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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.
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Depuis janvier 2013
Professeur depuis janvier 2013
Cours particuliers de programmation en Python (docteur en astrophysique)
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Àpd 58.58 C$ /h
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Python est un langage de programmation combinant des outils de haut niveau et une simplicité de syntaxe.

Travaillant dans le domaine de l’astrophysique, je développe des logiciels scientifiques en Python depuis plusieurs années.

Je propose un cours adapté au niveau de chacun : que ce soit les bases de Python et de la programmation ou bien éventuellement une assistance pour réaliser un projet défini.
Informations supplémentaires
Ordinateur personnel avec Python installé de préférence.
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Cours au domicile de l'élève :
  • Autour de Meudon, France
Présentation
Chercheur post-doctorant en astrophysique de 29 ans.
Je suis spécialisé en observations de sources transitoires énergétiques (en rayons gamma et radio), principalement les trous noirs accrétants de notre Galaxie et en instrumentation radio interférométrique.
Education
2016/- : Observatoire de Paris - Chercheur post-doctorant
2013/2016 : CEA Saclay - Doctorat en astrophysique
2012/2013 : Observatoire de Paris - M2R AAIS
2011/2012 : Univseristé Paris 7 - M1 Magistère de Physique Fondamentale
2011 : Université Paris 7 - Diplôme de Licence Magistère de Physique Fondamentale (AB)
Expérience / Qualifications
Qualifié aux fonctions de Maître de Conférence
Cours de Physique en premières année de médecine (PACES) à l'université Paris Diderot (3 ans)
Formation 'Python pour l'astronomie' (niveau doctorants / chercheurs)
Formation imagerie en radioastronomie
Nombreuses expériences de cours particuliers.
Age
Adolescents (13-17 ans)
Adultes (18-64 ans)
Seniors (65+ ans)
Niveau du Cours
Débutant
Intermédiaire
Durée
60 minutes
90 minutes
120 minutes
Enseigné en
français
anglais
Commentaires
Disponibilité semaine type
(GMT -04:00)
New York
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Cours à domicile
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Tue
Wed
Thu
Fri
Sat
Sun
00-04
04-08
08-12
12-16
16-20
20-24
Je suis un chercheur post-doctorant en astrophysique de 26 ans travaillant à l'Observatoire de Paris ayant une certaine expérience d'enseignement (3 années de cours de Physique dispensés aux étudiants de première année de médecine à l'université Paris Diderot pendant ma thèse, des formations pour doctorants et chercheurs, ainsi que de nombreux cours particuliers).

Je propose mes services sous forme de soutien scolaire en physique et mathématiques pour des élèves du collège et du lycée, voire pour les étudiants post-bac (possibilité de cours en groupe de 2 ou 3).
Je serais également ravi de transmettre ma passion pour l'astronomie/astrophysique aux intéressés !
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Pr
Bonjour , je suis doctorant en génie électrique et professeur agrégé en sciences de l'ingénieur , expérimenté dans le domaine de génie électrique, je propose des cours de soutien dans les matières des sciences de l'ingénieurs(Electronique,automatique,électrotechnique,automatisme,programmation).

Electronique numérique
Electronique analogique
électromagnétisme (propagation des ondes hautes fréquences)
Automatique (continu , échantillonné)
électrotechnique (transformateurs , Machines électriques ,alimentation à découpage)
Programmation c/c++ , Assembleur , ARM, STM32
énergie renouvelable (éolienne , PV)
sciences de l’ingénieur
RDM
Python,VHDL
Microprocesseur et Microcontrôleur PIC
Traitement de signal et acquisition de données
Sciences de l'ingénieur

Ces cours permettent à l'élève de se remettre à niveau et de reprendre confiance dans toutes les matières scientifiques, de même qu'ils le préparent efficacement aux Baccalauréat, aux Classes Préparatoire ou examens divers des classes de l'ingénieur.

OBJECTIFS DES COURS ET DÉMARCHE PÉDAGOGIQUE

Reprise et approfondissement des notions fondamentales au travers d'exercices avec rappels de cours.

Mettre l'élève dans une situation de questionnements et de recherche.

