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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 mars 2019
Professeur depuis mars 2019
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6 élèves réguliers
Le choix privilégié de 6 élèves réguliers
Cours particuliers de codage / progammation avec python
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Àpd 30 € /h
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Python est l'un des meilleurs, voire le meilleur, langage pour débuter l'apprentissage de la programmation. Il est également l'un des langages les plus utilisés aujourd'hui, notamment dans des domaines avant-gardistes tels que l'apprentissage automatique.

Cette popularité fait que Python est constamment en évolution. Il offre une large gamme d'outils et de bibliothèques, qui sont gratuits et très variés.

En tant qu'ingénieur aéronautique, j'aime partager mes connaissances et j'en tire satisfaction en enseignant et en motivant les autres.

J'ai l'habitude de travailler avec des personnes de différents âges. Je crois en l'importance de segmenter l'apprentissage, de visualiser les progrès, d'établir des objectifs concrets et de pratiquer régulièrement.

Au-delà de ces principes généraux, il n'existe pas de règle ou de méthode magique. Certaines approches fonctionnent avec certains élèves mais pas avec d'autres. L'adaptation aux besoins individuels est donc l'objectif principal des cours particuliers. Je ferai donc de mon mieux pour trouver ce qui motive et aide mon élève.
Lieu
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En ligne depuis la Suisse
Présentation
Bonjour ! Je m'appelle Matías, ingénieur aéronautique et éducateur passionné. Depuis plus de cinq ans, je me consacre entièrement à l'éducation et à la réalisation de projets technologiques.

Je suis convaincu qu'un bon professeur peut rendre facile la matière la plus difficile et est capable de transmettre son enthousiasme pour celle-ci. Apprendre doit être une expérience agréable.

À mon avis, la clé du succès académique réside dans de petits efforts continus dans le temps. C'est pourquoi je fais un suivi intensif de mes élèves.

J'ai travaillé avec un millier d'élèves provenant d'une vingtaine de pays et de nombreux systèmes et curriculums éducatifs différents.

J'enseigne en anglais, en français et en espagnol, et je propose un grand nombre de matières dans les domaines de la science et de la technologie, jusqu'au niveau universitaire. Par exemple : python, mathématiques, physique, électronique, CAO, arduino ou excel.

Mes années dans les scouts m'ont appris à travailler avec toutes sortes de personnes, en particulier les enfants et les adolescents.

Comme note finale, je voudrais dire que j'adore la nature, faire de la plongée et apprendre de nouvelles choses. En ce moment, je construis un bras robotique et j'apprends à piloter des drones.

J'espère avoir l'opportunité de vous aider à atteindre vos objectifs. Je suis à votre service !
Education
Ingénieur aéronautique diplômé de l'Université Polytechnique de Madrid. Je n'ai jamais cessé de me former et d'apprendre. Actuellement, j'étudie l'ingénierie informatique à la UNED, l'université espagnole d'enseignement à distance, en tant que formation complémentaire. D'autre part, j'adore suivre des cours sur UDEMY.
Expérience / Qualifications
5 ans d'expérience en tant qu'enseignant. Plus de mille élèves de 20 pays différents. Expérience avec de nombreux curriculums et systèmes éducatifs différents.
Age
Enfants (7-12 ans)
Adolescents (13-17 ans)
Adultes (18-64 ans)
Seniors (65+ ans)
Niveau du Cours
Débutant
Intermédiaire
Durée
60 minutes
Enseigné en
français
anglais
espagnol
Commentaires
Disponibilité semaine type
(GMT -04:00)
New York
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Cours par webcam
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Sun
00-04
04-08
08-12
12-16
16-20
20-24
Vous souhaitez maîtriser les logiciels de conception les plus utilisés et donner vie à vos idées en 3D ? Ne cherchez plus ! Je propose des cours spécialisés pour vous guider à travers les mondes passionnants de CATIA V5/V6, Inventor, Fusion 360, FreeCAD et l'impression 3D.

CATIA V5/V6 : Découvrez le logiciel de conception préféré des ingénieurs pour créer des modèles complexes et des assemblages précis.

