Betrouwbare leraar
Deze leraar antwoordt snel. Dit getuigt van een goede dienstverlening naar haar of zijn leerlingen toe.
Sinds september 2025
Leraar sinds september 2025
Cours de Mathématiques et de Physique pour des élèves de niveau secondaire.
Van 29 € /h
Les accompagnements s’adressent aux élèves secondaires, en mathématiques et en physique-chimie. Ils s’adressent tant à des élèves désireux de progresser davantage ou de se préparer efficacement aux examens, qu'à des élèves en difficulté scolaire.
Ils peuvent avoir lieu à domicile ou à distance, selon les disponibilités. Je propose un accompagnement régulier ou ponctuel, en fonction des besoins :
1. Aide aux devoirs
2. Préparation aux contrôles
3. Révisions d’examens (brevet, baccalauréat)
4. Consolidation ou approfondissement des notions
Ils peuvent avoir lieu à domicile ou à distance, selon les disponibilités. Je propose un accompagnement régulier ou ponctuel, en fonction des besoins :
1. Aide aux devoirs
2. Préparation aux contrôles
3. Révisions d’examens (brevet, baccalauréat)
4. Consolidation ou approfondissement des notions
Locatie
Plaats gekozen door de student :
- In de omgeving van Oudergem, Brussel, België
Bij de leraar :
- Kessel-Lo, Louvain, Belgique
Online vanuit la Belgique
Over
Diplômé en physique à l'Université de Porto, je me suis orienté vers l'enseignement depuis que je suis devenu enseignant-chercheur à la Sorbonne. Chercheur en Intelligence Artificielle au laboratoire IRCAM, Paris, j'ai pu acquérir des compétences approfondies qu'aujourd'hui j'enseigne: data science et deep learning. Passionné par l'art de l'école, je mets tout en oeuvre pour un apprentissage simple et efficace, ludique et structuré.
À titre personnel, j'aime beaucoup la musique, la poésie, et la philosophie des sciences.
À titre personnel, j'aime beaucoup la musique, la poésie, et la philosophie des sciences.
Opleiding
1. License en physique à l'Université de Porto.
2. Dissertation Master à l'Université Catholique de Porto sur la reconnaissance automatique des émotions dans la voix.
2. Dissertation Master à l'Université Catholique de Porto sur la reconnaissance automatique des émotions dans la voix.
Leservaring
Enseignant-chercheur à la Sorbonne-Université, chargé des cours pratiques et des cours théoriques-pratiques en programmation.
Chercheur à l'institut IRCAM, secteur deep learning.
Data scientist, secteur e-commerce.
Chercheur à l'institut IRCAM, secteur deep learning.
Data scientist, secteur e-commerce.
Leeftijd
Kinderen (7-12 jaar oud)
Tieners (13-17 jaar oud)
Volwassenen (18-64 jaar oud)
Senioren (65+ jaar oud)
Niveau van de leerling
Beginner
Gemiddeld
Gevorderden
Duur
30 minuten
45 minuten
60 minuten
90 minuten
120 minuten
De les wordt gegeven in
Frans
Engels
Portugees
Beschikbaarheid typische week
(GMT -05:00)
New York
Bij de leraar en via webcam
Bij de student thuis
Mon
Tue
Wed
Thu
Fri
Sat
Sun
00-04
04-08
08-12
12-16
16-20
20-24
Accompagnement, niveau scolaire et universitaire:
Domaines abordés :
1. Introduction à la programmation en Python
Bases du langage, bonnes pratiques, résolution de problèmes.
2. Structures de données et algorithmes
Listes, dictionnaires, arbres, complexité et performance.
3. Mathématiques computationnelles
Algèbre linéaire, probabilités, optimisation numérique.
4. Visualisation de données
Analyse exploratoire et communication visuelle des résultats.
5. Machine Learning
Modèles supervisés et non supervisés, validation et interprétation.
6. Réseaux de neurones et Deep Learning
Fondamentaux théoriques et implémentations pratiques.
7. Bases de données et SQL
Modélisation, requêtes, manipulation et analyse de données.
Domaines abordés :
1. Introduction à la programmation en Python
Bases du langage, bonnes pratiques, résolution de problèmes.
2. Structures de données et algorithmes
Listes, dictionnaires, arbres, complexité et performance.
3. Mathématiques computationnelles
Algèbre linéaire, probabilités, optimisation numérique.
4. Visualisation de données
Analyse exploratoire et communication visuelle des résultats.
5. Machine Learning
Modèles supervisés et non supervisés, validation et interprétation.
6. Réseaux de neurones et Deep Learning
Fondamentaux théoriques et implémentations pratiques.
7. Bases de données et SQL
Modélisation, requêtes, manipulation et analyse de données.
Vergelijkbare lessen
Contacteer Adelino
1e les wordt ondersteund
door onze Good-fit Leraar Garantie
door onze Good-fit Leraar Garantie
Vergelijkbare lessen
Good-fit Leraar Garantie
Contacteer Adelino