Répondre aux problèmes et questions individuels

Entrainement aux exercices afin d'atteindre une maitrise réelle des contenus.

Apprendre à construire un raisonnement théorique à partir des faits observables ou des hypothèses.

Préparation spécifique aux exigences du supérieur (approfondissement des contenus, augmentation des capacités de travail, enrichissement du bagage scientifique)

Cette démarche pédagogique s'avère efficace puisqu'elle m'a conduit souvent à des résultats intéressants avec mes élèves.

Professeur agrégé assure des cours de soutien en génie électrique
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Sebastien
Vous préparez vos examens de Numérique et Sciences Informatiques (NSI) et souhaitez maximiser vos chances de réussite ? La Préparation Intensive pour Briller à Vos Examens !" est le cours qu'il vous faut pour réviser efficacement, combler vos lacunes et exceller le jour J ! Ce programme complet et intensif est conçu spécialement pour les élèves de Première et de Terminale afin de maîtriser tous les concepts clés du programme NSI et de réussir haut la main.

Pourquoi choisir ce cours de préparation NSI ?
Optimisation du temps de révision : Focalisez-vous sur les notions essentielles pour gagner du temps et réviser de manière efficace.
Compréhension approfondie des concepts : Ne vous contentez pas de mémoriser, comprenez réellement les bases de l'informatique pour réussir les exercices les plus complexes.
Pratique intensive : Entraînez-vous avec des exercices corrigés, des sujets d'examen et des annales pour être parfaitement préparé.
Méthodologie d'examen : Apprenez à gérer votre temps, à structurer vos réponses et à éviter les pièges fréquents des sujets de NSI.
Confiance et sérénité : Travaillez de manière progressive et structurée pour arriver serein le jour de l'examen.
Ce que vous allez apprendre :
Ce cours couvre l'intégralité du programme NSI de Première et de Terminale, en se concentrant sur les notions les plus souvent abordées aux examens :

1. Algorithmique et Programmation :
Algorithmique avancée : Complexité algorithmique, récursivité, tri et recherche (tri rapide, dichotomique).
Programmation en Python :
Syntaxe avancée : compréhension de listes, lambda, décorateurs.
Structures de données : listes, tuples, dictionnaires, ensembles.
Fonctions et modularité : Décomposition du problème, réutilisation de code.
Gestion des fichiers : Lecture et écriture de fichiers pour traiter des données réelles.
Programmation orientée objet : Classes, objets, héritage, polymorphisme en Python.
Projets pratiques : Développement de programmes complets pour mettre en application les concepts abordés.
2. Structures de Données et Algorithmes :
Listes, piles, files et arbres : Implémentation, manipulation et utilisation dans la résolution de problèmes.
Graphes : Représentation (matrice d'adjacence, liste de voisins), parcours en largeur (BFS) et en profondeur (DFS).
Algorithmes de tri et de recherche : Tri fusion, tri rapide, recherche dichotomique.
Complexité algorithmique : Notation Big-O, analyse de la performance des algorithmes.
3. Bases de Données et SQL :
Modélisation des données : Modèle relationnel, conception de bases de données avec le modèle Entity-Relationship.
SQL :
Requêtes de sélection, insertion, mise à jour et suppression.
Jointures (INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN).
Fonctions d'agrégation et sous-requêtes.
Optimisation des requêtes pour de meilleures performances.
Projets pratiques : Création et gestion de bases de données pour des applications concrètes.
4. Architecture des Ordinateurs et Réseaux :
Architecture matérielle : Processeur, mémoire (RAM, cache), périphériques d'entrée/sortie.
Fonctionnement de l'ordinateur : Cycle d'instruction, exécution des programmes en mémoire.
Réseaux informatiques :
Modèle OSI et TCP/IP.
Adressage IP, routage, protocoles (HTTP, FTP, SMTP).
Sécurité réseau : pare-feu, chiffrement, VPN.
5. Web et Développement Front-End :
HTML/CSS : Structure et mise en forme des pages web.
JavaScript : Dynamisation des pages web, manipulation du DOM, événements.
Projets pratiques : Création de sites web interactifs pour appliquer les compétences acquises.
Méthodologie et approche pédagogique :
Révisions ciblées et structurées : Chaque module est conçu pour couvrir les notions clés du programme NSI tout en s'adaptant à votre niveau et à vos besoins.
Exercices pratiques et sujets d'examen : Entraînez-vous avec des exercices ciblés et des sujets d'annales pour vous familiariser avec le format des épreuves.
Correction détaillée et feedback personnalisé : Chaque exercice est corrigé de manière détaillée avec une explication approfondie des solutions.
Méthodologie d'examen : Conseils pour bien lire et comprendre les énoncés, structurer vos réponses et gérer votre temps le jour de l'épreuve.
Cours interactifs en ligne : Les cours se déroulent en ligne avec l'utilisation de l'audio et du partage d'écran, garantissant une communication fluide et un apprentissage interactif.
Pour qui ?
Ce cours s'adresse à :