Inventor : Plongez dans le monde de la conception mécanique et apprenez à développer des produits innovants avec ce logiciel puissant.

Fusion 360 : Créez des modèles organiques, réalisez des simulations et perfectionnez vos compétences en conception et en ingénierie.

FreeCAD : Explorez les bases de la conception paramétrique et créez des modèles en 3D prêts pour la fabrication.

️ Impression 3D : Donnez vie à vos conceptions ! Apprenez à utiliser les imprimantes 3D, de la modélisation à la réalisation concrète.

Que vous soyez débutant ou que vous cherchiez à améliorer vos compétences, mes cours sont adaptés à tous les niveaux. Avec des leçons interactives, des projets pratiques et des conseils d'expert, vous progresserez rapidement et avec confiance.

N'attendez pas pour explorer le potentiel infini de la conception 3D et de l'impression 3D. Rejoignez-moi dans cette aventure passionnante et commencez dès aujourd'hui à créer vos propres chefs-d'œuvre en 3D !

Ne manquez pas cette opportunité de développer des compétences recherchées dans le domaine de la conception et de l'impression 3D. Rejoignez-moi pour des cours enrichissants et pratiques que vous n'oublierez pas !

À bientôt pour notre premier cours ensemble !
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Vous rêvez de maîtriser l'art de la conception électronique, de la programmation avancée et de la création de robots impressionnants ? Ne cherchez pas plus loin ! Je vous propose des cours personnalisés qui vous guideront dans l'univers passionnant de l'ingénierie, en mettant l'accent sur l'électronique, la programmation et la robotique.

Électronique : Apprenez à créer des circuits, à comprendre les composants et à réaliser des projets électroniques innovants.

Programmation : Plongez dans le monde du code et développez des compétences en programmation, de langages classiques aux nouvelles technologies.

Robotique : Explorez les bases de la robotique, créez des robots autonomes et découvrez comment donner vie à vos idées.

Projets divers : Utilisez des plateformes populaires telles qu'Arduino, Raspberry Pi et bien d'autres pour concrétiser vos projets uniques et passionnants.

Que vous soyez débutant ou que vous cherchiez à approfondir vos compétences, mes cours sont adaptés à tous les niveaux. Avec des leçons interactives, des projets stimulants et des conseils d'expert, vous progresserez rapidement et avec assurance.

Ne laissez pas vos rêves d'innovation attendre plus longtemps. Rejoignez-moi dans cette aventure d'apprentissage enrichissante et commencez à créer dès aujourd'hui !
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Cours Similaires
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Sebastien
L'alliance de la logique pure et de la création numérique

Maîtriser les mathématiques et l’informatique, ce n’est pas seulement apprendre des formules ou copier des lignes de code ; c’est développer une architecture mentale capable de résoudre n’importe quel défi technique. Le programme Intelligence et Programmation propose une immersion unique où la rigueur des sciences rencontre la puissance du développement.

Que vous prépariez un examen crucial, une reconversion professionnelle ou que vous souhaitiez explorer les profondeurs de l'algorithmique, ce mentorat privilégie la compréhension intuitive et la progression fluide, sans la pression d'un cadre scolaire rigide.
Une approche pédagogique d'exception

Pédagogie de la clarté : Chaque concept, même le plus abstrait, est décomposé pour devenir une évidence.

Immersion interactive : Profitez d'un environnement numérique complet (partage d'écran, outils de codage collaboratif et audio haute fidélité) pour un apprentissage aussi naturel qu'en présentiel.

Pratique par le Projet : La théorie prend vie immédiatement à travers la réalisation de projets concrets et de cas réels.

Suivi de haute précision : Votre parcours est ajusté en temps réel selon vos facilités et vos points de résistance.

Liberté et Flexibilité : Gérez votre emploi du temps en toute autonomie et apprenez depuis l’environnement qui vous inspire le plus.

Structure du Programme
1. Mathématiques : La Science du Raisonnement

Un parcours complet pour bâtir une base logique indestructible :

Fondamentaux Stratégiques : Arithmétique, algèbre, équations et maîtrise des fonctions (affines, logarithmes, exponentielles).

