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Python est l'un des meilleurs, voire le meilleur, langage pour débuter l'apprentissage de la programmation. Il est également l'un des langages les plus utilisés aujourd'hui, notamment dans des domaines avant-gardistes tels que l'apprentissage automatique. Cette popularité fait que Python est constamment en évolution. Il offre une large gamme d'outils et de bibliothèques, qui sont gratuits et très variés. En tant qu'ingénieur aéronautique, j'aime partager mes connaissances et j'en tire satisfaction en enseignant et en motivant les autres. J'ai l'habitude de travailler avec des personnes de différents âges. Je crois en l'importance de segmenter l'apprentissage, de visualiser les progrès, d'établir des objectifs concrets et de pratiquer régulièrement. Au-delà de ces principes généraux, il n'existe pas de règle ou de méthode magique. Certaines approches fonctionnent avec certains élèves mais pas avec d'autres. L'adaptation aux besoins individuels est donc l'objectif principal des cours particuliers. Je ferai donc de mon mieux pour trouver ce qui motive et aide mon élève.

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Ce cours est conçu pour vous doter des compétences Python essentielles pour exceller en science des données. Vous apprendrez à utiliser des bibliothèques standard telles que NumPy, Pandas et Matplotlib pour analyser, nettoyer et visualiser efficacement les données. Grâce à des projets pratiques et à des exemples concrets, vous serez capable de transformer des données brutes en informations pertinentes et en récits captivants. À la fin du programme, vous maîtriserez non seulement les fondamentaux de Python pour la science des données, mais vous développerez également des compétences pratiques très appréciées dans un monde axé sur les données.

Ma méthode repose sur un équilibre entre théorie claire et pratique immédiate. Je t'explique chaque notion pas à pas, puis on l'applique tout de suite sur un mini-projet pour que tu voies directement le résultat. L'idée, c'est d'apprendre en créant, pour que chaque cours te donne quelque chose de tangible à montrer. :) Un cours type commence par un petit rappel des notions vues précédemment, puis on attaque le nouveau sujet avec des exemples concrets (HTML, CSS, JavaScript, bonnes pratiques, etc.). On avance ensemble, et je t'accompagne en direct pour corriger, expliquer et approfondir selon ton rythme. On termine par un petit défi ou un exercice à refaire pour consolider ce qu'on vient de voir. Ce qui me distingue, c'est ma capacité à rendre le développement web accessible et ludique, même pour ceux qui pensent que "coder, c'est trop compliqué". Avec mon expérience en tant que développeuse web indépendante, et mon bagage en informatique, comptabilité et droit, je peux aussi t'apporter une vision globale du métier et de ses opportunités. Mes cours s'adressent à tous : étudiants, personnes en reconversion, entrepreneurs, ou simples passionnés. Pas besoin de prérequis : que tu partes de zéro ou que tu aies déjà quelques bases, je m'adapte à ton niveau et à tes objectifs.

En tant que professeur de gestion franco-belge, je donne des cours d'Excel avec passion ! Que ce soit à distance ou en présentiel, je vous propose de nombreux exemples et exercices pour vous accompagner. Je me déplace sans problème dans toute la région de Bruxelles et ses environs, pour des cours d'au moins 2 heures. Pour la France, les cours sont uniquement dispensés à distance. Voici quelques mots-clés qui seront abordés dans mes cours : Analyse de scénarios, Année, Arrondi, Aujourd’hui, Bdnb, Bdnbval, Bdsomme, Cherche, Colonne, Copiage/collage en valeurs, Copiage/collage avec transposition, Consolidation, Date, Datedif, Determat, Dollar, Droite, Droiterg, Equiv, Esterreur, Estna, Frequence, Filtre (simple et avancé), Format des cellules, Gauche, Grande.Valeur, Impression des documents, Index, Indirect, Inversemat, Jour, Joursem, Ligne, Matrice, Max, Maxa, Max.Si, Min, Mina, Mina.Si, Mise en forme des cellules et des plages, Mois, Moyenne, Moyenne.Si, Nb, Nb.Si, Nbval, Nomination des cellules et des plages, Non, Petite.valeur, Produit, Produitmat, Protection des cellules, Recherche (Lookup), Recherchev (VLookup), Rechercheh (HLookup), Si (If), Si.Non.Disp, Si.Conditions, Sierreur, Somme, Sommeproduit, Somme.Si, Somme.Si.Ens, Substitue, Tableaux croisés dynamiques (Pivot tables), Tri, Verrouillage des cellules N'hésitez pas à me contacter pour organiser vos cours selon vos besoins et disponibilités. Ensemble, nous développerons vos compétences en Excel de manière efficace et personnalisée.

