📊 Initiation à la Data Science avec Python Titre complet : Statistiques, visualisation de données et machine learning pour débutants (Cours 100 % en ligne – pour étudiants, professionnels en reconversion, ou curieux passionnés de données) La Data Science est aujourd’hui au cœur des métiers les plus innovants et des décisions stratégiques dans tous les secteurs. Pourtant, lorsqu’on débute, on peut vite se sentir submergé par le jargon technique, les bibliothèques Python ou les modèles statistiques. Avec ce cours, mon objectif est de rendre cette discipline passionnante compréhensible et accessible à tous, même sans formation mathématique poussée ou bagage en informatique. Je propose un accompagnement pas à pas, basé sur la pratique, des projets concrets et une approche pédagogique bienveillante. Vous apprendrez à manipuler des données, à en extraire de l'information et à créer vos premiers modèles de machine learning, en toute simplicité. 🎯 Objectifs du cours Découvrir les outils de base de la Data Science avec Python Comprendre et appliquer les notions fondamentales en statistiques exploratoires Savoir manipuler, nettoyer, visualiser et interpréter des jeux de données réels Réaliser une première modélisation prédictive (régression linéaire, classification) 📚 Contenu du cours ✔ Les bibliothèques fondamentales en Data Science – pandas : lecture, nettoyage et transformation des données – numpy : opérations mathématiques et manipulation de tableaux – matplotlib & seaborn : visualisation de données claire et esthétique – Premiers pas avec scikit-learn pour le machine learning ✔ Nettoyage et analyse de données – Importation de fichiers CSV et exploration de données – Gestion des valeurs manquantes et des doublons – Création de variables, filtrage, regroupements – Visualisation : histogrammes, courbes, heatmaps, boxplots... ✔ Initiation au Machine Learning – Comprendre le fonctionnement de la régression linéaire et logistique – Premiers modèles de classification (KNN, arbres de décision simples) – Séparation des données (jeu d'entraînement/test), validation croisée simple – Interprétation des résultats et amélioration du modèle 🧭 Déroulement des séances 1️⃣ Évaluation des objectifs de l’élève : découverte, projet pro, préparation à une formation... 2️⃣ Plan de progression personnalisé, adapté au niveau de départ. 3️⃣ Alternance de théorie visuelle et de pratique intensive sur des jeux de données réels (santé, sport, finance, etc.). 4️⃣ Mini-projets pratiques à chaque étape : analyser les résultats d’un sondage, prédire des résultats simples, automatiser des analyses. 5️⃣ Explication des erreurs rencontrées, suivi pédagogique individualisé. 6️⃣ Bilan régulier, avec renforcement des points clés selon les besoins. 🌐 Cours 100 % en ligne – pédagogie accessible Cours via Zoom, Google Meet, ou outil de votre choix Partage d’écran en direct, travail sur notebook interactif (Jupyter ou Google Colab) Supports PDF + code commenté fournis après chaque séance Possibilité de coaching intensif en vue d’une formation ou d’un entretien Horaires flexibles, adaptés au fuseau horaire des pays du Golfe et à vos disponibilités 👨‍🎓 Pour qui ? Débutants complets en Data Science et Python Étudiants souhaitant enrichir leur profil avec des compétences pratiques Professionnels en reconversion vers les métiers de la donnée Toute personne curieuse de comprendre le monde à travers les données ! Ce cours a été conçu pour que chaque participant progresse à son rythme, développe sa logique analytique et découvre le plaisir de "faire parler les données". N’hésitez pas à me contacter pour discuter de vos objectifs et bâtir ensemble un programme sur mesure. Je serai ravi de vous accompagner dans cette belle aventure qu’est la science des données.

Je suis enseignante en mathématiques avec une expérience d'enseignement à l'université. Titulaire d'un Master 2 et d'un diplôme d'Ingénieur d'État, j'accompagne les élèves et les étudiants dans leur apprentissage des mathématiques avec une méthode claire, progressive et adaptée à leur niveau. Je propose des cours particuliers pour : Collège Lycée Étudiants universitaires (Licence) Je peux vous aider dans les domaines suivants : Algèbre Analyse Calcul différentiel et intégral Équations différentielles Statistiques Probabilités Préparation aux examens et rattrapages Mon objectif est de vous aider à comprendre les notions essentielles, améliorer votre méthode de travail et gagner en confiance. Chaque séance est adaptée aux besoins de l'étudiant, avec des explications simples, des exercices progressifs et des corrections détaillées. Les cours peuvent être dispensés en français ou en anglais, en ligne ou en présentiel selon les possibilités.

Êtes-vous étudiant en ingénierie ou en mathématiques (licence/master) et trouvez-vous l'analyse numérique trop abstraite ou difficile à appliquer ? Ce cours offre une introduction rigoureuse mais pratique au calcul scientifique, montrant comment les méthodes numériques sont utilisées pour résoudre des problèmes concrets d'ingénierie et de sciences. Vous commencerez par étudier le comportement des calculs numériques à travers l'arithmétique en virgule flottante, les erreurs d'arrondi et de troncature, le conditionnement, la stabilité et la propagation des erreurs. Ces concepts sont essentiels pour comprendre pourquoi les algorithmes numériques réussissent – ou échouent. Ensuite, vous apprendrez à résoudre des équations non linéaires à l'aide de la méthode de dichotomie, de l'itération à point fixe et de la méthode de Newton, avant de passer aux systèmes linéaires par des méthodes directes (élimination de Gauss, décomposition LU, factorisation de Cholesky) et des méthodes itératives (méthodes de Jacobi, de Gauss-Seidel et de relaxation). La seconde moitié du cours couvre l'interpolation et l'approximation polynomiales (Lagrange, Newton, Hermite, approximation par les moindres carrés et splines), la différenciation et l'intégration numériques, ainsi que les méthodes numériques pour les équations différentielles ordinaires, notamment la méthode d'Euler, les méthodes de Runge-Kutta et les techniques de différences finies. Chaque algorithme est implémenté étape par étape dans Matlab afin que vous compreniez non seulement les mathématiques sous-jacentes, mais aussi comment les appliquer à des problèmes d'ingénierie concrets. Tout au long du cours, nous comparons la précision, la convergence, la stabilité et l'efficacité de calcul des différentes méthodes numériques. Ce cours est idéal pour les étudiants préparant des examens universitaires, des projets d'ingénierie, des cours de calcul scientifique, ou pour toute personne souhaitant acquérir de solides bases en analyse numérique. Prérequis : Une bonne compréhension du calcul différentiel à une variable, de l'algèbre linéaire de base et des concepts élémentaires de programmation est recommandée.