Analyse et Modélisation : Dérivation, intégration, limites et suites pour comprendre l’évolution des systèmes.

Algèbre Linéaire et Discrète : Matrices, systèmes linéaires, logique booléenne et théorie des graphes — les fondements de l'informatique moderne.

Ingénierie de l'Examen : Méthodologie de résolution, gestion du stress et entraînement intensif sur annales.

2. Informatique : L’Art de la Mise en Œuvre

Apprenez à parler le langage des machines et à concevoir des solutions innovantes :

Maîtrise des Langages : Immersion en Python, C/C++ ou Java selon vos objectifs.

Algorithmique et Optimisation : Structures de données complexes, tri, recherche et analyse de la complexité.

Architecture Logicielle : Programmation Orientée Objet (POO), design patterns et encapsulation.

Écosystème Web et Données : Développement Front-end (HTML/CSS, JavaScript, React) et maîtrise des bases de données SQL.

Méthodologie et Engagement

Évaluation Initiale : Un diagnostic précis pour définir vos priorités et votre style d'apprentissage.

Apprentissage Holistique : Nous ne séparons jamais la théorie de la pratique. Chaque heure de cours inclut une phase de production réelle.

Mentorat Bienveillant : Une approche positive axée sur le renforcement de la confiance et la levée des blocages psychologiques face aux sciences.

Portfolio de Réalisations : À l'issue du cursus, vous disposez de vos propres applications et projets codés, preuves tangibles de votre expertise.

À qui s'adresse ce parcours ?

Étudiants et Lycéens désireux d'exceller en spécialité NSI ou en mathématiques.

Futurs Ingénieurs souhaitant prendre de l'avance sur les concepts de programmation avancée.

Professionnels en transition cherchant une double compétence rare et valorisée sur le marché.

Esprits passionnés souhaitant explorer les liens entre intelligence logique et création numérique.

Prenez les commandes de votre apprentissage

Ne laissez plus les concepts complexes vous intimider. Avec Intelligence et Programmation, vous bénéficiez d'une expertise qui s'adapte à vous, et non l'inverse.

Rejoignez le programme dès maintenant et transformez votre vision du monde numérique.
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Enrique
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.

Avec plus de 12 ans d'expérience dans le tutorat, j'ai guidé avec succès plus de 50 étudiants dans le monde entier pour se distinguer dans divers domaines. La constance des résultats est ma priorité et je vise l'excellence dans tous les aspects de mon enseignement.

Mes leçons sont personnalisées pour répondre aux besoins uniques de chaque élève et sont conçues pour être engageantes et perspicaces.

Que vous soyez au niveau scolaire ou que vous ayez besoin d'un enseignement de niveau avancé ou professionnel, je vous propose un accompagnement dans les domaines suivants :
- Préparation pour l'IB/IA, les A-Levels, le GCSE, l'entrée à l'université ou équivalent.
- Expérience dans la préparation des étudiants à accéder à des écoles et universités de classe mondiale, notamment l'Université de Cambridge, Oxford, Ivy League et d'autres institutions de premier plan au Royaume-Uni et aux États-Unis.
- Niveaux universitaires (premier et deuxième cycles).
- Études secondaires et programmes de diplôme.
- Assistance à des projets spécifiques au niveau professionnel, notamment à la préparation aux entretiens d'embauche.
- Vaste expérience de travail avec les enfants.

Chaque leçon est méticuleusement planifiée à l'avance pour s'assurer qu'elle correspond à vos objectifs et cible les domaines à améliorer.
Je privilégie une expérience d'apprentissage dynamique et interactive, avec des séances individuelles adaptées à vos besoins individuels. Les cours seront dispensés via webcam, vous permettant de vous connecter de n'importe où.

J'ai un horaire très flexible et je peux m'adapter à vos besoins.
Si vous avez des questions sur ma méthode d'enseignement, ma disponibilité ou mes tarifs, n'hésitez pas à me contacter. Je suis là pour vous aider et vous apporter le soutien dont vous avez besoin.
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Gaëlle
Pendant que les adultes débattent encore si les enfants devraient utiliser l'IA, ils l'utilisent déjà.