Les élèves de Première et de Terminale NSI souhaitant réussir leurs examens avec une préparation intensive et ciblée.
Les étudiants en informatique voulant renforcer leurs bases en programmation et algorithmique.
Les autodidactes passionnés de programmation et de sciences informatiques cherchant à approfondir leurs connaissances.
Les parents qui souhaitent accompagner leurs enfants dans leur réussite scolaire en informatique.
Pourquoi choisir ce cours ?
Un enseignant expérimenté : Le cours est animé par un ingénieur informaticien maîtrisant parfaitement le programme NSI, avec une approche pédagogique claire et motivante.
Un programme intensif et complet : Chaque notion est abordée en profondeur, avec des exercices variés pour s'entraîner sur tous les types de questions.
Accompagnement personnalisé : Le contenu et le rythme du cours s'adaptent à votre niveau et à vos objectifs.
Flexibilité et accessibilité : Apprenez depuis chez vous à votre rythme, avec des ressources complémentaires pour approfondir vos connaissances.
Comment ça marche ?
Évaluation initiale : Un bilan personnalisé pour identifier vos objectifs et votre niveau de départ.
Cours en ligne interactifs : Apprenez depuis chez vous grâce à des explications en direct, des démonstrations et des exercices pratiques.
Entraînement intensif : Des séries d'exercices et des sujets d'annales pour vous préparer aux épreuves écrites et pratiques.
Suivi personnalisé : Recevez un feedback régulier sur vos progrès et des conseils pour vous améliorer continuellement.
Inscrivez-vous dès maintenant !
Ne laissez rien au hasard pour vos examens de NSI. Mettez toutes les chances de votre côté pour briller à vos examens !
verified badge
Dafnis
Bonjour,

Je suis un professeur de machine learning avec 5 ans d'expérience et je suis capable d'enseigner à tous les niveaux. Je suis spécialisé en utilisant Python et R pour enseigner les différents algorithmes de machine learning, y compris les réseaux de neurones, les arbres de décision et les algorithmes de clustering.

J'ai également une expérience approfondie dans l'utilisation de libraries Python et R populaires comme TensorFlow, Keras, Scikit-learn et ggplot2.

En plus de mon enseignement en matière de machine learning, je suis également capable d'aider mes étudiants à lire et à comprendre des articles de recherche pour leurs exposés, ainsi qu'à travailler sur des projets en Python et R.

Je suis passionné par l'apprentissage automatique et j'aime partager mon savoir avec mes étudiants. Si vous êtes intéressé par mes services en tant que professeur de machine learning pour tous les niveaux, n'hésitez pas à me contacter.

Je suis en mesure de vous enseigner les sujets suivants :

1.Python ou R
2.Exploration des données
3.Machinea learning
3.1. Intro ML
3.2. Linear Model
-> Linear Models for Regression and Classification
3.3. Kernel
-> Kernelization
3.4. Model selection
3.5. Ensemble model,
-> Bagging / RandomForest, Boosting (XGBoost,LightGBM,...) , Stacking
3.6. Data préprocessing
-> Data preprocessing
-> Pipelines: choose the right preprocessing steps and models in your pipeline
-> Cross-validation
3.7. Neural Networks
-> Neural architectures
-> Training neural nets: Forward pass: Tensor operations and Backward pass: Backpropagation
-> Neural network design: Activation functions, weight initialization and Optimizers
-> Neural networks in practice: Model selection, Early stopping, Memorization capacity and information bottleneck, L1/L2 regularization, Dropout, Batch normalization
3.8. Convolutional Neural Networks
-> Image convolution
-> Convolutional neural networks
->Data augmentation
-> Model interpretation
-> Using pre-trained networks (transfer learning)
3.9. Neural Networks for text
-> Bag of words representations, Word embeddings, Word2Vec, FastText, GloVe

