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Programmation orientée objet, langage java, c# , php
j'offre des cours en framework spring et .Net,
des cours de java, php et c#
les téchnologies de développement web basique tels que html, css et javascript
des cours de base de données relationnelles et non relationnelles et SQL NoSQL (MongoDB)
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Informations supplémentaires
un Pc et un IDE et une volonté d'apprendreLieu
Cours par webcam
Chez le professeur: Rue Mouffetard, Paris, France






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Info générales
Age : | Enfants (7-12 ans) Adolescents (13-17 ans) Adultes (18-64 ans) Seniors (65+ ans) |
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Niveau du Cours : | Débutant Intermédiaire Avancé |
Durée : | 60 minutes |
Enseigné en : | français, anglais, arabe |
Présentation
je suis étudiant ingénieur en informatique spécialisé en architécture logiciel,partager le savoir et rendre l'information au bout des doigts de tout le monde c'est ce que je compte faire.
Je peux vous aider à bien réviser pour vos examens, ainsi que vous assister pour vos projets.
Education
ingénierie informatique à l'école supérieur privée d'ingénierie et technologie (ESPRIT)certifié en environnement Big Data, Data clustering, Data managing par cloudera
Expérience / Qualifications
réalisation de différents projets académiques(web/mobile/desktop) , suivi à l'élaboration des sites web lors des stages au sein des entreprises ou suivi personnel.Commentaires (5)
Un bon professeur pédagogue qui prend le temps d'expliquer.
Merci encore pour ton aide.
Beheddine est calme, professionnel et compétent, j'aimerais continuer à améliorer mes compétences en programmation avec lui.
Traduit par Google. Cliquez ici pour voir le texte original.
Très bon professeur, à l'écoute et très serviable, répond parfaitement aux besoins. Beheddine est très professionnel et maitrise bien les programmes. Il donne une aide précieuse et est très patient.
Le cours s'est super bien passé avec lui.
Un excellent pédagogue! Prend le temps de bien expliquer et saisir le contenu du travail pratique et offre une assistance hors pair à l'étudiant afin d'être en mesure de compléter et comprendre la tâche demandée.
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COURS D'ANALYSE DE DONNÉES STATISTIQUES : Maîtriser la manipulation, l’exploration et la modélisation de données pour la prise de décision
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 ?
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👨🏫 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)
Formé à Cambridge avec plus de 12 ans d'expérience en tutorat pour l'excellence : mathématiques, physique, programmation, ingénierie
Ne vous contentez pas de moins que l'excellence.
Je suis ingénieur en aérospatiale, titulaire d'un master en physique quantique et titulaire d'un doctorat en physique computationnelle à l'Université de Cambridge. De plus, je possède quatre ans d'expérience en développement MATLAB et de solides compétences en programmation avec la famille MATLAB/Simulink, C/C++, Fortran et Python.
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