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Desde junio 2020
Profesor desde junio 2020
Cours informatique pour Etudiants pour une mise à niveau 1 Ecoles françaises
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A partir de 70.84 $ /h
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Vous partez poursuivre vos études en France ?
En première année d'informatique, on cherche à ce que les étudiants maîtrisent :
les techniques,
les outils,
les méthodes de bases : méthodes de conception, algorithmique, langages, systèmes d’exploitation, constituants des machines informatiques...
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Acerca de mí
Pédagogie approuvée plus de 30 ans dans la formation des étudiants, salariés, chercheurs d'emploi, aide au changement, mise à niveau dans les plus grandes boites de formation françaises: Bull Formation, Demos, Atos, Cegos, ...
Formación
Doctorat en Bases de Données Déductives à l'Université Paris-Sud Laboratoire de Recherche en Informatique Bat 490 Orsay
Maitrise d'informatique appliquée à la Gestion à l'Institut Supérieur de Gestion
Experiencia / Calificaciones
Doctorat en Bases de Données Déductives à l'Université Paris-Sud Laboratoire de Recherche en Informatique Bat 490 Orsay
Maitrise d'informatique appliquée à la Gestion à l'Institut Supérieur de Gestion
Edad
Adolescentes (13-17 años)
Adultos (18-64 años)
Tercera edad (65+ años)
Nivel del estudiante
Principiante
Intermedio
Avanzado
Duración
60 minutos
La clase se imparte en
francés
inglés
Habilidades
Disponibilidad en una semana típica.
(GMT -04:00)
Nueva York
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En línea vía webcam
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Sun
00-04
04-08
08-12
12-16
16-20
20-24
La deuxième année est orientée vers les activités de conception et d’intégration ; la formation permet aux étudiants de se confronter avec des problèmes plus complexes : systèmes d’information, temps réel, réseaux, architectures distribuées, intelligence artificielle, compilation, gestion de production...

L’accent est mis sur la coordination à l’intérieur du groupe : les travaux s’arrêtent parfois après la conception détaillée.
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PROGRAMMATION

Langage C
Langage C++
Langage HTML
Langage CSS
Langage JavaScript > NodeJs >JQuery > Ajax > Json
Langage XML: XPath, Xslt, Xlink, Fop, Sax, Dom,
Langage Java, Struts, Spring, JSF, JEE, EJB
Langage Scala
Langage PHP, ZendFramework, CodeIgniter, Symphony, Mantis, Testmaker,
Langage COBOL 1 COBOL 2 COBOL Object MicroFocus Fujitsu PacBase
Langage FORTRAN
Langage LISP, PROLOG
Langage UML
Langage SQL

MODELISATION

Object Design Patterns,
Langage Python, Web Scraping, Scrapy, Selenium, BeautifulSoup
BigData Hadoop, Spark, Hive, Oozie, Zookeeper, Pig, Flume,
Neo4J, Redis
ElasticSearch, Kibana, Logstash
DataScience Langage R

BASES DE DONNÉES ou SYSTÈME D'INFORMATION

Database Oracle, Mysql, Sybase, Ingres, Universe, Informix, Access

FRAMEWORKS

BPM: jBPM, Camunda
ETL: Talend, Datastage
ERP: Odoo
CMS: Drupal
CRM: SugarCRM
E-Commerce: Prestashop, Magento
BI Lumira Business Objects

DEVOPS

Code review Sonar,
Maven, Gradle, Continuous Integration Jenkins, Archiva, Confluence, Jira
Test JUnit
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Erik
Muchos estudiantes utilizan hoy herramientas de IA como ChatGPT, pero a menudo de forma insegura o improvisada. Surgen dudas legítimas: ¿está permitido?, ¿cómo evitar errores?, ¿cómo usar la IA sin perder el control del propio pensamiento?

Este curso no trata de atajos ni de “trabajos hechos por una máquina”. Se centra en comprender la IA como una herramienta y en aprender a utilizarla de forma consciente y responsable. Trabajamos con ejemplos concretos del ámbito universitario y mostramos cómo la IA puede apoyar el estudio sin poner en riesgo la integridad académica.

Uno de los ejes del curso es la IA como instrumento de investigación. Veremos cómo delimitar temas, formular buenas preguntas y estructurar un trabajo desde el inicio. La IA puede ayudar a obtener una visión general y a ordenar ideas, pero también analizamos claramente sus límites y la necesidad de una revisión crítica propia.

A partir de ahí abordamos la escritura académica. Desde la elaboración de esquemas y líneas argumentales hasta la mejora del estilo y la claridad del texto, la IA puede servir como apoyo. Se muestra cómo trabajar con borradores, detectar incoherencias y evitar errores típicos que suelen generar problemas en el ámbito universitario.

Otro bloque se dedica al aprendizaje con IA. Explicar textos complejos, aclarar conceptos, repasar contenidos y comprobar la comprensión propia son usos especialmente valiosos si se formulan las preguntas adecuadas. El objetivo es utilizar la IA de forma activa, no como consumo pasivo.

Por último, trabajamos la IA como sparring intelectual. No como sustituto del pensamiento propio, sino como interlocutor que ayuda a contrastar argumentos, plantear objeciones y explorar otras perspectivas. En este punto suele encontrarse el mayor valor real de la IA: pensar mejor, no pensar menos.

El curso está dirigido a estudiantes de cualquier disciplina. No se requieren conocimientos previos. El objetivo es ganar seguridad en el uso de la IA y aprender a integrarla de forma productiva y responsable en el estudio universitario.
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La primera clase está respaldada
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Muchos estudiantes utilizan hoy herramientas de IA como ChatGPT, pero a menudo de forma insegura o improvisada. Surgen dudas legítimas: ¿está permitido?, ¿cómo evitar errores?, ¿cómo usar la IA sin perder el control del propio pensamiento?

Este curso no trata de atajos ni de “trabajos hechos por una máquina”. Se centra en comprender la IA como una herramienta y en aprender a utilizarla de forma consciente y responsable. Trabajamos con ejemplos concretos del ámbito universitario y mostramos cómo la IA puede apoyar el estudio sin poner en riesgo la integridad académica.

Uno de los ejes del curso es la IA como instrumento de investigación. Veremos cómo delimitar temas, formular buenas preguntas y estructurar un trabajo desde el inicio. La IA puede ayudar a obtener una visión general y a ordenar ideas, pero también analizamos claramente sus límites y la necesidad de una revisión crítica propia.

A partir de ahí abordamos la escritura académica. Desde la elaboración de esquemas y líneas argumentales hasta la mejora del estilo y la claridad del texto, la IA puede servir como apoyo. Se muestra cómo trabajar con borradores, detectar incoherencias y evitar errores típicos que suelen generar problemas en el ámbito universitario.

Otro bloque se dedica al aprendizaje con IA. Explicar textos complejos, aclarar conceptos, repasar contenidos y comprobar la comprensión propia son usos especialmente valiosos si se formulan las preguntas adecuadas. El objetivo es utilizar la IA de forma activa, no como consumo pasivo.

Por último, trabajamos la IA como sparring intelectual. No como sustituto del pensamiento propio, sino como interlocutor que ayuda a contrastar argumentos, plantear objeciones y explorar otras perspectivas. En este punto suele encontrarse el mayor valor real de la IA: pensar mejor, no pensar menos.

El curso está dirigido a estudiantes de cualquier disciplina. No se requieren conocimientos previos. El objetivo es ganar seguridad en el uso de la IA y aprender a integrarla de forma productiva y responsable en el estudio universitario.
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