En plus de mon enseignement en matière de machine learning, je peux également aider mes étudiants à se préparer pour les entretiens d'embauche pour des postes de data scientist.
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Francisco
Bonjour !

Bienvenue à mon cours sur la programmation Python ! En tant que doctorant en géophysique, mon outil principal est mon ordinateur. J'utilise Python tous les jours pour analyser des données, exécuter des modèles numériques, tracer des résultats et bien plus encore. Alors, embarquons pour le voyage d'apprentissage de Python et explorons ensemble ses diverses capacités !

Pour les débutants :
J'ai conçu ce cours pour les débutants absolus afin qu'ils deviennent à l'aise avec le langage en 5 sessions d'1h. Envoyez-moi un message pour connaître le programme des 5 cours et je serai plus qu'heureux de le partager avec vous !

Pour les utilisateurs intermédiaires :
Si vous connaissez déjà les bases de Python mais que vous souhaitez approfondir certains packages, c'est le bon endroit ! Envoyez-moi un message et nous pourrons discuter de vos besoins ! Je suis un utilisateur professionnel de Numpy, Pandas, Matplotlib, os, scipy et bien d'autres packages !

Vous n'êtes pas sûr que Python soit le bon langage pour vous ? Jetez un coup d'œil à ce qui suit et faites-moi savoir si vous avez des questions !

Tout d'abord, qu'est-ce que Python ? Selon son créateur, Guido van Rossum, Python est un :

"un langage de programmation de haut niveau, et sa philosophie de conception est axée sur la lisibilité du code et une syntaxe qui permet aux programmeurs d'exprimer des concepts en quelques lignes de code".

L'apprentissage de Python est une expérience enrichissante pour plusieurs raisons. Tout d'abord, Python est un langage de programmation intrinsèquement beau, offrant un moyen naturel et expressif de traduire vos pensées en code. Sa lisibilité et sa simplicité font du codage un processus agréable et intuitif.

Le langage Python trouve des applications dans divers domaines, notamment la science des données, le développement web, l'apprentissage automatique et l'IA. Par exemple, des plateformes comme Quora, Pinterest et Spotify utilisent Python pour le développement de leur backend web !

Cette polyvalence fait de Python un outil puissant pour ceux qui souhaitent approfondir les différents aspects de la programmation. Si cela a piqué votre curiosité, envoyez-moi un message et je ferai de vous un héros de Python ! Bienvenue dans la communauté !
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Abderrahim
📘 Description du cours — Cours de Programmation Python & Projets Universitaires

Vous souhaitez maîtriser Python, résoudre efficacement vos projets universitaires ou aller plus loin dans le développement de programmes concrets ? Ce cours est conçu pour vous accompagner pas à pas, quel que soit votre niveau — du débutant complet à l’étudiant avancé.

🎯 Objectif du cours :
Apprendre à coder en Python avec une méthode claire et progressive, tout en travaillant sur des projets réels ou universitaires, afin de transformer vos connaissances en compétences opérationnelles.

💻 Ce que vous apprendrez :

🔹 Fondamentaux de Python

* Variables, types de données, opérateurs
* Conditions, boucles et fonctions
* Structures de données (listes, dictionnaires, tuples)
* Entrées/sorties et manipulation de fichiers

🔹 Programmation Orientée Objet (POO)

* Création de classes et objets
* Héritage et encapsulation
* Méthodes avancées

🔹 Librairies et outils pratiques

* Manipulation de données (Pandas, NumPy)
* Visualisation (Matplotlib)
* Gestion de fichiers CSV, JSON

📂 Projets pratiques et applications réels

Ce cours ne se limite pas à la théorie. Vous serez guidé pour réaliser des projets concrets, par exemple :

✔ Automatisation de tâches
✔ Analyse ou traitement de données
✔ Mini applications Python (interfaces simples, scripts utiles)
✔ Projets universitaires personnalisés selon votre filière

💡 Chaque projet est accompagné d’une assistance individuelle et d’exemples complets, pour que vous compreniez chaque étape de la conception à l’implémentation.

