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Professeur fiable
Ce professeur a un délai et un taux de réponse très élevé, démontrant un service de qualité et sa fidélité envers ses élèves.
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Depuis juin 2022
Professeur depuis juin 2022
Cours d informatique & cours de comptabilité et fiscalité
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Àpd 29 € /h
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Bonjour

Je suis diplômé d expertise comptable depuis 5 ans. Avec la diversité de mes expériences je peux vous apporter à la fois mes connaissances en matière informatique et vous aider à faire vos propres maquettes informatique pour vous faire gagner du temps.

Je donne également des cours pratiques en comptabilité et en fiscalité .
Lieu
location type icon
En ligne depuis la France
Présentation
Je suis expert comptable diplômé depuis 5 ans.
Mon enseignement se passe toujours dans la bonne humeur. je pars de cas concret pour' faire assimiler la règle en question. Je peux également vous permettre d'optimiser vos fichier Excel pour les automatiser au maximum et vous faire gagner du temps.
Je suis quelqu'un de très pédagogue toujours à l'écoute et je fais un suivi par mail avec mes étudiants .
J'aime bien avoir des élèves de façon régulière pour avoir un suivi et permettre un vrai suivi de leurs progressions.
Education
Je suis diplômé d'expertise comptable avec une vrai spécialisation en informatique appliquée à la gestion. Je lis beaucoup de mémento comptable, mémento fiscale, consolidation donc j'ai de bonnes connaissances dans ces matières.
Expérience / Qualifications
- 5 ans de consolidation - fiscalité - comptabilité
- 15 ans d 'optimisation de fichier sous Excel
- Nombreuses maquettes sous Excel toute faites
- Support de cours
Age
Enfants (7-12 ans)
Adolescents (13-17 ans)
Adultes (18-64 ans)
Seniors (65+ ans)
Niveau du Cours
Débutant
Intermédiaire
Avancé
Durée
30 minutes
45 minutes
60 minutes
90 minutes
120 minutes
Enseigné en
français
Disponibilité semaine type
(GMT -05:00)
New York
at teacher icon
Cours par webcam
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Tue
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Thu
Fri
Sat
Sun
00-04
04-08
08-12
12-16
16-20
20-24
Vous souhaitez maîtriser Excel pour gagner en efficacité au travail et développer vos compétences ? Rejoignez mes cours pratiques où chaque leçon est basée sur des situations réelles rencontrées en entreprise.

Ce que vous apprendrez :

Gestion et analyse de données

Création de tableaux et graphiques dynamiques

Automatisation de tâches avec les formules et fonctions avancées

Gestion de budgets, suivi de projets et reporting

Astuces pour gagner du temps et travailler plus efficacement


Méthodologie :

Cours interactifs et basés sur des projets concrets

Exercices tirés de situations réelles en entreprise

Support personnalisé pour chaque participant


Public cible :

Débutants souhaitant acquérir les bases

Professionnels désirant optimiser leur travail quotidien

Toute personne souhaitant améliorer sa productivité avec Excel
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Cours Similaires
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Robert
En tant que professeur de gestion franco-belge, je donne des cours d'Excel avec passion !
Que ce soit à distance ou en présentiel, je vous propose de nombreux exemples et exercices pour vous accompagner.
Je me déplace sans problème dans toute la région de Bruxelles et ses environs, pour des cours d'au moins 2 heures. Pour la France, les cours sont uniquement dispensés à distance.

Voici quelques mots-clés qui seront abordés dans mes cours :
Analyse de scénarios, Année, Arrondi, Aujourd’hui, Bdnb, Bdnbval, Bdsomme, Cherche, Colonne, Copiage/collage en valeurs, Copiage/collage avec transposition, Consolidation, Date, Datedif, Determat, Dollar, Droite, Droiterg, Equiv, Esterreur, Estna, Frequence, Filtre (simple et avancé), Format des cellules, Gauche, Grande.Valeur, Impression des documents, Index, Indirect, Inversemat, Jour, Joursem, Ligne, Matrice, Max, Maxa, Max.Si, Min, Mina, Mina.Si, Mise en forme des cellules et des plages, Mois, Moyenne, Moyenne.Si, Nb, Nb.Si, Nbval, Nomination des cellules et des plages, Non, Petite.valeur, Produit, Produitmat, Protection des cellules, Recherche (Lookup), Recherchev (VLookup), Rechercheh (HLookup), Si (If), Si.Non.Disp, Si.Conditions, Sierreur, Somme, Sommeproduit, Somme.Si, Somme.Si.Ens, Substitue, Tableaux croisés dynamiques (Pivot tables), Tri, Verrouillage des cellules

N'hésitez pas à me contacter pour organiser vos cours selon vos besoins et disponibilités. Ensemble, nous développerons vos compétences en Excel de manière efficace et personnalisée.
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Sebastien
Dominez l'épreuve de spécialité et sécurisez votre note

Le baccalauréat de Numérique et Sciences Informatiques (NSI) ne se contente pas de tester vos connaissances : il évalue votre capacité à résoudre des problèmes complexes sous pression. La Méthode Gagnante est un programme d'entraînement intensif conçu pour les élèves de Première et Terminale qui refusent de laisser leur réussite au hasard.

L’objectif est double : transformer vos lacunes techniques en automatismes et vous transmettre les stratégies d’examen utilisées par les meilleurs candidats pour maximiser chaque point du barème.
Les atouts de ce programme intensif

Ingénierie de l’Examen : Une analyse approfondie des attentes des correcteurs et des pièges récurrents des sujets de baccalauréat.

Maîtrise du Temps : Des techniques concrètes pour gérer vos écrits et vos épreuves pratiques sans stress.

Pratique de Haut Niveau : Une immersion dans les annales les plus exigeantes avec des corrections détaillées et des feedback personnalisés.

Accompagnement par un Expert : Profitez de l'expérience d'un ingénieur informaticien pour acquérir une vision professionnelle du code et de l'architecture.

Efficacité Radicale : Un focus sur les notions "rentables" qui tombent systématiquement à l'examen.

Architecture du Cursus de Performance
1. Algorithmique et Programmation : L’Exigence Python

Optimisation : Complexité algorithmique (Notation Big-O), récursivité et stratégies de tri (fusion, rapide).

Expertise Python : Compréhensions de listes, gestion avancée des fonctions, modularité et programmation orientée objet (POO).

