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Depuis juin 2021
Professeur depuis juin 2021
Initiation à la programmation d'applications en VBA (Excel)
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Àpd 35 € /h
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Les applications Microsoft Office contiennent un environnement de développement qui permet d'adapter le fonctionnement de ces applications aux besoins concrets de ses utilisateurs.
Je vous propose une initiation à la programmation en Visual Basic for Applications, afin de vous permettre une prise en main des macros et de l'interaction que vous pouvez apporter à vos fichiers Excel.
Au menu :
* L'interface de l'éditeur
* Enregistrement de macros
* Analyse du code généré par l'enregistreur de macro
* Notions de base de la programmation : types de variables, instructions de contrôle de flux d'exécution et fonctions courantes
* Aperçu du modèle objet d'Excel
Informations supplémentaires
Vous devez avoir une version officielle du logiciel Microsoft Excel (minimum version 2016)
Lieu
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En ligne depuis la Belgique
Présentation
Informaticien (plus précisément : analyste-programmeur) depuis le siècle passé (ça fait vieux, je sais), je me suis tourné vers l'enseignement il y a quelques années maintenant.

Je suis à présent formateur en bureautique (Word, Excel, Access, Outlook, Powerpoint, VBA) et professeur de programmation (tous languages : c'est la substantifique moëlle qui en est prélevée)
Education
Graduat en informatique de gestion - Ecole Supérieure des Affaires de Namur
Certificat d'Aptitudes Pédagogiques - Institut Technique de Namur (Promotion Sociale)
Expérience / Qualifications
Informaticien (analyste-programmeur) depuis 1998 :
* Caisse d'Allocations Familiales (gestion des applications + échanges XML avec la sécurité sociale)
* U.C.M. Secrétariat Social : gestion des échanges avec l'ONSS; Business Intelligence avec SAS
Enseignant depuis septembre 2020 :
* ITN Promotion Sociale (technopédagogue - bureautique)
* Ecole d'Administration des Affaires - SPW (bureautique - programmation)
* IEPSCF - Namur Cadets (professeur bureautique)
Age
Adolescents (13-17 ans)
Adultes (18-64 ans)
Seniors (65+ ans)
Niveau du Cours
Débutant
Durée
60 minutes
Enseigné en
français
anglais
néerlandais
Disponibilité semaine type
(GMT -04:00)
New York
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Cours par webcam
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Tue
Wed
Thu
Fri
Sat
Sun
00-04
04-08
08-12
12-16
16-20
20-24
En partant de vos besoins (travaux scolaires tels que TFE, mémoires ou institutionnels à remettre), je vous accompagne, pas à pas, pour vous permettre de prendre en main et de perfectionner votre usage du logiciel Microsoft Word :
* Mise en page, formatage des caractères et des paragraphes;
* Insertion de tableaux, d'images, SmartArt ou autres objets;
* Gestion des mises en pages, des sections et de la table des matières;
* Gestion des styles, des éléments avancés d'édition;
* Publipostage;
* Création de macros, de blocs de texte, de formulaires;
(liste non exhaustive)
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Cours Similaires
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Ingénieur et professeur supérieur de sciences de l'ingénieur assure des cours de soutien en électronique analogique et numérique à tout niveau, écoles d’ingénieurs. ayant un savoir scientifique et technique, cinq ans d’expérience dans le domaine d’enseignement, pédagogique et un sens d'écoute et d'analyse, je suis capable d'aider les élèves et les étudiants et de les former dans les chapitres dont ils ont des difficultés. pour plus d'info veuillez me contacter
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doctorant en sciences de l'ingénieur assure des cours de soutien en électronique analogique et numérique à tout niveau DEUG et écoles d’ingénieurs. ayant un savoir scientifique et technique, trois ans d’expérience dans le domaine d’enseignement, pédagogique et un sens d'écoute et d'analyse, je suis capable d'aider les élèves et les étudiants et de les former dans les chapitres dont ils ont des difficultés. pour plus d'info veuillez me contacter
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Python est un langage de programmation puissant et polyvalent offrant d'innombrables possibilités. Il peut être utilisé pour l'analyse de données, le traitement d'images, l'automatisation, le développement logiciel, le contrôle matériel et bien plus encore.

