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Professeur fiable
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Depuis novembre 2024
Professeur depuis novembre 2024
Maîtrisez l’informatique : cours d'informatique générale, programmation et algorithmique.
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Àpd 48 € /h
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Docteur en ingénierie et ancien enseignant universitaire, je propose des cours d’informatique adaptés à tous niveaux, avec une approche pratique et interactive. Mon objectif est de vous aider à maîtriser les fondamentaux de l’informatique tout en développant vos compétences pour résoudre des problématiques concrètes et réaliser des projets techniques.
Les thématiques abordées incluent :

Programmation : Python, C++, Java et autres langages selon vos besoins.
Algorithmes et structures de données : Conception, analyse et mise en œuvre.
Applications pratiques : Développement de projets concrets, programmation et optimisation logicielle.

Chaque cours est personnalisé en fonction de votre niveau, que vous soyez débutant, étudiant avancé ou professionnel en reconversion. Avec des explications claires et des exemples pratiques, vous gagnerez en confiance et en compétence pour réussir vos objectifs.
Lieu
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Cours au domicile de l'élève :
  • Autour de Luxembourg, Luxembourg
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Cours chez le professeur :
  • Rue du Fossé, Ville-Haute Luxembourg
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En ligne depuis le Luxembourg
Présentation
Passionné par les sciences et l’enseignement, je suis docteur en ingénierie avec plus de 10 ans d’expérience dans la recherche, l’enseignement universitaire et l’industrie, notamment dans l’aérospatiale. Ce double parcours me permet de transmettre des connaissances solides, enrichies par des applications concrètes et des exemples pratiques tirés de projets réels.

Pédagogue et patient, j’aime simplifier les concepts complexes pour les rendre accessibles à tous, tout en cultivant la curiosité et la confiance de mes élèves. Que vous soyez collégien, étudiant, ou adulte en reconversion, je m’engage à vous accompagner avec une approche personnalisée, adaptée à vos besoins et objectifs.

Mon enseignement vise à montrer l’utilité des mathématiques, de la physique ou de l’informatique. Mon objectif : vous faire progresser et apprécier ces disciplines passionnantes.
Education
Docteur en ingénierie diplômé de l’Université Côte d’Azur, j’ai suivi un parcours académique solide en modélisation mathématique et optimisation de systèmes complexes. Après un baccalauréat scientifique avec spécialité mathématiques et physique, j’ai obtenu une licence en informatique en 2012 et un master 2 en architecture logicielle en 2014 à l’Université Nice Sophia Antipolis, avec une spécialisation en génie logiciel, programmation avancée et ingénierie dirigée par les modèles.
Expérience / Qualifications
Docteur en ingénierie diplômé de l’Université Côte d’Azur, avec une spécialisation en modélisation mathématique et optimisation de systèmes complexes. Ancien enseignant universitaire, j’ai encadré des étudiants en mathématiques, physique et informatique, notamment sur des concepts avancés comme l’algorithmique et les systèmes embarqués. J’ai également travaillé 6 ans comme ingénieur pour Ford Electronics, développant des solutions logicielles pour l’industrie. Mon parcours allie expertise académique et industrielle, avec plus de 10 ans d’expérience dans la recherche, l’enseignement et les projets technologiques complexes.
Age
Adolescents (13-17 ans)
Adultes (18-64 ans)
Niveau du Cours
Débutant
Intermédiaire
Avancé
Durée
60 minutes
90 minutes
120 minutes
Enseigné en
français
anglais
Disponibilité semaine type
(GMT -04:00)
New York
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Cours chez le professeur et par webcam
at home icon
Cours à domicile
Mon
Tue
Wed
Thu
Fri
Sat
Sun
00-04
04-08
08-12
12-16
16-20
20-24
Passionné de sciences, je propose des cours de mathématiques et de physique pour tous niveaux, adaptés à vos besoins et objectifs. Avec un doctorat en ingénierie et plus de 10 ans d’expérience en enseignement universitaire et en industrie, notamment dans l’aérospatiale, j’allie rigueur académique et applications concrètes pour rendre l’apprentissage captivant et efficace.

Les thématiques abordées incluent les mathématiques (algèbre, géométrie, probabilités, statistiques, calcul différentiel et intégral) et la physique (mécanique, électricité, thermodynamique, optique, introduction aux ondes), avec un accent sur les applications pratiques et la résolution de problèmes réels. Vous apprendrez à comprendre les concepts fondamentaux et avancés, à les appliquer à des exercices concrets, à gagner en confiance face aux défis académiques ou professionnels, et à préparer vos examens ou concours avec méthode et sérénité.
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Azedine
Vous avez des difficultés en Physique / Info / Mths et vous voulez remonter votre moyenne ?
Les examens approchent et vous voulez mettre toutes vos chances de votre côté pour réussir ?
Alors n'hésitez pas à me contacter, je suis expert dans ce domaine.