Fiabilité du Code : Apprendre à écrire un code propre, documenté et testé, conforme aux attentes du jury.

2. Structures de Données : La Colonne Vertébrale

Organisation : Implémentation et manipulation des listes, piles, files et arbres.

Théorie des Graphes : Algorithmes de parcours (BFS, DFS) et représentations par matrices ou listes d'adjacence.

Efficacité : Choisir la structure de donnée optimale pour résoudre un problème spécifique.

3. Bases de Données et Systèmes Régaliens

Modèle Relationnel : Conception de bases de données et schémas entité-association.

Langage SQL : Maîtrise totale des requêtes, des jointures complexes (Inner, Left, Right) et des fonctions d’agrégation.

Architecture et Réseaux : Compréhension du cycle d'instruction (CPU/RAM) et des protocoles de communication (Modèle OSI, TCP/IP, sécurisation).

4. Développement Web et Interactions

Full-Stack Fondamentaux : Structure HTML, design CSS et dynamisation via JavaScript.

Événements et DOM : Maîtriser l'interaction utilisateur pour les épreuves pratiques de NSI.

Méthodologie et Approche Tactique

Diagnostic de Performance : Un bilan initial pour identifier vos zones d'ombre et vos points forts.

Entraînement "Live Coding" : Des séances interactives en ligne avec partage d'écran pour voir la logique de programmation se construire en temps réel.

Simulation d'Épreuves : Travail intensif sur des sujets types pour forger une endurance intellectuelle et une rigueur rédactionnelle.

Feedback Constructif : Analyse critique de vos solutions pour optimiser la clarté et la performance de votre code.

Public visé

Élèves de Première et Terminale visant l'excellence au baccalauréat et une mention.

Futurs étudiants en écoles d'ingénieurs ou CPGE souhaitant consolider leurs bases scientifiques.

Autodidactes ambitieux cherchant une structure rigoureuse pour valider leurs acquis informatiques.

Ne révisez pas plus, révisez mieux

Le succès en NSI est une question de méthode. Avec La Méthode Gagnante, vous ne vous contentez pas de réviser : vous vous préparez à dominer l'épreuve avec sérénité et précision.

Inscrivez-vous dès aujourd'hui et donnez à votre dossier académique l'avantage qu'il mérite.
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Vincent
Fort de plus de sept ans d'expérience dans l'enseignement de l'informatique et des technologies de l'information (TIC), j'ai développé une solide expertise dans la dispense d'un enseignement de haute qualité dans de nombreux programmes reconnus internationalement, notamment Cambridge IGCSE, GCSE, A-Levels, O-Levels et Checkpoint. Ma passion est de doter les étudiants de compétences en codage, cybersécurité et culture numérique, afin de les préparer aux exigences évolutives du monde numérique.

Domaines d'expertise et d'enseignement :
✅ Programmation et développement logiciel : Python, Java, C++
✅ Cybersécurité : piratage éthique, protection des données, sécurité des réseaux
✅ Littératie numérique : applications TIC, sécurité en ligne, cloud computing
✅ Data Science & IA : Analyse de données, fondamentaux du machine learning
✅ Développement Web : HTML, CSS, JavaScript

Curriculum et expérience pédagogique :
🔹 Cambridge IGCSE & GCSE ICT & Computer Science – Enseignement des programmes de base et étendus, axés sur la logique de programmation, les bases de données et les réseaux.
🔹 Cambridge A-Levels & O-Levels Computer Science – Préparer les étudiants aux concepts informatiques avancés, à la résolution de problèmes et au développement d'algorithmes.
🔹 Cambridge Checkpoint ICT – Développer des compétences fondamentales en technologie numérique et en applications informatiques.

Impact professionnel :
📌 J'ai encadré les étudiants pour qu'ils obtiennent les meilleures notes aux examens de Cambridge ICT & Computer Science.
📌 Élaboration de plans de cours interactifs intégrant des applications technologiques du monde réel.
📌 J'ai organisé des camps d'entraînement au codage et des ateliers de cybersécurité pour améliorer l'apprentissage pratique.
📌 J'ai guidé les étudiants dans l'apprentissage par projets, y compris le développement d'applications et la conception de sites Web.

Fort d'un engagement envers l'apprentissage centré sur l'étudiant et l'innovation technologique, je me consacre à former les futurs leaders technologiques et à donner aux apprenants des compétences pertinentes pour les carrières dans la technologie, la science des données et le développement de logiciels.
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Raouf
Objectif : Comprendre l'IA sans peur, l'utiliser pour simplifier sa vie et savoir identifier les pièges numériques et utiliser Word, Excel, etc. sans difficulté.

1 : Démystifier l'IA (C'est quoi exactement ?)
L’IA n’est pas un robot de film : Différence entre la fiction et la réalité.

Comment ça marche (simplement) : L'image de la "bibliothèque géante" : l'IA a lu des milliards de livres et s'en sert pour prédire la suite d'une phrase ou créer une image.

Où est-elle déjà présente ? Les correcteurs d'orthographe, les suggestions Netflix/YouTube, le GPS, et les assistants vocaux (Siri/Alexa).

2 : Utiliser l'IA pour se faciliter la vie
Converser avec l'IA (ChatGPT, Claude, Gemini) :

Lui demander de rédiger un mail administratif ou une lettre complexe.

Résumer un long article de presse ou un document.

Planifier un itinéraire de voyage ou trouver des idées de recettes avec ce qu'il reste dans le frigo.

L'IA pour la créativité et la mémoire :

Générer des images pour illustrer une carte d'anniversaire (Midjourney, DALL-E).

Utiliser l'IA pour restaurer ou coloriser de vieilles photos de famille.

3 : Apprendre à "parler" à l'IA (L'art du Prompt)
La méthode du contexte : Pourquoi "Donne-moi une recette de gâteau" est moins efficace que "Je suis allergique au gluten et je reçois 4 personnes, donne-moi une recette de gâteau au chocolat simple".

Le rôle de l'expert : Apprendre à dire à l'IA "Agis comme un guide de voyage" ou "Agis comme un jardinier expert".

4 : Précautions et Esprit Critique (Le guide de survie)
Les "Hallucinations" : Comprendre que l'IA peut affirmer des choses fausses avec une assurance totale (ne jamais prendre un conseil médical ou juridique de l'IA sans vérification).

La protection de la vie privée :

Ne jamais donner de données sensibles (numéro de sécurité sociale, mots de passe, détails bancaires) à une IA.