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Que vous débutiez tout juste l'apprentissage de Python ou que vous ayez déjà un projet spécifique et ayez besoin de conseils, je serais ravi de vous aider.

Mon objectif est d'expliquer les choses clairement, de m'adapter à votre niveau et de vous aider à comprendre non seulement comment faire fonctionner quelque chose, mais aussi pourquoi cela fonctionne.

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Description de cours : Initiation aux Outils Bureautiques 💼📊📎

Ce cours d'initiation aux outils bureautiques est conçu pour fournir aux participants une base solide dans l'utilisation efficace des logiciels couramment utilisés en milieu professionnel, tels que Microsoft Word, Excel et PowerPoint, ainsi que d'autres applications essentielles telles que les e-mails. 🖥️📧

Enseignant diplômé en Systèmes d'Information et Science de Service (Bachelor) et titulaire d'une Licence en Réseaux Informatiques, ainsi que d'un M1 en Systèmes et Services Numériques, je suis passionné par l'enseignement des compétences numériques essentielles pour réussir dans le monde professionnel moderne. 🎓💻

Ce cours couvre les bases de la création de documents professionnels, de la gestion de données et de la conception de présentations visuellement attrayantes, tout en mettant l'accent sur la communication efficace par e-mail. À la fin du cours, les participants auront acquis les compétences nécessaires pour utiliser ces outils avec confiance et efficacité, améliorant ainsi leur productivité et leur employabilité. 🚀📈
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Expérience Pratique: Apprenez en pratiquant avec des projets concrets qui renforcent votre compréhension et vos compétences.

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Ce cours est conçu pour fournir une initiation complète à l'informatique appliquée, combinant l’apprentissage des outils bureautiques essentiels et les bases de la programmation. Que vous soyez débutant ou que vous souhaitiez renforcer vos compétences, ce programme vous guidera pas à pas à travers les logiciels Word, Excel et PowerPoint pour maîtriser la création de documents, l’analyse de données et les présentations efficaces.

En parallèle, vous explorerez les fondamentaux de la programmation en utilisant deux langages polyvalents : Python et Visual Basic. Vous apprendrez à écrire vos premiers programmes, à manipuler des données, à automatiser des tâches simples et à développer des solutions adaptées à des problématiques courantes.

Ce cours est idéal pour toute personne souhaitant acquérir des compétences pratiques et techniques, essentielles dans un monde de plus en plus numérique. Vous repartirez avec une compréhension solide des outils informatiques et de la programmation, prêts à les appliquer dans vos études, votre travail ou vos projets personnels.
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Bonjour,

Je m'appelle Hassane, et je suis passionné par l'informatique depuis plus de 20 ans. Avec deux décennies d'expérience dans l'enseignement, j'ai eu le privilège d'accompagner des apprenants de tous âges et niveaux dans le développement de leurs compétences en informatique et la réalisation de leurs objectifs professionnels et personnels.

L'informatique est aujourd'hui une compétence incontournable, ouvrant la voie à d'innombrables opportunités. Que vous souhaitiez apprendre à programmer, concevoir des sites web, analyser des données ou résoudre des problèmes complexes, je suis là pour vous guider à chaque étape.