La question n'est pas "devraient-ils?", c'est "comment le faire intelligemment?"

Dans ce cours, vos enfants découvriront:
✓ Ce qu'est réellement l'IA: pas de magie, pas de mystère. Comment les machines pensent, ce qu'elles peuvent faire, ce qu'elles ne peuvent pas faire
✓ Comment fonctionne vraiment ChatGPT: non pas juste "poser une question et obtenir une réponse," mais pourquoi il répond ainsi, où il se trompe, quand lui faire confiance
✓ Ce que sont les LLMs (Large Language Models): dans un langage qu'il comprend, pas du jargon technique
✓ Créer avec l'IA: avatars personnalisés, histoires interactives, projets réels utilisant des outils vrais
✓ Penser critiquement sur l'IA: Biais, confidentialité, créativité. Qu'est-ce que l'IA fait mieux que les humains? Qu'est-ce qu'elle ne peut pas faire?
✓ Applications du monde réel: Comment l'IA transforme la médecine, l'éducation, l'art, les jeux vidéo, la vie quotidienne

Pourquoi c'est différent:
La plupart des cours d'IA pour enfants enseignent "voici l'outil, utilise-le." Je enseigne comment penser l'IA.
Ton enfant apprendra à voir l'IA non pas comme de la magie noire ou une solution à tout, mais comme un outil puissant avec des limites réelles.
Et, plus important : qu'il peut contrôler comment l'utiliser.

Ce qu'il rapporte à la maison:
Des projets réels qu'il a créés (avatar personnalisé, application interactive, analyse d'un cas d'IA réel). Une compréhension véritable de comment ça marche. Et la capacité d'utiliser l'IA de façon responsable et créative.

Format: En ligne | Sessions de 60–90 min | Flexible, adapté à son âge et son rythme

Pour les enfants curieux qui se demandent "Comment ChatGPT sait vraiment les choses?"
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Thioub
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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Ammar
A- SUJETS QUE VOUS POUVEZ EXPLORER ET MAÎTRISER :

1- FONDEMENTS 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 écriture d’un code clair, réutilisable et bien structuré
• Jupyter Notebook, Anaconda, Visual Studio Code, environnements virtuels et gestion des packages

2- PRÉPARATION ET EXPLORATION DES DONNÉES
• NumPy et pandas pour importer, nettoyer, transformer, filtrer, regrouper, restructurer et fusionner les données
• Valeurs manquantes, doublons, valeurs aberrantes, formats incohérents, fuite de données (data leakage) et validation de la qualité des données
• Analyse exploratoire des données à l’aide de statistiques descriptives, Matplotlib, Seaborn et interprétation graphique

3- 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 des algorithmes sélectionnés

4- APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE SUPERVISÉ
• Régression linéaire et polynomiale, régression logistique et modèles régularisés
• k plus proches voisins (k-nearest neighbours), arbres de décision, forêts aléatoires, gradient boosting, machines à vecteurs de support et classificateur naïf de Bayes
• Classification, régression, hypothèses des modèles, frontières de décision, importance des variables et interprétation des résultats

5- APPRENTISSAGE NON SUPERVISÉ
• Regroupement (clustering) par k-means, classification hiérarchique et méthodes fondées sur la densité
• Analyse en composantes principales, réduction de dimensionnalité, détection d’anomalies et découverte de structures ou de motifs
• Sélection des méthodes, évaluation de la structure des données et interprétation des résultats sans étiquettes prédéfinies

6- ÉVALUATION ET AMÉLIORATION DES MODÈLES
• Jeux d’entraînement, de validation et de test ; validation croisée ; optimisation des hyperparamètres
• Exactitude (accuracy), précision, rappel (recall), 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

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

8- APPLICATIONS DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
• Traitement automatique du langage naturel, classification de textes, plongements vectoriels (embeddings), analyse de 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

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

10- 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 lorsqu’ils sont utiles au projet
• Des bibliothèques supplémentaires peuvent être introduites en fonction de la spécialisation choisie et du jeu de données utilisé

