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7 professeurs particuliers de programmation informatique à يافردون ليه باين

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7 professeurs particuliers de programmation informatique à يافردون ليه باين

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Professeur fiable: Votre projet est cassé ? Deadline qui approche ? Impossible de déployer ? J'aide les développeurs et étudiants à corriger les bugs, optimiser le code et déployer les applications en production. Je Me Spécialise Dans : Debugging d'Urgence: Trouver et corriger les erreurs rapidement (crashes frontend, timeouts backend, problèmes base de données) Sauvetage de Déploiement: Mettre votre app en ligne quand rien ne fonctionne (AWS, Vercel, Netlify) Optimisation de Performance: Accélérer les applications lentes (requêtes BDD, réponses API, taille des bundles) Configuration CI/CD: Automatiser votre pipeline de déploiement (GitHub Actions, tests, monitoring) Problèmes Courants Que Je Résous : ❌ "Mon app fonctionne localement mais crash en production" ❌ "Les requêtes base de données sont trop lentes" ❌ "L'authentification ne fonctionne pas" ❌ "Impossible de déployer sur AWS / Vercel" ❌ "J'obtiens des erreurs bizarres que je ne comprends pas" ❌ "L'intégration de paiement (Stripe) ne fonctionne pas" Technologies Avec Lesquelles Je Travaille : Frontend: React, Next.js, TypeScript, Vue, Angular Backend: Node.js, NestJS, Express, Python (Django, Flask) Bases de données: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis Cloud: AWS (EC2, RDS, S3), Vercel, Netlify, Render DevOps: Docker, CI/CD, GitHub Actions, Nginx Parfait Pour : Étudiants: Corrigez votre projet avant la deadline Développeurs Junior: Debuggez des problèmes de production que vous ne pouvez pas résoudre seul Freelances: Débloquez-vous rapidement sur des projets clients Startups: Corrigez et déployez votre MVP sans embaucher un ingénieur à temps plein Comment Ça Fonctionne : Évaluation Rapide (15 min gratuit): Partagez vos logs d'erreur, j'identifie le problème Session de Debugging en Direct: On corrige ensemble via partage d'écran Revue de Code: Je vous montre comment prévenir le problème à l'avenir Documentation: Vous recevez un résumé de ce qui a été corrigé et pourquoi Temps de Résolution Moyen : Bugs simples: 1-2 heures Problèmes de déploiement: 2-3 heures Debugging complexe: 3-5 heures Projets urgents acceptés (disponibilité le jour même pour les urgences).
Base de données · Développement de site web (internet) · Programmation informatique
Professeur fiable: 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)
Statistiques · Analyse numérique · Programmation informatique
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Jean-Michel
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Jean-Michel a des connaissances approfondies sur Mac. Il m'aide à maîtriser des applications telles que Photos et le Finder, par exemple. Il m'aide à accélérer les performances, la rapidité et le stockage d'un iMac datant de 2015. Mon iPhone 7 Plus étant tombé en panne, il m'a permis de récupérer les données et à optimiser les réglages. Nous avons importé dans la Photothèque des anciens albums de photos qui étaient sauvegardés sur un disque dur externe. La mise en service d'un micro-casque MP3 est actuellement "sur le chantier".
Commentaire de MAYA
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Jonathan
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Travailler avec Jonathan est très agréable, je peut le recommander à 100% et n’hésiterais pas à le recontacter dans le futur. Il est très compétent, disponible et patient. Après quelques échange écrit pour cerner mes besoins, il s’est beaucoup investit pour m’aider à développer un project personnel qui dépassait largement mes connaissances en programmation. Après plusieurs cours à interval régulier le projet à pris pleinement forme et je suis super contente du résultat!
Commentaire de MÉLANIE
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Salah Eddine
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Je suis ravie de mon 1er cour à distance et ma première expérience auprès de Mr Salah Eddine. A tout de suite compris mes attentes ,et explique les théories avec beaucoup facilité et clarté et très agréable. C'est un excellent enseignant je le recommande vivement. Merci encore Mr Salah Eddine
Commentaire de KARIMA
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