Savoir que tout ce qu'on écrit à l'IA sert potentiellement à l'entraîner.

Repérer les "Deepfakes" :

Comment reconnaître une image ou une vidéo truquée (détails sur les mains, reflets bizarres, voix légèrement métallique).

Vérifier l'information : la règle d'or du croisement des sources.

5 : Éthique et Impacts (Pour aller plus loin)
Le droit d'auteur : À qui appartient une image créée par l'IA ?

L'impact écologique : La consommation d'eau et d'énergie des serveurs de l'IA.

L'avenir : Est-ce que l'IA va nous remplacer ou nous assister ?
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Laroussi
Séance 1 : Révolutionner sa Rédaction Scientifique avec LaTeX & l'IA
Durée : 2 Heures | Niveau : Débutant | Outils : Overleaf + IA**

Première Heure : Fondations et Environnement Cloud (60 min)

1. Introduction à la Philosophie LaTeX (15 min)

- Le concept "WYSIWYM" :** Expliquer la différence entre Word (*What You See Is What You Get*) et LaTeX (*What You See Is What You Mean*). Pourquoi le contenu prime sur la forme.
- Les avantages clés :** Qualité typographique inégalée, gestion automatique des références, stabilité sur les documents longs (thèses), et gratuité.
- La structure d'un fichier :** Distinction entre le **préambule** (le cerveau : réglages et packages) et le **corps du document** (le cœur : texte).

2. Immersion dans Overleaf (25 min)

- Configuration :** Création d'un compte et premier projet "Blank Project".
- Exploration de l'interface :** Le panneau de fichiers (gauche), l'éditeur de code (milieu) et la prévisualisation PDF (droite).
- Collaboration en temps réel :** Comment partager un projet et laisser des commentaires (comme sur Google Docs).
- L'historique et les versions :** Comment revenir en arrière en cas d'erreur de compilation.

3. Atelier Pratique : Mon Premier Document (20 min)

* Écriture des commandes de base : `\documentclass`, `\usepackage[french]{babel}`, `\title`, `\author`.
* Compilation du document et observation du résultat.
* Structuration : Utilisation de `\section` et `\subsection`.

Seconde Heure : Mathématiques et Magie de l'IA (60 min)

4. La puissance des Mathématiques (20 min)

- Modes mathématiques :** Différence entre le texte (`$...$`) et le bloc centré (`\[...\]`).
- Syntaxe essentielle :** Fractions `\frac{}{}`, exposants `^`, indices `_`, et racines `\sqrt{}`.
- Introduction aux packages AMS : Pourquoi amsmath et amssymb sont indispensables pour un rendu professionnel.

5. De la main à l'écran : L'IA au service du LaTeX (30 min)

- Présentation des outils d'OCR :** Utilisation de **Mathpix Snip** (le leader) ou de modèles comme Gemini/ChatGPT pour transformer une photo en code.
- Démonstration concrète :
1. Prendre une photo d'une formule manuscrite complexe (ex: une intégrale avec des matrices).
2. Utiliser l'IA pour générer le code LaTeX correspondant.
3. Correction et insertion : Apprendre à vérifier le code généré par l'IA avant de le copier-coller dans Overleaf.

6. Conclusion et Q&A (10 min)

* Synthèse des acquis.
* Ressources pour aller plus loin
* Définition de l'exercice pour la prichaine séance.
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Fisnik
Je propose des cours de comptabilité pour les élèves du secondaire, notamment en technique de qualification, ainsi que pour les étudiants en première année de bachelier à l’université ou en haute école.

L’objectif est d’aider l’élève ou l’étudiant à comprendre la logique comptable, à maîtriser les écritures importantes et à savoir résoudre les exercices de manière structurée, que ce soit pour une interrogation, un examen, une qualification ou une remise à niveau.

J’accompagne principalement les élèves et étudiants qui souhaitent revoir les bases, mieux comprendre les mécanismes comptables et s’entraîner sur des exercices types.

Matières travaillées selon votre programme :

• Bases de la comptabilité :
débit/crédit, comptes d’actif et de passif, charges et produits, plan comptable, logique des comptes, pièces justificatives et lecture d’énoncés.

• Livre journal et écritures comptables :
enregistrement des opérations courantes, achats, ventes, paiements, encaissements, TVA, comptes clients et fournisseurs, écritures avec ou sans escompte.

• TVA et opérations commerciales :
TVA à récupérer, TVA à payer, factures d’achat, factures de vente, notes de crédit, réductions commerciales, escomptes, frais accessoires et calculs liés aux opérations commerciales.

• Amortissements :
amortissements linéaires, amortissements dégressifs, tableaux d’amortissement, dotations aux amortissements, valeur comptable nette et écritures de fin d’exercice.

• Provisions et régularisations :
provisions, charges à reporter, produits acquis, charges à imputer, produits à reporter, écritures d’inventaire et ajustements de fin d’année.

• Bilan et compte de résultat :
construction du bilan, actif/passif, capitaux propres, dettes, charges, produits, résultat de l’exercice, lien entre le compte de résultat et le bilan.

• Analyse financière de base :
fonds de roulement, besoin en fonds de roulement (BFR), trésorerie nette, ratios simples, lecture et interprétation des états financiers.

• Cash-flow :
cash-flow opérationnel, cash-flow d’investissement, cash-flow de financement, distinction entre résultat comptable et flux de trésorerie.

• Préparation examen / qualification :
exercices types, anciennes interrogations, examens, cas pratiques, méthode de résolution, correction guidée et identification des erreurs fréquentes.

Je peux également aider en économie selon le niveau et le programme, notamment en microéconomie et macroéconomie : offre et demande, élasticités, coûts, concurrence, marché, croissance, inflation, politique économique et modèles de base.

Méthode de travail :

1. on identifie les chapitres qui posent problème ;
2. je réexplique la logique comptable avec des exemples simples ;
3. on refait les exercices étape par étape ;
4. je montre comment reconnaître le type d’écriture ou de calcul demandé ;
5. on construit une méthode claire pour que l’élève puisse refaire seul.

Je ne me limite pas à donner une correction : j’explique le raisonnement derrière chaque écriture et chaque calcul afin que la matière devienne plus logique et moins mécanique.

