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Développement Informatique ( PYTHON-JAVA-PHP-ANDROID-JAVASCRIPT-INTELLIGENCE ARTIFICIELLE)
Cours en Informatique et algorithmique à distance ou en présentiel proposés par le professeur de12 ans d'expérience , je peux me déplacer chez vous pour faciliter le processus....application de partage d'écran pour assurer un cours identique à celui en présentiel ......
Informations supplémentaires
Langage JAVA, PHP , JS,Lieu
Au domicile de l'élève: Autour de Rabat, Maroc









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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 |
Commentaires (1)
Excellent professeur
Il ya six étapes de dimensionnement d’une installation photovoltaïque :
1) Evaluation du besoin en électricité (Bj)
2) Calcul de la puissance crête du champ photovoltaïque (Pc)
3) Le choix des panneaux
4) Dimensionnement des batteries
5) Dimensionnement de l’onduleur et du régulateur
6) Dimensionnement des câbles
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Régulation industrielle
Apprendre la simulation avec Matlab des systèmes industriels et automatiques.
En numérique et sciences informatiques (NSI), le programme vise à s’approprier les méthodes et les principaux concepts qui fondent l’informatique (algorithmes, données numériques, interfaces IHM, langages, objets connectés, réseaux et systèmes d’exploitation), dans ses dimensions scientifiques et techniques. Il s’agit de s’approprier les fondements de l’informatique pour se préparer à une poursuite d’études dans l’enseignement supérieur, en se formant à la pratique d’une démarche scientifique et en développant son appétence pour des activités de recherche. L’enseignement de numérique et sciences informatiques (NSI) s’appuie sur une nécessaire maîtrise des compétences numériques préalables et approfondit notamment la pratique de la programmation à travers les activités liées aux grandes parties du programme :
Représentation des données : types et valeurs de base
Représentation des données : types construits
Traitement de données en tables
Interactions entre l’homme et la machine sur le web
Architectures matérielles et systèmes d’exploitation
Langages et programmation
Algorithmique
Il s’agit de développer les compétences suivantes :
analyser et modéliser un problème en termes de flux et de traitement d’informations ;
décomposer un problème en sous-problèmes, reconnaître des situations déjà analysées et réutiliser des solutions ;
concevoir des solutions algorithmiques ;
traduire un algorithme dans un langage de programmation, en spécifier les interfaces et les interactions, comprendre et réutiliser des codes sources existants, développer des processus de mise au point et de validation de programmes ;
mobiliser les concepts et les technologies utiles pour assurer les fonctions d’acquisition, de mémorisation, de traitement et de diffusion des informations ;
développer des capacités d’abstraction et de généralisation.
Des compétences transversales sont également travaillées :
faire preuve d’autonomie, d’initiative et de créativité ;
présenter un problème ou sa solution, développer une argumentation dans le cadre d’un débat ;
coopérer au sein d’une équipe dans le cadre d’un projet ;
rechercher de l’information, partager des ressources ;
faire un usage responsable et critique de l’informatique.
Cet enseignement contribue notamment à l’acquisition des compétences numériques. Il s’agit également de développer les compétences orales, notamment à travers la pratique de l’argumentation.
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- Professeur depuis septembre 2020
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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)
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3. Visualisation et exploration
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4. Statistique descriptive et inférentielle
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5. Modélisation prédictive (ML supervisé)
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6. Segmentation et classification non supervisée
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7. Projets réels (au choix)
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