🎓 Pour qui ce cours est‐il fait ?

Ce cours est adapté à :

* Étudiants en informatique ou disciplines techniques
* Élèves en licence ou master ayant des projets universitaires à coder
* Débutants souhaitant comprendre Python en profondeur
* Toute personne souhaitant utiliser Python dans un cadre professionnel

🚀 Méthode pédagogique

🧠 Approche structurée
Chaque séance est conçue pour concilier théorie, pratique et application directe sur des cas réels.

📊 Exercices guidés
Des exercices concrets et adaptés à votre niveau pour renforcer vos acquis.

📈 Suivi personnalisé
J’ajuste chaque leçon selon vos besoins, votre rythme et vos objectifs.

💬 Format du cours

* Cours en ligne par webcam — flexible selon votre emploi du temps

👉 Résultat attendu :
À la fin du programme, vous serez capable de :

✔ Comprendre et écrire des programmes Python complets
✔ Résoudre vos projets universitaires de façon autonome
✔ Construire un portfolio de projets personnels
✔ Utiliser Python pour l’analyse de données ou l’automatisation
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Pr
Bonjour , je suis doctorant en génie électrique et professeur agrégé en sciences de l'ingénieur , expérimenté dans le domaine de génie électrique, je propose des cours de soutien dans les matières des sciences de l'ingénieurs(Electronique,automatique,électrotechnique,automatisme,programmation).

Electronique numérique
Electronique analogique
électromagnétisme (propagation des ondes hautes fréquences)
Automatique (continu , échantillonné)
électrotechnique (transformateurs , Machines électriques ,alimentation à découpage)
Programmation c/c++ , Assembleur , ARM, STM32
énergie renouvelable (éolienne , PV)
sciences de l’ingénieur
RDM
Python,VHDL
Microprocesseur et Microcontrôleur PIC
Traitement de signal et acquisition de données
Sciences de l'ingénieur

Ces cours permettent à l'élève de se remettre à niveau et de reprendre confiance dans toutes les matières scientifiques, de même qu'ils le préparent efficacement aux Baccalauréat, aux Classes Préparatoire ou examens divers des classes de l'ingénieur.

OBJECTIFS DES COURS ET DÉMARCHE PÉDAGOGIQUE

Reprise et approfondissement des notions fondamentales au travers d'exercices avec rappels de cours.

Mettre l'élève dans une situation de questionnements et de recherche.

Répondre aux problèmes et questions individuels

Entrainement aux exercices afin d'atteindre une maitrise réelle des contenus.

Apprendre à construire un raisonnement théorique à partir des faits observables ou des hypothèses.

Préparation spécifique aux exigences du supérieur (approfondissement des contenus, augmentation des capacités de travail, enrichissement du bagage scientifique)

Cette démarche pédagogique s'avère efficace puisqu'elle m'a conduit souvent à des résultats intéressants avec mes élèves.

Professeur agrégé assure des cours de soutien en génie électrique
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Sebastien
Vous préparez vos examens de Numérique et Sciences Informatiques (NSI) et souhaitez maximiser vos chances de réussite ? La Préparation Intensive pour Briller à Vos Examens !" est le cours qu'il vous faut pour réviser efficacement, combler vos lacunes et exceller le jour J ! Ce programme complet et intensif est conçu spécialement pour les élèves de Première et de Terminale afin de maîtriser tous les concepts clés du programme NSI et de réussir haut la main.

