validation et interprétation des structures et des clusters ◾ Reporting & communication - Reporting clair, structuré et synthétique des résultats - Visualisations adaptées aux décideurs - Aide à la prise de décision stratégique et opérationnelle
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Commentaire de ANTONINO
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