Je donne des cours particuliers depuis plus de 7 ans en mathématiques, statistiques, économie et comptabilité. J’ai également une formation à Solvay/ULB et une expérience professionnelle en finance et business controlling chez Deloitte, ce qui me permet d’expliquer la comptabilité avec une approche à la fois scolaire, universitaire et pratique.

Cours possibles en français ou en anglais, en ligne ou en présentiel à Bruxelles ou dans les alentours.
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Ammar
A — SUJETS QUE VOUS POUVEZ EXPLORER ET MAÎTRISER

1 — FONDAMENTAUX DE PYTHON
• Variables, types de données, opérateurs, structures conditionnelles, boucles, fonctions, modules, fichiers, exceptions et programmation orientée objet
• Listes, tuples, dictionnaires, ensembles, compréhensions, débogage et rédaction d’un code clair, réutilisable et bien structuré
• Jupyter Notebook, Anaconda, Visual Studio Code, environnements virtuels et gestion des packages

2 — PROGRAMMATION, ALGORITHMES ET FONDEMENTS DE L’INFORMATIQUE
• Raisonnement algorithmique, décomposition de problèmes, pseudocode, organigrammes, programmation procédurale, programmation orientée objet, récursivité et conception modulaire des programmes
• Structures de données fondamentales : tableaux, listes, piles, files, dictionnaires/tables de hachage, ensembles, arbres, graphes, ainsi que leur utilisation appropriée
• Recherche, tri, parcours, efficacité algorithmique, complexité computationnelle, notation Big-O, débogage, tests, organisation du code et stratégies de résolution de problèmes
• Exercices pratiques de programmation allant des problèmes pour débutants aux défis algorithmiques et computationnels de niveau universitaire

3 — PRÉPARATION ET EXPLORATION DES DONNÉES
• NumPy et pandas pour l’importation, le nettoyage, la transformation, le filtrage, le regroupement, la restructuration et la fusion des données
• Valeurs manquantes, doublons, valeurs aberrantes, formats incohérents, fuite de données et validation de la qualité des données
• Analyse exploratoire des données à l’aide de statistiques descriptives, Matplotlib, Seaborn et de l’interprétation graphique

4 — FONDEMENTS MATHÉMATIQUES
• Algèbre linéaire, vecteurs, matrices, dérivées, optimisation, probabilités et statistiques
• Fonctions de perte, gradients, mesures de distance, régularisation, vraisemblance et complexité des modèles
• Les concepts mathématiques sont expliqués en fonction du niveau de l’apprenant et des exigences propres aux algorithmes étudiés

5 — APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE SUPERVISÉ
• Régression linéaire et polynomiale, régression logistique et modèles régularisés
• k plus proches voisins, arbres de décision, forêts aléatoires, gradient boosting, machines à vecteurs de support et classificateurs naïfs bayésiens
• Classification, régression, hypothèses des modèles, frontières de décision, importance des variables et interprétation des résultats

6 — APPRENTISSAGE NON SUPERVISÉ
• Regroupement par k-means, classification hiérarchique et méthodes fondées sur la densité
• Analyse en composantes principales, réduction de dimension, détection d’anomalies et découverte de structures ou de motifs dans les données
• Sélection de la méthode, évaluation de la structure des données et interprétation des résultats en l’absence de catégories prédéfinies

7 — ÉVALUATION ET AMÉLIORATION DES MODÈLES
• Jeux d’entraînement, de validation et de test ; validation croisée ; optimisation des hyperparamètres
• Exactitude, précision, rappel, spécificité, score F1, ROC–AUC, matrices de confusion, MAE, MSE, RMSE et R2
• Sous-apprentissage, surapprentissage, compromis biais-variance, déséquilibre des classes, ingénierie des variables, sélection des variables, mise à l’échelle et régularisation

8 — APPRENTISSAGE PROFOND
• Fondements des réseaux de neurones, fonctions d’activation, propagation avant, rétropropagation et descente de gradient
• Perceptrons multicouches, réseaux de neurones convolutionnels, réseaux de neurones récurrents et fondements des Transformers
• TensorFlow, Keras ou PyTorch selon le projet de l’apprenant et son environnement de travail

9 — APPLICATIONS DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
• Traitement automatique du langage naturel, classification de textes, embeddings, analyse des sentiments et fondements des modèles de langage
• Vision par ordinateur, classification d’images, principes fondamentaux de la détection d’objets et prétraitement des images
• Systèmes de recommandation, prévision, détection d’anomalies, automatisation intelligente et applications d’aide à la décision

10 — IA GÉNÉRATIVE ET GRANDS MODÈLES DE LANGAGE
• Architecture Transformer, tokens, embeddings, mécanismes d’attention, ingénierie des prompts, génération augmentée par récupération d’information (RAG) et évaluation des modèles
• Utilisation d’API d’intelligence artificielle, de bases de données vectorielles, de systèmes de recherche documentaire et de workflows structurés intégrant l’IA lorsque cela est pertinent
• Fiabilité, hallucinations, biais, confidentialité, utilisation responsable et validation humaine appropriée

11 — OUTILS ET BIBLIOTHÈQUES
• Python, NumPy, pandas, Matplotlib, Seaborn, scikit-learn, SciPy, Statsmodels, TensorFlow, Keras et PyTorch
• Jupyter Notebook, Anaconda, Visual Studio Code, Git, GitHub, SQL, Excel et Power BI lorsque cela est utile au projet
• D’autres bibliothèques peuvent être introduites en fonction de la spécialisation choisie et du jeu de données utilisé

12 — PROJETS, RECHERCHE ET PRÉPARATION AUX ENTRETIENS
• Projets complets couvrant la préparation des données, le développement des modèles, leur évaluation, l’interprétation et la présentation des résultats
• Travaux universitaires, mémoires, thèses, projets de recherche, projets de portfolio, entretiens techniques et applications professionnelles
• Revue de code, débogage, documentation, reproductibilité, comparaison des modèles et communication des résultats



B — ACCOMPAGNEMENT PERSONNALISÉ : APPRENDRE À RAISONNER

Le Machine Learning et l’intelligence artificielle deviennent beaucoup plus accessibles lorsque les mathématiques, les algorithmes, le code Python, les données et les applications concrètes sont clairement reliés entre eux.

Mes cours vous aident à aller bien au-delà de la simple reproduction de code ou de l’utilisation de modèles comme des « boîtes noires ». Vous apprendrez à définir correctement un problème, préparer les données, sélectionner un algorithme approprié, comprendre son fonctionnement, entraîner et évaluer le modèle, diagnostiquer les erreurs, améliorer ses performances et interpréter les résultats de manière rigoureuse et responsable.