Au cours de ces dernières années, j'ai mis en place une méthode personnalisée et efficace qui va vous permettre de monter en compétences très rapidement. Voici ma méthode :

1- Repérer les difficultés de l'élève et les lacunes persistantes ;
2- Programme de remise à niveau pour combler ces lacunes ;
3- Mettre l'accent sur la compréhension du cours et explication approfondie de tout les points du cours qui n'ont pas été assimilé ;
4- Mise en place de techniques d'apprentissage adaptées à l'élève ;
5- Intégrer des mécanismes de raisonnement qui vont améliorer les compétences logiques de l'élève ;
6- Exercices d'application pour mettre en pratique toutes les notions acquises ;
7- Exercices plus complexes pour faire monter l'élève en compétences ;

Grâce à cette méthode personnalisée l'élève va pouvoir rapidement reprendre confiance en lui et pourra appréhender plus sereinement les différents problèmes et exercices.
Bien entendu, je saurais m’adapter aux objectifs de l'élève (se perfectionner avant un examen ou un concours par exemple) et à son niveau (méthode ciblée pour les élèves en difficulté).

En dehors des séances de cours, j'offre la possibilité à l'élève de m'envoyer ses questions ou ses exercices par mail.

Expérience dans ce domaine: 6 ans
Réussite Garantie.

Parcours :

Nouveau professeur sur ce site, j'ai suivi au préalable une formation poussée en mathématique physique (Classes Prépa/Ecoles d'Ingénieurs) qui m'a permis de poursuivre une carrière professionnelle dans les mathématiques financières et l'informatique.
En parallèle de mon activité, cela fait maintenant plusieurs années que je dispense des cours particuliers de Math Physique et Info pour des élèves allant de la Primaire à l'Université.
Cette expérience dans le soutien scolaire m'a permis justement de développer des méthodes d'enseignement efficaces afin de cibler les difficultés de l'élève et d'assurer sa progression.
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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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Contacter Sami
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Azedine
Vous avez des difficultés en Physique / Info / Mths et vous voulez remonter votre moyenne ?
Les examens approchent et vous voulez mettre toutes vos chances de votre côté pour réussir ?
Alors n'hésitez pas à me contacter, je suis expert dans ce domaine.

Au cours de ces dernières années, j'ai mis en place une méthode personnalisée et efficace qui va vous permettre de monter en compétences très rapidement. Voici ma méthode :

1- Repérer les difficultés de l'élève et les lacunes persistantes ;
2- Programme de remise à niveau pour combler ces lacunes ;
3- Mettre l'accent sur la compréhension du cours et explication approfondie de tout les points du cours qui n'ont pas été assimilé ;
4- Mise en place de techniques d'apprentissage adaptées à l'élève ;
5- Intégrer des mécanismes de raisonnement qui vont améliorer les compétences logiques de l'élève ;
6- Exercices d'application pour mettre en pratique toutes les notions acquises ;
7- Exercices plus complexes pour faire monter l'élève en compétences ;

Grâce à cette méthode personnalisée l'élève va pouvoir rapidement reprendre confiance en lui et pourra appréhender plus sereinement les différents problèmes et exercices.
Bien entendu, je saurais m’adapter aux objectifs de l'élève (se perfectionner avant un examen ou un concours par exemple) et à son niveau (méthode ciblée pour les élèves en difficulté).

En dehors des séances de cours, j'offre la possibilité à l'élève de m'envoyer ses questions ou ses exercices par mail.

Expérience dans ce domaine: 6 ans
Réussite Garantie.

Parcours :

Nouveau professeur sur ce site, j'ai suivi au préalable une formation poussée en mathématique physique (Classes Prépa/Ecoles d'Ingénieurs) qui m'a permis de poursuivre une carrière professionnelle dans les mathématiques financières et l'informatique.
En parallèle de mon activité, cela fait maintenant plusieurs années que je dispense des cours particuliers de Math Physique et Info pour des élèves allant de la Primaire à l'Université.
Cette expérience dans le soutien scolaire m'a permis justement de développer des méthodes d'enseignement efficaces afin de cibler les difficultés de l'élève et d'assurer sa progression.
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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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