11- PROJETS, RECHERCHE ET PRÉPARATION AUX ENTRETIENS
• Projets complets couvrant la préparation des données, le développement des modèles, leur évaluation, leur 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 de modèles et communication des résultats

B- TUTORAT PERSONNALISÉ : APPRENDRE À RAISONNER
L’apprentissage automatique 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 au-delà de la simple copie de code ou de l’utilisation de modèles comme des « boîtes noires ». Vous apprendrez à définir correctement le 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 vos connaissances mathématiques, de votre expérience en programmation, de votre jeu de données, de votre travail universitaire, 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.

Le premier cours combine une discussion portant sur votre parcours, vos objectifs et vos besoins en tutorat, une première évaluation de vos connaissances actuelles, une planification et une organisation personnalisées des séances, ainsi qu’un court cours d’essai afin de déterminer la méthode de travail la plus efficace.

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

Vous pouvez travailler avec votre propre jeu de données, travail universitaire, projet de recherche ou problématique professionnelle, 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 il 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
Cours Similaires
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Sebastien
L'alliance de la logique pure et de la création numérique

Maîtriser les mathématiques et l’informatique, ce n’est pas seulement apprendre des formules ou copier des lignes de code ; c’est développer une architecture mentale capable de résoudre n’importe quel défi technique. Le programme Intelligence et Programmation propose une immersion unique où la rigueur des sciences rencontre la puissance du développement.

Que vous prépariez un examen crucial, une reconversion professionnelle ou que vous souhaitiez explorer les profondeurs de l'algorithmique, ce mentorat privilégie la compréhension intuitive et la progression fluide, sans la pression d'un cadre scolaire rigide.
Une approche pédagogique d'exception

Pédagogie de la clarté : Chaque concept, même le plus abstrait, est décomposé pour devenir une évidence.

Immersion interactive : Profitez d'un environnement numérique complet (partage d'écran, outils de codage collaboratif et audio haute fidélité) pour un apprentissage aussi naturel qu'en présentiel.

Pratique par le Projet : La théorie prend vie immédiatement à travers la réalisation de projets concrets et de cas réels.

Suivi de haute précision : Votre parcours est ajusté en temps réel selon vos facilités et vos points de résistance.

Liberté et Flexibilité : Gérez votre emploi du temps en toute autonomie et apprenez depuis l’environnement qui vous inspire le plus.

Structure du Programme
1. Mathématiques : La Science du Raisonnement

Un parcours complet pour bâtir une base logique indestructible :

Fondamentaux Stratégiques : Arithmétique, algèbre, équations et maîtrise des fonctions (affines, logarithmes, exponentielles).

Analyse et Modélisation : Dérivation, intégration, limites et suites pour comprendre l’évolution des systèmes.

Algèbre Linéaire et Discrète : Matrices, systèmes linéaires, logique booléenne et théorie des graphes — les fondements de l'informatique moderne.

Ingénierie de l'Examen : Méthodologie de résolution, gestion du stress et entraînement intensif sur annales.

2. Informatique : L’Art de la Mise en Œuvre

Apprenez à parler le langage des machines et à concevoir des solutions innovantes :

Maîtrise des Langages : Immersion en Python, C/C++ ou Java selon vos objectifs.

Algorithmique et Optimisation : Structures de données complexes, tri, recherche et analyse de la complexité.

Architecture Logicielle : Programmation Orientée Objet (POO), design patterns et encapsulation.

Écosystème Web et Données : Développement Front-end (HTML/CSS, JavaScript, React) et maîtrise des bases de données SQL.

Méthodologie et Engagement

Évaluation Initiale : Un diagnostic précis pour définir vos priorités et votre style d'apprentissage.

Apprentissage Holistique : Nous ne séparons jamais la théorie de la pratique. Chaque heure de cours inclut une phase de production réelle.

Mentorat Bienveillant : Une approche positive axée sur le renforcement de la confiance et la levée des blocages psychologiques face aux sciences.

Portfolio de Réalisations : À l'issue du cursus, vous disposez de vos propres applications et projets codés, preuves tangibles de votre expertise.

