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Développement Web et Programmation Python – De Débutant à Avancé
Apprenez à créer des sites web modernes et dynamiques, maîtrisez Python, puis découvrez comment intégrer l’intelligence artificielle dans vos projets ! Nous verrons les bases du web (HTML, CSS, JavaScript), le développement backend avec Python (Django, Flask), et l’utilisation de bibliothèques IA (TensorFlow, Scikit-learn) pour créer des applications intelligentes : analyse de données, détection d’anomalies, chatbots, etc. Chaque séance est interactive, adaptée à votre niveau, et centrée sur des projets réels pour vous permettre de coder avec confiance et créativité.
A domicile : Wi-Fi
Informations supplémentaires
Online : Pc, Wi-FiA domicile : Wi-Fi
Lieu
Au domicile de l'élève: Autour de Casablanca, Maroc
Cours par webcam






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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 120 minutes |
Enseigné en : | français, anglais |
Présentation
Ingénieure en informatique passionnée par le développement et l’intelligence artificielle, je combine expertise technique et pédagogie pour rendre l’apprentissage accessible et motivant. Forte d’expériences concrètes en création d’applications web, intégration d’IA et analyse de données, j’accompagne mes élèves pas à pas, en adaptant les méthodes et projets à leur rythme. Mon objectif : transformer la théorie en compétences réelles, prêtes à être appliquées dans le monde professionnel.Education
Master en Génie Informatique et Internet – FSAC CasablancaFormation en développement web (Java Spring Boot, Angular, Django, Flask)
Formation en intelligence artificielle et analyse de données (Azure Data Explorer, TensorFlow, Scikit-learn)
Expérience / Qualifications
Enseignante en programmation et algorithmique – Algorithmics AnfaEnseignante en informatique – IJO
Développement et intégration d’un système d’information de laboratoire – Masterlab
Projets en détection d’anomalies par IA et développement full-stack
Poser une question
Envoyez un message à Hiba et dites-lui ce que vous souhaitez apprendre :
Plus vous serez précis sur votre recherche de cours, sur vos disponibilités... plus Hiba sera en mesure d'accepter rapidement votre demande.
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Garantie Le-Bon-Prof
Si vous n’êtes pas satisfait de votre premier cours, Apprentus vous trouvera un autre professeur ou vous remboursera le cours.
Réputation Apprentus
- Professeur depuis août 2025
- Connecté à Google
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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.
Avec plus de 12 ans d'expérience dans le tutorat, j'ai guidé avec succès plus de 50 étudiants dans le monde entier pour se distinguer dans divers domaines. La constance des résultats est ma priorité et je vise l'excellence dans tous les aspects de mon enseignement.
Mes leçons sont personnalisées pour répondre aux besoins uniques de chaque élève et sont conçues pour être engageantes et perspicaces.
Que vous soyez au niveau scolaire ou que vous ayez besoin d'un enseignement de niveau avancé ou professionnel, je vous propose un accompagnement dans les domaines suivants :
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doctorant en sciences de l'ingénieur assure des cours de soutien en électronique analogique et numérique à tout niveau DEUG et écoles d’ingénieurs. ayant un savoir scientifique et technique, trois ans d’expérience dans le domaine d’enseignement, pédagogique et un sens d'écoute et d'analyse, je suis capable d'aider les élèves et les étudiants et de les former dans les chapitres dont ils ont des difficultés. pour plus d'info veuillez me contacter
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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.
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