Chaque cours est personnalisé en fonction de votre niveau actuel, de votre formation mathématique, de votre expérience en programmation, de votre jeu de données, de vos travaux universitaires, de votre projet de recherche, de votre préparation à un entretien ou de votre objectif professionnel. Nous commençons par identifier vos connaissances existantes, votre environnement logiciel, les résultats attendus ainsi que vos principales difficultés conceptuelles ou techniques. Nous établissons ensuite un plan d’apprentissage structuré.

La première séance comprend un échange sur votre parcours, vos objectifs et vos besoins en accompagnement, une première évaluation de vos connaissances actuelles, une planification personnalisée et l’organisation des séances futures, ainsi qu’une courte leçon d’essai permettant de déterminer l’approche pédagogique la plus efficace.

Une séance type peut comprendre une explication conceptuelle, le développement de l’intuition mathématique, du codage en direct, une mise en œuvre guidée, l’évaluation des modèles, la résolution de problèmes techniques ainsi qu’une synthèse concise des prochaines étapes.

Vous pouvez travailler à partir de votre propre jeu de données, d’un devoir universitaire, d’un projet de recherche ou d’un problème professionnel, à condition que les informations confidentielles soient traitées de manière appropriée. Je peux également fournir des exemples structurés et des jeux de données adaptés à votre niveau.

Mon objectif n’est pas simplement de vous aider à exécuter un algorithme. Il est de vous permettre de comprendre pourquoi cet algorithme est approprié, comment il apprend à partir des données, comment l’évaluer correctement, pourquoi il peut échouer et comment construire une solution fiable, interprétable et scientifiquement rigoureuse.
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Robert
En tant que professeur de gestion franco-belge, je donne des cours d'Excel avec passion !
Que ce soit à distance ou en présentiel, je vous propose de nombreux exemples et exercices pour vous accompagner.
Je me déplace sans problème dans toute la région de Bruxelles et ses environs, pour des cours d'au moins 2 heures. Pour la France, les cours sont uniquement dispensés à distance.

Voici quelques mots-clés qui seront abordés dans mes cours :
Analyse de scénarios, Année, Arrondi, Aujourd’hui, Bdnb, Bdnbval, Bdsomme, Cherche, Colonne, Copiage/collage en valeurs, Copiage/collage avec transposition, Consolidation, Date, Datedif, Determat, Dollar, Droite, Droiterg, Equiv, Esterreur, Estna, Frequence, Filtre (simple et avancé), Format des cellules, Gauche, Grande.Valeur, Impression des documents, Index, Indirect, Inversemat, Jour, Joursem, Ligne, Matrice, Max, Maxa, Max.Si, Min, Mina, Mina.Si, Mise en forme des cellules et des plages, Mois, Moyenne, Moyenne.Si, Nb, Nb.Si, Nbval, Nomination des cellules et des plages, Non, Petite.valeur, Produit, Produitmat, Protection des cellules, Recherche (Lookup), Recherchev (VLookup), Rechercheh (HLookup), Si (If), Si.Non.Disp, Si.Conditions, Sierreur, Somme, Sommeproduit, Somme.Si, Somme.Si.Ens, Substitue, Tableaux croisés dynamiques (Pivot tables), Tri, Verrouillage des cellules

N'hésitez pas à me contacter pour organiser vos cours selon vos besoins et disponibilités. Ensemble, nous développerons vos compétences en Excel de manière efficace et personnalisée.
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Dominez l'épreuve de spécialité et sécurisez votre note

Le baccalauréat de Numérique et Sciences Informatiques (NSI) ne se contente pas de tester vos connaissances : il évalue votre capacité à résoudre des problèmes complexes sous pression. La Méthode Gagnante est un programme d'entraînement intensif conçu pour les élèves de Première et Terminale qui refusent de laisser leur réussite au hasard.

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Ingénierie de l’Examen : Une analyse approfondie des attentes des correcteurs et des pièges récurrents des sujets de baccalauréat.

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Efficacité Radicale : Un focus sur les notions "rentables" qui tombent systématiquement à l'examen.

Architecture du Cursus de Performance
1. Algorithmique et Programmation : L’Exigence Python

Optimisation : Complexité algorithmique (Notation Big-O), récursivité et stratégies de tri (fusion, rapide).

Expertise Python : Compréhensions de listes, gestion avancée des fonctions, modularité et programmation orientée objet (POO).

Fiabilité du Code : Apprendre à écrire un code propre, documenté et testé, conforme aux attentes du jury.

2. Structures de Données : La Colonne Vertébrale

Organisation : Implémentation et manipulation des listes, piles, files et arbres.

Théorie des Graphes : Algorithmes de parcours (BFS, DFS) et représentations par matrices ou listes d'adjacence.

Efficacité : Choisir la structure de donnée optimale pour résoudre un problème spécifique.

3. Bases de Données et Systèmes Régaliens

Modèle Relationnel : Conception de bases de données et schémas entité-association.

Langage SQL : Maîtrise totale des requêtes, des jointures complexes (Inner, Left, Right) et des fonctions d’agrégation.

Architecture et Réseaux : Compréhension du cycle d'instruction (CPU/RAM) et des protocoles de communication (Modèle OSI, TCP/IP, sécurisation).

4. Développement Web et Interactions

Full-Stack Fondamentaux : Structure HTML, design CSS et dynamisation via JavaScript.

Événements et DOM : Maîtriser l'interaction utilisateur pour les épreuves pratiques de NSI.

Méthodologie et Approche Tactique

Diagnostic de Performance : Un bilan initial pour identifier vos zones d'ombre et vos points forts.

Entraînement "Live Coding" : Des séances interactives en ligne avec partage d'écran pour voir la logique de programmation se construire en temps réel.

Simulation d'Épreuves : Travail intensif sur des sujets types pour forger une endurance intellectuelle et une rigueur rédactionnelle.

Feedback Constructif : Analyse critique de vos solutions pour optimiser la clarté et la performance de votre code.

Public visé

Élèves de Première et Terminale visant l'excellence au baccalauréat et une mention.

Futurs étudiants en écoles d'ingénieurs ou CPGE souhaitant consolider leurs bases scientifiques.