Ce que je propose :
Dans mes cours, nous explorons un large éventail de sujets pour répondre aux besoins des débutants comme des apprenants avancés :

Les fondamentaux de l'informatique : maîtriser les bases pour bien débuter, Hardware, SoftWare, Binaire, Système d'exploitation.
La programmation : apprendre à coder efficacement dans différents langages(C#, Python, VBA).
Le développement web : créer des sites et des applications modernes.
Les bases de données : comprendre, gérer et analyser les données, UML, MERISE.
La gestion de projet: Ms-Project, Agil, Scrum, Kanban

Méthodes pédagogiques :
J’adopte une approche dynamique et interactive pour garantir une expérience d’apprentissage riche et agréable :

Cours interactifs : des explications claires et adaptées à votre rythme.
Exercices pratiques : pour appliquer immédiatement les concepts appris.
Projets collaboratifs : développer des solutions réelles en équipe.
Suivi personnalisé : répondre à vos questions et vous accompagner dans vos progrès.
Pourquoi me choisir ?
20 ans d’expérience en enseignement informatique.
Méthodes éprouvées adaptées à tous les niveaux.
Un accompagnement personnalisé pour vous aider à atteindre vos objectifs.
Une passion pour transmettre des compétences qui font la différence.
Que vous soyez étudiant, professionnel en reconversion ou simplement curieux, mes cours vous offriront les outils nécessaires pour réussir dans ce domaine en pleine évolution.

Rejoignez-moi dès aujourd'hui !
N’hésitez pas à me contacter pour en savoir plus ou pour discuter de vos besoins spécifiques. Ensemble, construisons votre avenir numérique.

Hassane
Professeur d’informatique et formateur expérimenté
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Vous avez des données mais ne savez pas comment les exploiter ? Vous souhaitez prendre des décisions basées sur des faits concrets ? Ou vous êtes étudiant·e et voulez maîtriser les outils de l'analyse moderne ?
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)

- ou R (selon la préférence)

- Excel, Power BI/Tableau (pour la visualisation avancée)
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Vous souhaitez progresser en mathématiques, en informatique ou en programmation ?
Je propose un accompagnement personnalisé pour vous aider à :

* Consolider vos bases en mathématiques et en algorithmique.

* Développer un esprit logique solide pour concevoir des programmes fiables.

* Apprendre à modéliser des problèmes sous forme d’algorithmes.

* Traduire vos algorithmes dans le langage de programmation de votre choix (Python, C, Java, etc.).


* Grâce à une approche progressive et adaptée à votre niveau (débutant, intermédiaire ou avancé), vous serez capable de :

* Comprendre et maîtriser les concepts informatiques essentiels.

* Développer des applications robustes et bien structurées.

* Gagner en autonomie et en confiance dans vos projets académiques ou professionnels.


Mon objectif est de vous accompagner pas à pas pour que vous deveniez à l’aise avec les mathématiques appliquées à l’informatique et la programmation.
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Maîtrisez Microsoft Word, Excel et Power Point avec des cours privés en ligne personnalisés !
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Ce cours est conçu pour toute personne souhaitant s’initier à la data science à l’aide du langage Python. Il propose une introduction pratique aux outils fondamentaux de l’analyse de données tels que NumPy, pandas, matplotlib et seaborn. Vous apprendrez à manipuler des jeux de données, réaliser des visualisations, et poser les bases de l’analyse statistique et de l’apprentissage automatique.

Le cours combine théorie et exercices pratiques, pour une progression efficace et concrète. Aucune expérience préalable en programmation n’est nécessaire : nous commencerons par les bases pour bâtir des compétences solides et utilisables rapidement.
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Améliorez vos compétences en bureautique avec nos cours particuliers en ligne sur Microsoft Word, Excel et PowerPoint !
Que vous soyez débutant ou que vous souhaitiez perfectionner vos compétences, nos cours personnalisés vous aideront à :
Maîtriser les fonctionnalités de base et avancées de Word, Excel et PowerPoint
Créer des documents professionnels et des présentations percutantes
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🎯 Ce que vous apprendrez :

📘 Microsoft Word :

Créez des documents professionnels, des CV et des rapports
Formatez efficacement les textes, les paragraphes et les styles
Utilisez des en-têtes, des pieds de page, des tableaux et des modèles.
Maîtrisez les outils de publipostage, de suivi des modifications et de collaboration.
📊 Microsoft Excel :