Pourquoi choisir ce cours de préparation NSI ?
Optimisation du temps de révision : Focalisez-vous sur les notions essentielles pour gagner du temps et réviser de manière efficace.
Compréhension approfondie des concepts : Ne vous contentez pas de mémoriser, comprenez réellement les bases de l'informatique pour réussir les exercices les plus complexes.
Pratique intensive : Entraînez-vous avec des exercices corrigés, des sujets d'examen et des annales pour être parfaitement préparé.
Méthodologie d'examen : Apprenez à gérer votre temps, à structurer vos réponses et à éviter les pièges fréquents des sujets de NSI.
Confiance et sérénité : Travaillez de manière progressive et structurée pour arriver serein le jour de l'examen.
Ce que vous allez apprendre :
Ce cours couvre l'intégralité du programme NSI de Première et de Terminale, en se concentrant sur les notions les plus souvent abordées aux examens :

1. Algorithmique et Programmation :
Algorithmique avancée : Complexité algorithmique, récursivité, tri et recherche (tri rapide, dichotomique).
Programmation en Python :
Syntaxe avancée : compréhension de listes, lambda, décorateurs.
Structures de données : listes, tuples, dictionnaires, ensembles.
Fonctions et modularité : Décomposition du problème, réutilisation de code.
Gestion des fichiers : Lecture et écriture de fichiers pour traiter des données réelles.
Programmation orientée objet : Classes, objets, héritage, polymorphisme en Python.
Projets pratiques : Développement de programmes complets pour mettre en application les concepts abordés.
2. Structures de Données et Algorithmes :
Listes, piles, files et arbres : Implémentation, manipulation et utilisation dans la résolution de problèmes.
Graphes : Représentation (matrice d'adjacence, liste de voisins), parcours en largeur (BFS) et en profondeur (DFS).
Algorithmes de tri et de recherche : Tri fusion, tri rapide, recherche dichotomique.
Complexité algorithmique : Notation Big-O, analyse de la performance des algorithmes.
3. Bases de Données et SQL :
Modélisation des données : Modèle relationnel, conception de bases de données avec le modèle Entity-Relationship.
SQL :
Requêtes de sélection, insertion, mise à jour et suppression.
Jointures (INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN).
Fonctions d'agrégation et sous-requêtes.
Optimisation des requêtes pour de meilleures performances.
Projets pratiques : Création et gestion de bases de données pour des applications concrètes.
4. Architecture des Ordinateurs et Réseaux :
Architecture matérielle : Processeur, mémoire (RAM, cache), périphériques d'entrée/sortie.
Fonctionnement de l'ordinateur : Cycle d'instruction, exécution des programmes en mémoire.
Réseaux informatiques :
Modèle OSI et TCP/IP.
Adressage IP, routage, protocoles (HTTP, FTP, SMTP).
Sécurité réseau : pare-feu, chiffrement, VPN.
5. Web et Développement Front-End :
HTML/CSS : Structure et mise en forme des pages web.
JavaScript : Dynamisation des pages web, manipulation du DOM, événements.
Projets pratiques : Création de sites web interactifs pour appliquer les compétences acquises.
Méthodologie et approche pédagogique :
Révisions ciblées et structurées : Chaque module est conçu pour couvrir les notions clés du programme NSI tout en s'adaptant à votre niveau et à vos besoins.
Exercices pratiques et sujets d'examen : Entraînez-vous avec des exercices ciblés et des sujets d'annales pour vous familiariser avec le format des épreuves.
Correction détaillée et feedback personnalisé : Chaque exercice est corrigé de manière détaillée avec une explication approfondie des solutions.
Méthodologie d'examen : Conseils pour bien lire et comprendre les énoncés, structurer vos réponses et gérer votre temps le jour de l'épreuve.
Cours interactifs en ligne : Les cours se déroulent en ligne avec l'utilisation de l'audio et du partage d'écran, garantissant une communication fluide et un apprentissage interactif.
Pour qui ?
Ce cours s'adresse à :