Autodidactes ambitieux cherchant une structure rigoureuse pour valider leurs acquis informatiques.

Ne révisez pas plus, révisez mieux

Le succès en NSI est une question de méthode. Avec La Méthode Gagnante, vous ne vous contentez pas de réviser : vous vous préparez à dominer l'épreuve avec sérénité et précision.

Inscrivez-vous dès aujourd'hui et donnez à votre dossier académique l'avantage qu'il mérite.
verified badge
Vincent
Fort de plus de sept ans d'expérience dans l'enseignement de l'informatique et des technologies de l'information (TIC), j'ai développé une solide expertise dans la dispense d'un enseignement de haute qualité dans de nombreux programmes reconnus internationalement, notamment Cambridge IGCSE, GCSE, A-Levels, O-Levels et Checkpoint. Ma passion est de doter les étudiants de compétences en codage, cybersécurité et culture numérique, afin de les préparer aux exigences évolutives du monde numérique.

Domaines d'expertise et d'enseignement :
✅ Programmation et développement logiciel : Python, Java, C++
✅ Cybersécurité : piratage éthique, protection des données, sécurité des réseaux
✅ Littératie numérique : applications TIC, sécurité en ligne, cloud computing
✅ Data Science & IA : Analyse de données, fondamentaux du machine learning
✅ Développement Web : HTML, CSS, JavaScript

Curriculum et expérience pédagogique :
🔹 Cambridge IGCSE & GCSE ICT & Computer Science – Enseignement des programmes de base et étendus, axés sur la logique de programmation, les bases de données et les réseaux.
🔹 Cambridge A-Levels & O-Levels Computer Science – Préparer les étudiants aux concepts informatiques avancés, à la résolution de problèmes et au développement d'algorithmes.
🔹 Cambridge Checkpoint ICT – Développer des compétences fondamentales en technologie numérique et en applications informatiques.

Impact professionnel :
📌 J'ai encadré les étudiants pour qu'ils obtiennent les meilleures notes aux examens de Cambridge ICT & Computer Science.
📌 Élaboration de plans de cours interactifs intégrant des applications technologiques du monde réel.
📌 J'ai organisé des camps d'entraînement au codage et des ateliers de cybersécurité pour améliorer l'apprentissage pratique.
📌 J'ai guidé les étudiants dans l'apprentissage par projets, y compris le développement d'applications et la conception de sites Web.

Fort d'un engagement envers l'apprentissage centré sur l'étudiant et l'innovation technologique, je me consacre à former les futurs leaders technologiques et à donner aux apprenants des compétences pertinentes pour les carrières dans la technologie, la science des données et le développement de logiciels.
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Raouf
Objectif : Comprendre l'IA sans peur, l'utiliser pour simplifier sa vie et savoir identifier les pièges numériques et utiliser Word, Excel, etc. sans difficulté.

1 : Démystifier l'IA (C'est quoi exactement ?)
L’IA n’est pas un robot de film : Différence entre la fiction et la réalité.

Comment ça marche (simplement) : L'image de la "bibliothèque géante" : l'IA a lu des milliards de livres et s'en sert pour prédire la suite d'une phrase ou créer une image.

Où est-elle déjà présente ? Les correcteurs d'orthographe, les suggestions Netflix/YouTube, le GPS, et les assistants vocaux (Siri/Alexa).

2 : Utiliser l'IA pour se faciliter la vie
Converser avec l'IA (ChatGPT, Claude, Gemini) :

Lui demander de rédiger un mail administratif ou une lettre complexe.

Résumer un long article de presse ou un document.

Planifier un itinéraire de voyage ou trouver des idées de recettes avec ce qu'il reste dans le frigo.

L'IA pour la créativité et la mémoire :

Générer des images pour illustrer une carte d'anniversaire (Midjourney, DALL-E).

Utiliser l'IA pour restaurer ou coloriser de vieilles photos de famille.

3 : Apprendre à "parler" à l'IA (L'art du Prompt)
La méthode du contexte : Pourquoi "Donne-moi une recette de gâteau" est moins efficace que "Je suis allergique au gluten et je reçois 4 personnes, donne-moi une recette de gâteau au chocolat simple".

Le rôle de l'expert : Apprendre à dire à l'IA "Agis comme un guide de voyage" ou "Agis comme un jardinier expert".

4 : Précautions et Esprit Critique (Le guide de survie)
Les "Hallucinations" : Comprendre que l'IA peut affirmer des choses fausses avec une assurance totale (ne jamais prendre un conseil médical ou juridique de l'IA sans vérification).

La protection de la vie privée :

Ne jamais donner de données sensibles (numéro de sécurité sociale, mots de passe, détails bancaires) à une IA.

Savoir que tout ce qu'on écrit à l'IA sert potentiellement à l'entraîner.

Repérer les "Deepfakes" :

Comment reconnaître une image ou une vidéo truquée (détails sur les mains, reflets bizarres, voix légèrement métallique).

Vérifier l'information : la règle d'or du croisement des sources.

5 : Éthique et Impacts (Pour aller plus loin)
Le droit d'auteur : À qui appartient une image créée par l'IA ?

L'impact écologique : La consommation d'eau et d'énergie des serveurs de l'IA.

L'avenir : Est-ce que l'IA va nous remplacer ou nous assister ?
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Laroussi
Séance 1 : Révolutionner sa Rédaction Scientifique avec LaTeX & l'IA
Durée : 2 Heures | Niveau : Débutant | Outils : Overleaf + IA**

Première Heure : Fondations et Environnement Cloud (60 min)

1. Introduction à la Philosophie LaTeX (15 min)

- Le concept "WYSIWYM" :** Expliquer la différence entre Word (*What You See Is What You Get*) et LaTeX (*What You See Is What You Mean*). Pourquoi le contenu prime sur la forme.
- Les avantages clés :** Qualité typographique inégalée, gestion automatique des références, stabilité sur les documents longs (thèses), et gratuité.
- La structure d'un fichier :** Distinction entre le **préambule** (le cerveau : réglages et packages) et le **corps du document** (le cœur : texte).

2. Immersion dans Overleaf (25 min)

- Configuration :** Création d'un compte et premier projet "Blank Project".
- Exploration de l'interface :** Le panneau de fichiers (gauche), l'éditeur de code (milieu) et la prévisualisation PDF (droite).
- Collaboration en temps réel :** Comment partager un projet et laisser des commentaires (comme sur Google Docs).
- L'historique et les versions :** Comment revenir en arrière en cas d'erreur de compilation.