Créez et gérez des feuilles de calcul en toute confiance
Effectuer des calculs à l'aide de formules et de fonctions (SOMME, MOYENNE, RECHERCHEV, SI, etc.)
Créez des graphiques, des tableaux croisés dynamiques et des outils d'analyse de données
Apprenez à trier, filtrer et formater conditionnellement les données.
📽️ Microsoft PowerPoint :

Concevoir des présentations attrayantes et visuellement attrayantes
Utilisez des animations, des transitions et des éléments multimédias.
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100% personnalisé selon votre niveau de compétence (du débutant à l'avancé)
Horaire flexible - apprenez à votre convenance
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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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Le premier cours est couvert par notre Garantie Le-Bon-Prof
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Bonjour,

Je m'appelle Hassane, et je suis passionné par l'informatique depuis plus de 20 ans. Avec deux décennies d'expérience dans l'enseignement, j'ai eu le privilège d'accompagner des apprenants de tous âges et niveaux dans le développement de leurs compétences en informatique et la réalisation de leurs objectifs professionnels et personnels.

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Hassane
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- 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)

- ou R (selon la préférence)

- Excel, Power BI/Tableau (pour la visualisation avancée)
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Vous souhaitez progresser en mathématiques, en informatique ou en programmation ?
Je propose un accompagnement personnalisé pour vous aider à :

* Consolider vos bases en mathématiques et en algorithmique.

* Développer un esprit logique solide pour concevoir des programmes fiables.

* Apprendre à modéliser des problèmes sous forme d’algorithmes.

* Traduire vos algorithmes dans le langage de programmation de votre choix (Python, C, Java, etc.).


* Grâce à une approche progressive et adaptée à votre niveau (débutant, intermédiaire ou avancé), vous serez capable de :

* Comprendre et maîtriser les concepts informatiques essentiels.

* Développer des applications robustes et bien structurées.

* Gagner en autonomie et en confiance dans vos projets académiques ou professionnels.


Mon objectif est de vous accompagner pas à pas pour que vous deveniez à l’aise avec les mathématiques appliquées à l’informatique et la programmation.
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Ce cours est conçu pour toute personne souhaitant s’initier à la data science à l’aide du langage Python. Il propose une introduction pratique aux outils fondamentaux de l’analyse de données tels que NumPy, pandas, matplotlib et seaborn. Vous apprendrez à manipuler des jeux de données, réaliser des visualisations, et poser les bases de l’analyse statistique et de l’apprentissage automatique.

Le cours combine théorie et exercices pratiques, pour une progression efficace et concrète. Aucune expérience préalable en programmation n’est nécessaire : nous commencerons par les bases pour bâtir des compétences solides et utilisables rapidement.
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Que vous soyez débutant ou que vous souhaitiez perfectionner vos compétences, nos cours personnalisés vous aideront à :
Maîtriser les fonctionnalités de base et avancées de Word, Excel et PowerPoint
Créer des documents professionnels et des présentations percutantes
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🎯 Ce que vous apprendrez :

📘 Microsoft Word :

Créez des documents professionnels, des CV et des rapports
Formatez efficacement les textes, les paragraphes et les styles
Utilisez des en-têtes, des pieds de page, des tableaux et des modèles.
Maîtrisez les outils de publipostage, de suivi des modifications et de collaboration.
📊 Microsoft Excel :

Créez et gérez des feuilles de calcul en toute confiance
Effectuer des calculs à l'aide de formules et de fonctions (SOMME, MOYENNE, RECHERCHEV, SI, etc.)
Créez des graphiques, des tableaux croisés dynamiques et des outils d'analyse de données
Apprenez à trier, filtrer et formater conditionnellement les données.
📽️ Microsoft PowerPoint :

Concevoir des présentations attrayantes et visuellement attrayantes
Utilisez des animations, des transitions et des éléments multimédias.
Appliquer des thèmes, des mises en page et des diapositives principales
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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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