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)

⭐⭐⭐⭐⭐ 👨‍🎓 Fort d'une experience de 4 ans en enseignement a distance , je suis Professeur de mathématiques, spécialiste des cours de soutien et des cours particuliers. J'enseigne aussi la physique-chimie ainsi que les matières scientifiques en général. Je suis titulaire d'un Master en Recherche Opérationnelle (Mathématiques Appliquées) et j'enseigne depuis plus de 3 ans en cours particuliers, principalement les mathématiques pour les niveaux Collège, Lycée. ✏J'ai enseigné a des élèves de l'école publique, Privée, Programme Français (Mission), Belge, Suisse , Programme espagnol (les élèves de l'école espagnole qui sont francophone ou anglophone), Programme américain ... En bref, tous les programmes francophone ou anglophone . ✏ J'accompagne les élèves de A a Z, dans toutes les étapes de leur apprentissage avec une méthodologie simple, nouvelle génération et efficace: Explication de cours, résumé de cours, exercices d'applications de d'approfondissement etc... ✏ Je fais de la préparation aux examens et aux concours ✏ Je fais de l'aide aux devoirs. ✏ Mes élèves ont tous évolué de manière extraordinaire et ont tous atteint leurs objectifs. Des 16 , 17 , 18, 19 sur 20. Les séances se déroulent généralement comme suit:: 1️⃣ Les premières séances ont principalement pour but de jauger le niveau de l'élève afin de faire ressortir les lacunes constatées 2️⃣ Puis vient l'établissement d'un plan afin de combler les lacunes: Nombre d'heures de travail requis, Les parties des leçons sur lesquels se concentrer, Plusieurs exercices d'entrainement et de perfectionnement... 3️⃣ Nous veillons à faire tout cela en restant à Jour avec le professeur de classe de l'élève. 4️⃣ Je fournis ensuite des examens similaires à ce qui est susceptible d'être posé en classe. 5️⃣ J'établi à la demande un rapport, généralement mensuel afin de tenir au courant les parents sur le niveau de leur enfant tout au long du cursus. J'adapte aussi ma méthodologie en fonction des besoins de chaque élève, chacun a donc une méthode de travail personnalisée et adapté à ses besoins ! Je fais aussi des cours accélérés pour ceux qui se préparent a la rentrée afin qu'ils commencent l'année forts 💪 et qu'ils connaissent le programme en avance. 🧠 💭 Si vous avez des questions, n'hésitez pas à me contacter ;)

Ce cours est conçu pour les étudiants qui souhaitent acquérir une compréhension solide des concepts de base de l'informatique. Il aborde la logique qui se cache derrière les systèmes informatiques, en commençant par le fonctionnement interne d'un ordinateur et en progressant vers des sujets comme les réseaux, les systèmes d'exploitation et la programmation de base. Que vous envisagiez une carrière en technologie ou que vous souhaitiez simplement mieux comprendre le monde numérique qui nous entoure, ce cours vous donnera les outils nécessaires pour naviguer dans l'ère de l'information.

Fort de plus de sept ans d'expérience dans l'enseignement de l'informatique et des technologies de l'information (TIC), j'ai développé une solide expertise dans la dispense d'un enseignement de haute qualité dans de nombreux programmes reconnus internationalement, notamment Cambridge IGCSE, GCSE, A-Levels, O-Levels et Checkpoint. Ma passion est de doter les étudiants de compétences en codage, cybersécurité et culture numérique, afin de les préparer aux exigences évolutives du monde numérique. Domaines d'expertise et d'enseignement : ✅ Programmation et développement logiciel : Python, Java, C++ ✅ Cybersécurité : piratage éthique, protection des données, sécurité des réseaux ✅ Littératie numérique : applications TIC, sécurité en ligne, cloud computing ✅ Data Science & IA : Analyse de données, fondamentaux du machine learning ✅ Développement Web : HTML, CSS, JavaScript Curriculum et expérience pédagogique : 🔹 Cambridge IGCSE & GCSE ICT & Computer Science – Enseignement des programmes de base et étendus, axés sur la logique de programmation, les bases de données et les réseaux. 🔹 Cambridge A-Levels & O-Levels Computer Science – Préparer les étudiants aux concepts informatiques avancés, à la résolution de problèmes et au développement d'algorithmes. 🔹 Cambridge Checkpoint ICT – Développer des compétences fondamentales en technologie numérique et en applications informatiques. Impact professionnel : 📌 J'ai encadré les étudiants pour qu'ils obtiennent les meilleures notes aux examens de Cambridge ICT & Computer Science. 📌 Élaboration de plans de cours interactifs intégrant des applications technologiques du monde réel. 📌 J'ai organisé des camps d'entraînement au codage et des ateliers de cybersécurité pour améliorer l'apprentissage pratique. 📌 J'ai guidé les étudiants dans l'apprentissage par projets, y compris le développement d'applications et la conception de sites Web. Fort d'un engagement envers l'apprentissage centré sur l'étudiant et l'innovation technologique, je me consacre à former les futurs leaders technologiques et à donner aux apprenants des compétences pertinentes pour les carrières dans la technologie, la science des données et le développement de logiciels.

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Ce cours est destiné aux étudiants, ingénieurs, chercheurs débutants ou passionnés de neurosciences computationnelles souhaitant découvrir l’univers des Interfaces Cerveau-Machine (ICM/BCI) à travers l’exploitation des signaux EEG d’imagerie motrice. Grâce à mes travaux de doctorat en Génie Électrique, je propose un accompagnement structuré et pratique pour comprendre les fondamentaux de l'acquisition et du traitement des signaux EEG, les techniques d’analyse temps-fréquence, les algorithmes de classification (SVM, LDA, CNN), ainsi que l’implémentation d’une ICM simple. Ce cours mêle théorie, tutoriels codés (Python/Matlab), et exemples concrets basés sur des bases de données EEG publiques.

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