3. Atelier Pratique : Mon Premier Document (20 min)

* Écriture des commandes de base : `\documentclass`, `\usepackage[french]{babel}`, `\title`, `\author`.
* Compilation du document et observation du résultat.
* Structuration : Utilisation de `\section` et `\subsection`.

Seconde Heure : Mathématiques et Magie de l'IA (60 min)

4. La puissance des Mathématiques (20 min)

- Modes mathématiques :** Différence entre le texte (`$...$`) et le bloc centré (`\[...\]`).
- Syntaxe essentielle :** Fractions `\frac{}{}`, exposants `^`, indices `_`, et racines `\sqrt{}`.
- Introduction aux packages AMS : Pourquoi amsmath et amssymb sont indispensables pour un rendu professionnel.

5. De la main à l'écran : L'IA au service du LaTeX (30 min)

- Présentation des outils d'OCR :** Utilisation de **Mathpix Snip** (le leader) ou de modèles comme Gemini/ChatGPT pour transformer une photo en code.
- Démonstration concrète :
1. Prendre une photo d'une formule manuscrite complexe (ex: une intégrale avec des matrices).
2. Utiliser l'IA pour générer le code LaTeX correspondant.
3. Correction et insertion : Apprendre à vérifier le code généré par l'IA avant de le copier-coller dans Overleaf.

6. Conclusion et Q&A (10 min)

* Synthèse des acquis.
* Ressources pour aller plus loin
* Définition de l'exercice pour la prichaine séance.
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Fisnik
Je propose des cours de comptabilité pour les élèves du secondaire, notamment en technique de qualification, ainsi que pour les étudiants en première année de bachelier à l’université ou en haute école.

L’objectif est d’aider l’élève ou l’étudiant à comprendre la logique comptable, à maîtriser les écritures importantes et à savoir résoudre les exercices de manière structurée, que ce soit pour une interrogation, un examen, une qualification ou une remise à niveau.

J’accompagne principalement les élèves et étudiants qui souhaitent revoir les bases, mieux comprendre les mécanismes comptables et s’entraîner sur des exercices types.

Matières travaillées selon votre programme :

• Bases de la comptabilité :
débit/crédit, comptes d’actif et de passif, charges et produits, plan comptable, logique des comptes, pièces justificatives et lecture d’énoncés.

• Livre journal et écritures comptables :
enregistrement des opérations courantes, achats, ventes, paiements, encaissements, TVA, comptes clients et fournisseurs, écritures avec ou sans escompte.

• TVA et opérations commerciales :
TVA à récupérer, TVA à payer, factures d’achat, factures de vente, notes de crédit, réductions commerciales, escomptes, frais accessoires et calculs liés aux opérations commerciales.

• Amortissements :
amortissements linéaires, amortissements dégressifs, tableaux d’amortissement, dotations aux amortissements, valeur comptable nette et écritures de fin d’exercice.

• Provisions et régularisations :
provisions, charges à reporter, produits acquis, charges à imputer, produits à reporter, écritures d’inventaire et ajustements de fin d’année.

• Bilan et compte de résultat :
construction du bilan, actif/passif, capitaux propres, dettes, charges, produits, résultat de l’exercice, lien entre le compte de résultat et le bilan.

• Analyse financière de base :
fonds de roulement, besoin en fonds de roulement (BFR), trésorerie nette, ratios simples, lecture et interprétation des états financiers.

• Cash-flow :
cash-flow opérationnel, cash-flow d’investissement, cash-flow de financement, distinction entre résultat comptable et flux de trésorerie.

• Préparation examen / qualification :
exercices types, anciennes interrogations, examens, cas pratiques, méthode de résolution, correction guidée et identification des erreurs fréquentes.

Je peux également aider en économie selon le niveau et le programme, notamment en microéconomie et macroéconomie : offre et demande, élasticités, coûts, concurrence, marché, croissance, inflation, politique économique et modèles de base.

Méthode de travail :

1. on identifie les chapitres qui posent problème ;
2. je réexplique la logique comptable avec des exemples simples ;
3. on refait les exercices étape par étape ;
4. je montre comment reconnaître le type d’écriture ou de calcul demandé ;
5. on construit une méthode claire pour que l’élève puisse refaire seul.

Je ne me limite pas à donner une correction : j’explique le raisonnement derrière chaque écriture et chaque calcul afin que la matière devienne plus logique et moins mécanique.

Je donne des cours particuliers depuis plus de 7 ans en mathématiques, statistiques, économie et comptabilité. J’ai également une formation à Solvay/ULB et une expérience professionnelle en finance et business controlling chez Deloitte, ce qui me permet d’expliquer la comptabilité avec une approche à la fois scolaire, universitaire et pratique.

Cours possibles en français ou en anglais, en ligne ou en présentiel à Bruxelles ou dans les alentours.
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Ammar
A — SUJETS QUE VOUS POUVEZ EXPLORER ET MAÎTRISER

1 — FONDAMENTAUX DE PYTHON
• Variables, types de données, opérateurs, structures conditionnelles, boucles, fonctions, modules, fichiers, exceptions et programmation orientée objet
• Listes, tuples, dictionnaires, ensembles, compréhensions, débogage et rédaction d’un code clair, réutilisable et bien structuré
• Jupyter Notebook, Anaconda, Visual Studio Code, environnements virtuels et gestion des packages

2 — PROGRAMMATION, ALGORITHMES ET FONDEMENTS DE L’INFORMATIQUE
• Raisonnement algorithmique, décomposition de problèmes, pseudocode, organigrammes, programmation procédurale, programmation orientée objet, récursivité et conception modulaire des programmes
• Structures de données fondamentales : tableaux, listes, piles, files, dictionnaires/tables de hachage, ensembles, arbres, graphes, ainsi que leur utilisation appropriée
• Recherche, tri, parcours, efficacité algorithmique, complexité computationnelle, notation Big-O, débogage, tests, organisation du code et stratégies de résolution de problèmes
• Exercices pratiques de programmation allant des problèmes pour débutants aux défis algorithmiques et computationnels de niveau universitaire

