
àpd26.00EUR/ h
Informatique
Vous allez apprendre avec mois :
Principe de la programmation
programmation dans différents langages tels que: PHP5, JAVA,.NET,PHP,Delphi etc
-UML et mérise
-Base de données: SQL SEERVER, MYSQL, ACESS, Paradox
-Réseaux
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-UML et mérise
-Base de données: SQL SEERVER, MYSQL, ACESS, Paradox
-Réseaux
Informations supplémentaires
ordinateur portable si nécessaireLieu
Chez le professeur: Place du Chat Botté, 1180 Uccle, Belgique
Au domicile de l'élève: Autour de Saint-Gilles, Bruxelles, Belgique









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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 : | 30 minutes 45 minutes 60 minutes 90 minutes 120 minutes |
Enseigné en : | français |
Commentaires (1)
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Disponibilité semaine type
(GMT -04:00) New York
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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 novembre 2015
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Ce cours est fait pour vous.
👨🏫 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)
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- 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.
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