Les élèves de Première et de Terminale NSI souhaitant réussir leurs examens avec une préparation intensive et ciblée.
Les étudiants en informatique voulant renforcer leurs bases en programmation et algorithmique.
Les autodidactes passionnés de programmation et de sciences informatiques cherchant à approfondir leurs connaissances.
Les parents qui souhaitent accompagner leurs enfants dans leur réussite scolaire en informatique.
Pourquoi choisir ce cours ?
Un enseignant expérimenté : Le cours est animé par un ingénieur informaticien maîtrisant parfaitement le programme NSI, avec une approche pédagogique claire et motivante.
Un programme intensif et complet : Chaque notion est abordée en profondeur, avec des exercices variés pour s'entraîner sur tous les types de questions.
Accompagnement personnalisé : Le contenu et le rythme du cours s'adaptent à votre niveau et à vos objectifs.
Flexibilité et accessibilité : Apprenez depuis chez vous à votre rythme, avec des ressources complémentaires pour approfondir vos connaissances.
Comment ça marche ?
Évaluation initiale : Un bilan personnalisé pour identifier vos objectifs et votre niveau de départ.
Cours en ligne interactifs : Apprenez depuis chez vous grâce à des explications en direct, des démonstrations et des exercices pratiques.
Entraînement intensif : Des séries d'exercices et des sujets d'annales pour vous préparer aux épreuves écrites et pratiques.
Suivi personnalisé : Recevez un feedback régulier sur vos progrès et des conseils pour vous améliorer continuellement.
Inscrivez-vous dès maintenant !
Ne laissez rien au hasard pour vos examens de NSI. Mettez toutes les chances de votre côté pour briller à vos examens !
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Dafnis
Bonjour,

Je suis un professeur de machine learning avec 5 ans d'expérience et je suis capable d'enseigner à tous les niveaux. Je suis spécialisé en utilisant Python et R pour enseigner les différents algorithmes de machine learning, y compris les réseaux de neurones, les arbres de décision et les algorithmes de clustering.

J'ai également une expérience approfondie dans l'utilisation de libraries Python et R populaires comme TensorFlow, Keras, Scikit-learn et ggplot2.

En plus de mon enseignement en matière de machine learning, je suis également capable d'aider mes étudiants à lire et à comprendre des articles de recherche pour leurs exposés, ainsi qu'à travailler sur des projets en Python et R.

Je suis passionné par l'apprentissage automatique et j'aime partager mon savoir avec mes étudiants. Si vous êtes intéressé par mes services en tant que professeur de machine learning pour tous les niveaux, n'hésitez pas à me contacter.

Je suis en mesure de vous enseigner les sujets suivants :

1.Python ou R
2.Exploration des données
3.Machinea learning
3.1. Intro ML
3.2. Linear Model
-> Linear Models for Regression and Classification
3.3. Kernel
-> Kernelization
3.4. Model selection
3.5. Ensemble model,
-> Bagging / RandomForest, Boosting (XGBoost,LightGBM,...) , Stacking
3.6. Data préprocessing
-> Data preprocessing
-> Pipelines: choose the right preprocessing steps and models in your pipeline
-> Cross-validation
3.7. Neural Networks
-> Neural architectures
-> Training neural nets: Forward pass: Tensor operations and Backward pass: Backpropagation
-> Neural network design: Activation functions, weight initialization and Optimizers
-> Neural networks in practice: Model selection, Early stopping, Memorization capacity and information bottleneck, L1/L2 regularization, Dropout, Batch normalization
3.8. Convolutional Neural Networks
-> Image convolution
-> Convolutional neural networks
->Data augmentation
-> Model interpretation
-> Using pre-trained networks (transfer learning)
3.9. Neural Networks for text
-> Bag of words representations, Word embeddings, Word2Vec, FastText, GloVe

En plus de mon enseignement en matière de machine learning, je peux également aider mes étudiants à se préparer pour les entretiens d'embauche pour des postes de data scientist.
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Francisco
Bonjour !

Bienvenue à mon cours sur la programmation Python ! En tant que doctorant en géophysique, mon outil principal est mon ordinateur. J'utilise Python tous les jours pour analyser des données, exécuter des modèles numériques, tracer des résultats et bien plus encore. Alors, embarquons pour le voyage d'apprentissage de Python et explorons ensemble ses diverses capacités !

Pour les débutants :
J'ai conçu ce cours pour les débutants absolus afin qu'ils deviennent à l'aise avec le langage en 5 sessions d'1h. Envoyez-moi un message pour connaître le programme des 5 cours et je serai plus qu'heureux de le partager avec vous !