3 — PRÉPARATION ET EXPLORATION DES DONNÉES
• NumPy et pandas pour l’importation, le nettoyage, la transformation, le filtrage, le regroupement, la restructuration et la fusion des données
• Valeurs manquantes, doublons, valeurs aberrantes, formats incohérents, fuite de données et validation de la qualité des données
• Analyse exploratoire des données à l’aide de statistiques descriptives, Matplotlib, Seaborn et de l’interprétation graphique

4 — FONDEMENTS MATHÉMATIQUES
• Algèbre linéaire, vecteurs, matrices, dérivées, optimisation, probabilités et statistiques
• Fonctions de perte, gradients, mesures de distance, régularisation, vraisemblance et complexité des modèles
• Les concepts mathématiques sont expliqués en fonction du niveau de l’apprenant et des exigences propres aux algorithmes étudiés

5 — APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE SUPERVISÉ
• Régression linéaire et polynomiale, régression logistique et modèles régularisés
• k plus proches voisins, arbres de décision, forêts aléatoires, gradient boosting, machines à vecteurs de support et classificateurs naïfs bayésiens
• Classification, régression, hypothèses des modèles, frontières de décision, importance des variables et interprétation des résultats

6 — APPRENTISSAGE NON SUPERVISÉ
• Regroupement par k-means, classification hiérarchique et méthodes fondées sur la densité
• Analyse en composantes principales, réduction de dimension, détection d’anomalies et découverte de structures ou de motifs dans les données
• Sélection de la méthode, évaluation de la structure des données et interprétation des résultats en l’absence de catégories prédéfinies

7 — ÉVALUATION ET AMÉLIORATION DES MODÈLES
• Jeux d’entraînement, de validation et de test ; validation croisée ; optimisation des hyperparamètres
• Exactitude, précision, rappel, spécificité, score F1, ROC–AUC, matrices de confusion, MAE, MSE, RMSE et R2
• Sous-apprentissage, surapprentissage, compromis biais-variance, déséquilibre des classes, ingénierie des variables, sélection des variables, mise à l’échelle et régularisation

8 — APPRENTISSAGE PROFOND
• Fondements des réseaux de neurones, fonctions d’activation, propagation avant, rétropropagation et descente de gradient
• Perceptrons multicouches, réseaux de neurones convolutionnels, réseaux de neurones récurrents et fondements des Transformers
• TensorFlow, Keras ou PyTorch selon le projet de l’apprenant et son environnement de travail

9 — APPLICATIONS DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
• Traitement automatique du langage naturel, classification de textes, embeddings, analyse des sentiments et fondements des modèles de langage
• Vision par ordinateur, classification d’images, principes fondamentaux de la détection d’objets et prétraitement des images
• Systèmes de recommandation, prévision, détection d’anomalies, automatisation intelligente et applications d’aide à la décision

10 — IA GÉNÉRATIVE ET GRANDS MODÈLES DE LANGAGE
• Architecture Transformer, tokens, embeddings, mécanismes d’attention, ingénierie des prompts, génération augmentée par récupération d’information (RAG) et évaluation des modèles
• Utilisation d’API d’intelligence artificielle, de bases de données vectorielles, de systèmes de recherche documentaire et de workflows structurés intégrant l’IA lorsque cela est pertinent
• Fiabilité, hallucinations, biais, confidentialité, utilisation responsable et validation humaine appropriée

11 — OUTILS ET BIBLIOTHÈQUES
• Python, NumPy, pandas, Matplotlib, Seaborn, scikit-learn, SciPy, Statsmodels, TensorFlow, Keras et PyTorch
• Jupyter Notebook, Anaconda, Visual Studio Code, Git, GitHub, SQL, Excel et Power BI lorsque cela est utile au projet
• D’autres bibliothèques peuvent être introduites en fonction de la spécialisation choisie et du jeu de données utilisé

12 — PROJETS, RECHERCHE ET PRÉPARATION AUX ENTRETIENS
• Projets complets couvrant la préparation des données, le développement des modèles, leur évaluation, l’interprétation et la présentation des résultats
• Travaux universitaires, mémoires, thèses, projets de recherche, projets de portfolio, entretiens techniques et applications professionnelles
• Revue de code, débogage, documentation, reproductibilité, comparaison des modèles et communication des résultats



B — ACCOMPAGNEMENT PERSONNALISÉ : APPRENDRE À RAISONNER

Le Machine Learning et l’intelligence artificielle deviennent beaucoup plus accessibles lorsque les mathématiques, les algorithmes, le code Python, les données et les applications concrètes sont clairement reliés entre eux.

Mes cours vous aident à aller bien au-delà de la simple reproduction de code ou de l’utilisation de modèles comme des « boîtes noires ». Vous apprendrez à définir correctement un problème, préparer les données, sélectionner un algorithme approprié, comprendre son fonctionnement, entraîner et évaluer le modèle, diagnostiquer les erreurs, améliorer ses performances et interpréter les résultats de manière rigoureuse et responsable.

Chaque cours est personnalisé en fonction de votre niveau actuel, de votre formation mathématique, de votre expérience en programmation, de votre jeu de données, de vos travaux universitaires, de votre projet de recherche, de votre préparation à un entretien ou de votre objectif professionnel. Nous commençons par identifier vos connaissances existantes, votre environnement logiciel, les résultats attendus ainsi que vos principales difficultés conceptuelles ou techniques. Nous établissons ensuite un plan d’apprentissage structuré.

La première séance comprend un échange sur votre parcours, vos objectifs et vos besoins en accompagnement, une première évaluation de vos connaissances actuelles, une planification personnalisée et l’organisation des séances futures, ainsi qu’une courte leçon d’essai permettant de déterminer l’approche pédagogique la plus efficace.

Une séance type peut comprendre une explication conceptuelle, le développement de l’intuition mathématique, du codage en direct, une mise en œuvre guidée, l’évaluation des modèles, la résolution de problèmes techniques ainsi qu’une synthèse concise des prochaines étapes.

Vous pouvez travailler à partir de votre propre jeu de données, d’un devoir universitaire, d’un projet de recherche ou d’un problème professionnel, à condition que les informations confidentielles soient traitées de manière appropriée. Je peux également fournir des exemples structurés et des jeux de données adaptés à votre niveau.

Mon objectif n’est pas simplement de vous aider à exécuter un algorithme. Il est de vous permettre de comprendre pourquoi cet algorithme est approprié, comment il apprend à partir des données, comment l’évaluer correctement, pourquoi il peut échouer et comment construire une solution fiable, interprétable et scientifiquement rigoureuse.
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