àpd30.00EUR/ h
Informatique ( Programmation , modelisation , apprentissage , frimeworks ) .
La programmation, appelée aussi codage dans le domaine informatique , est l'ensemble des activités qui permettent l'écriture des programmes informatiques. C'est une étape importante du développement de logiciels , l'apprentissage , maitrise des bases de données .
La conception d’une base de données passe par les 6 étapes suivantes indiquées selon leur ordre chronologique de réalisation. Les 4 premières étapes consituent la phase de modélisation :
1) Rédaction des règles de gestion
2) Création du dictionnaire des données
3) Identification des dépendances fonctionnelles
4) Création du Modèle Conceptuel des Données (MCD)
5) Création du Modèle Logique des Données (MLD)
6) Création du Modèle Physique des Données (MPD)
et pour l'apprentissage ou Le Machine Learning est une technologie d’intelligence artificielle permettant aux ordinateurs d’apprendre sans avoir été programmés explicitement à cet effet. Pour apprendre et se développer, les ordinateurs ont toutefois besoin de données à analyser et sur lesquelles s’entraîner. De fait, le Big Data est l’essence du Machine Learning, et c’est la technologie qui permet d’exploiter pleinement le potentiel du Big Data. Découvrez pourquoi cette technique et le Big Data sont interdépendants.
La conception d’une base de données passe par les 6 étapes suivantes indiquées selon leur ordre chronologique de réalisation. Les 4 premières étapes consituent la phase de modélisation :
1) Rédaction des règles de gestion
2) Création du dictionnaire des données
3) Identification des dépendances fonctionnelles
4) Création du Modèle Conceptuel des Données (MCD)
5) Création du Modèle Logique des Données (MLD)
6) Création du Modèle Physique des Données (MPD)
et pour l'apprentissage ou Le Machine Learning est une technologie d’intelligence artificielle permettant aux ordinateurs d’apprendre sans avoir été programmés explicitement à cet effet. Pour apprendre et se développer, les ordinateurs ont toutefois besoin de données à analyser et sur lesquelles s’entraîner. De fait, le Big Data est l’essence du Machine Learning, et c’est la technologie qui permet d’exploiter pleinement le potentiel du Big Data. Découvrez pourquoi cette technique et le Big Data sont interdépendants.
Informations supplémentaires
vous devez avoir votre propre materil , et une machine assez puissante ( cela depend de ce que vous voulez installer ) , car les moyens ca aide enormement d'apprendreLieu
Au domicile de l'élève: Autour de Paris, France






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Use ctrl + wheel to zoom!
Info générales
Age : | Enfants (7-12 ans) Adolescents (13-17 ans) Adultes (18-64 ans) Seniors (65+ ans) |
---|---|
Niveau du Cours : | Débutant Intermédiaire Avancé |
Durée : | 60 minutes 90 minutes 120 minutes |
Enseigné en : | français, anglais, arabe |
Présentation
Détenant deux diplômes en informatique , exactement dans la data ( Licence & Master )j'ai pu entamer un grand groupe de l'IT comme DATA Engineer .
Certifié par Google comme Proffesional Data Engineer
À travers mon parcours , j'ai fait énormément de formations complémentaires , d'efforts
puisque la formation initiale n'est jamais suffisant pour être a la hauteur et différent des autres, c'est pour cette raison que je me preste ici, apporter mon aide et mon expertise aussi .
Education
Master Parcours DATA , Université de Paris ( Paris 75013, Avenue de France )Programmation : Python , Java , Kotlin , Scala , WEB ( html, css, xml )
SGBD : SQL , NoSQL
Apprentissage : ScikitLearn , Pytorch , Pandas , Tensorflow
Cloud : Google cloud platform
Business intelligence : DataStudio , PowerBi
BigData : Batch/Stream data ( Beam , spark ) ...
Expérience / Qualifications
5 ans d'etudes en Data , programmation , algorythmes , apprentissage , traitement , analyse et SGBD ( Systems de gestion des bases de données ) .1 an dans le poste DATA Enginner .
Poser une question
Envoyez un message à Ahmed et dites-lui ce que vous souhaitez apprendre :
Plus vous serez précis sur votre recherche de cours, sur vos disponibilités... plus Ahmed sera en mesure d'accepter rapidement votre demande.
Disponibilité semaine type
(GMT -04:00) New York
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Garantie Satisfaction Totale
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 mars 2021
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Disponibilité semaine type
(GMT -04:00) New York
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Durée :
- 60 minutes : Apprentissage rapide des fondamentaux et exercices pratiques ciblés.
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Description générale
Ce cours est conçu pour tous ceux qui souhaitent comprendre et manipuler des bases de données relationnelles à l'aide du langage SQL. Que vous soyez étudiant, professionnel ou autodidacte, vous apprendrez à gérer efficacement des données, à concevoir des bases de données, et à interroger des systèmes pour extraire des informations utiles. Axé sur la pratique, ce cours vous guidera pas à pas, des concepts théoriques aux applications réelles dans des projets ou des environnements professionnels.
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Objectifs pédagogiques
À la fin de ce cours, les participants seront capables de :
1. Comprendre les concepts clés des bases de données relationnelles : tables, relations, et normalisation.
2. Utiliser SQL pour créer, interroger, et modifier des bases de données.
3. Gérer des données réelles en appliquant des requêtes complexes, des jointures, et des fonctions.
4. Concevoir et optimiser des bases de données adaptées à différents besoins professionnels.
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Programme du cours
1. Introduction aux bases de données relationnelles (10-15 min)
- Définition des bases de données et leur rôle dans le stockage et la gestion des données.
- Concepts fondamentaux : tables, lignes, colonnes, clés primaires, et étrangères.
2. Introduction à SQL (20-30 min)
- Syntaxe de base : SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE.
- Création et gestion de tables : CREATE, DROP, et ALTER.
- Fonctions simples : COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX.
3. Approfondissement (formats 90 et 120 min)
- Jointures (INNER, LEFT, RIGHT) et sous-requêtes.
- Groupement de données avec GROUP BY et HAVING.
- Gestion des relations entre tables : clés étrangères et intégrité référentielle.
- Optimisation des requêtes pour améliorer les performances.
4. Projets pratiques (30-60 min selon la durée)
- Mise en place d'une base de données simple (exemple : gestion d'une bibliothèque ou d'un inventaire).
- Écriture de requêtes complexes pour répondre à des besoins spécifiques.
- Analyse d'un jeu de données réel (fichiers CSV ou bases d'exemples).
5. Q&R et conclusion (5-15 min)
- Récapitulatif des notions abordées.
- Recommandations pour approfondir les compétences en bases de données.
- Feedback et planification des prochaines sessions si nécessaire.
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Méthodologie d’enseignement
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Public cible
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J'ai également une expérience approfondie dans l'utilisation de libraries Python et R populaires comme TensorFlow, Keras, Scikit-learn et ggplot2.
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3.8. Convolutional Neural Networks
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3.9. Neural Networks for text
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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.
Spring boot : Security / Batch and Quarkus Framework
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