Pour les utilisateurs intermédiaires :
Si vous connaissez déjà les bases de Python mais que vous souhaitez approfondir certains packages, c'est le bon endroit ! Envoyez-moi un message et nous pourrons discuter de vos besoins ! Je suis un utilisateur professionnel de Numpy, Pandas, Matplotlib, os, scipy et bien d'autres packages !

Vous n'êtes pas sûr que Python soit le bon langage pour vous ? Jetez un coup d'œil à ce qui suit et faites-moi savoir si vous avez des questions !

Tout d'abord, qu'est-ce que Python ? Selon son créateur, Guido van Rossum, Python est un :

"un langage de programmation de haut niveau, et sa philosophie de conception est axée sur la lisibilité du code et une syntaxe qui permet aux programmeurs d'exprimer des concepts en quelques lignes de code".

L'apprentissage de Python est une expérience enrichissante pour plusieurs raisons. Tout d'abord, Python est un langage de programmation intrinsèquement beau, offrant un moyen naturel et expressif de traduire vos pensées en code. Sa lisibilité et sa simplicité font du codage un processus agréable et intuitif.

Le langage Python trouve des applications dans divers domaines, notamment la science des données, le développement web, l'apprentissage automatique et l'IA. Par exemple, des plateformes comme Quora, Pinterest et Spotify utilisent Python pour le développement de leur backend web !

Cette polyvalence fait de Python un outil puissant pour ceux qui souhaitent approfondir les différents aspects de la programmation. Si cela a piqué votre curiosité, envoyez-moi un message et je ferai de vous un héros de Python ! Bienvenue dans la communauté !
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Abderrahim
📘 Description du cours — Cours de Programmation Python & Projets Universitaires

Vous souhaitez maîtriser Python, résoudre efficacement vos projets universitaires ou aller plus loin dans le développement de programmes concrets ? Ce cours est conçu pour vous accompagner pas à pas, quel que soit votre niveau — du débutant complet à l’étudiant avancé.

🎯 Objectif du cours :
Apprendre à coder en Python avec une méthode claire et progressive, tout en travaillant sur des projets réels ou universitaires, afin de transformer vos connaissances en compétences opérationnelles.

💻 Ce que vous apprendrez :

🔹 Fondamentaux de Python

* Variables, types de données, opérateurs
* Conditions, boucles et fonctions
* Structures de données (listes, dictionnaires, tuples)
* Entrées/sorties et manipulation de fichiers

🔹 Programmation Orientée Objet (POO)

* Création de classes et objets
* Héritage et encapsulation
* Méthodes avancées

🔹 Librairies et outils pratiques

* Manipulation de données (Pandas, NumPy)
* Visualisation (Matplotlib)
* Gestion de fichiers CSV, JSON

📂 Projets pratiques et applications réels

Ce cours ne se limite pas à la théorie. Vous serez guidé pour réaliser des projets concrets, par exemple :

✔ Automatisation de tâches
✔ Analyse ou traitement de données
✔ Mini applications Python (interfaces simples, scripts utiles)
✔ Projets universitaires personnalisés selon votre filière

💡 Chaque projet est accompagné d’une assistance individuelle et d’exemples complets, pour que vous compreniez chaque étape de la conception à l’implémentation.

🎓 Pour qui ce cours est‐il fait ?

Ce cours est adapté à :

* Étudiants en informatique ou disciplines techniques
* Élèves en licence ou master ayant des projets universitaires à coder
* Débutants souhaitant comprendre Python en profondeur
* Toute personne souhaitant utiliser Python dans un cadre professionnel

🚀 Méthode pédagogique

🧠 Approche structurée
Chaque séance est conçue pour concilier théorie, pratique et application directe sur des cas réels.

📊 Exercices guidés
Des exercices concrets et adaptés à votre niveau pour renforcer vos acquis.

📈 Suivi personnalisé
J’ajuste chaque leçon selon vos besoins, votre rythme et vos objectifs.

💬 Format du cours

* Cours en ligne par webcam — flexible selon votre emploi du temps

👉 Résultat attendu :
À la fin du programme, vous serez capable de :

✔ Comprendre et écrire des programmes Python complets
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