À qui s'adresse ce parcours ?

Étudiants et Lycéens désireux d'exceller en spécialité NSI ou en mathématiques.

Futurs Ingénieurs souhaitant prendre de l'avance sur les concepts de programmation avancée.

Professionnels en transition cherchant une double compétence rare et valorisée sur le marché.

Esprits passionnés souhaitant explorer les liens entre intelligence logique et création numérique.

Prenez les commandes de votre apprentissage

Ne laissez plus les concepts complexes vous intimider. Avec Intelligence et Programmation, vous bénéficiez d'une expertise qui s'adapte à vous, et non l'inverse.

Rejoignez le programme dès maintenant et transformez votre vision du monde numérique.
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Enrique
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.

Avec plus de 12 ans d'expérience dans le tutorat, j'ai guidé avec succès plus de 50 étudiants dans le monde entier pour se distinguer dans divers domaines. La constance des résultats est ma priorité et je vise l'excellence dans tous les aspects de mon enseignement.

Mes leçons sont personnalisées pour répondre aux besoins uniques de chaque élève et sont conçues pour être engageantes et perspicaces.

Que vous soyez au niveau scolaire ou que vous ayez besoin d'un enseignement de niveau avancé ou professionnel, je vous propose un accompagnement dans les domaines suivants :
- Préparation pour l'IB/IA, les A-Levels, le GCSE, l'entrée à l'université ou équivalent.
- Expérience dans la préparation des étudiants à accéder à des écoles et universités de classe mondiale, notamment l'Université de Cambridge, Oxford, Ivy League et d'autres institutions de premier plan au Royaume-Uni et aux États-Unis.
- Niveaux universitaires (premier et deuxième cycles).
- Études secondaires et programmes de diplôme.
- Assistance à des projets spécifiques au niveau professionnel, notamment à la préparation aux entretiens d'embauche.
- Vaste expérience de travail avec les enfants.

Chaque leçon est méticuleusement planifiée à l'avance pour s'assurer qu'elle correspond à vos objectifs et cible les domaines à améliorer.
Je privilégie une expérience d'apprentissage dynamique et interactive, avec des séances individuelles adaptées à vos besoins individuels. Les cours seront dispensés via webcam, vous permettant de vous connecter de n'importe où.

J'ai un horaire très flexible et je peux m'adapter à vos besoins.
Si vous avez des questions sur ma méthode d'enseignement, ma disponibilité ou mes tarifs, n'hésitez pas à me contacter. Je suis là pour vous aider et vous apporter le soutien dont vous avez besoin.
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Gaëlle
Pendant que les adultes débattent encore si les enfants devraient utiliser l'IA, ils l'utilisent déjà.

La question n'est pas "devraient-ils?", c'est "comment le faire intelligemment?"

Dans ce cours, vos enfants découvriront:
✓ Ce qu'est réellement l'IA: pas de magie, pas de mystère. Comment les machines pensent, ce qu'elles peuvent faire, ce qu'elles ne peuvent pas faire
✓ Comment fonctionne vraiment ChatGPT: non pas juste "poser une question et obtenir une réponse," mais pourquoi il répond ainsi, où il se trompe, quand lui faire confiance
✓ Ce que sont les LLMs (Large Language Models): dans un langage qu'il comprend, pas du jargon technique
✓ Créer avec l'IA: avatars personnalisés, histoires interactives, projets réels utilisant des outils vrais
✓ Penser critiquement sur l'IA: Biais, confidentialité, créativité. Qu'est-ce que l'IA fait mieux que les humains? Qu'est-ce qu'elle ne peut pas faire?
✓ Applications du monde réel: Comment l'IA transforme la médecine, l'éducation, l'art, les jeux vidéo, la vie quotidienne

Pourquoi c'est différent:
La plupart des cours d'IA pour enfants enseignent "voici l'outil, utilise-le." Je enseigne comment penser l'IA.
Ton enfant apprendra à voir l'IA non pas comme de la magie noire ou une solution à tout, mais comme un outil puissant avec des limites réelles.
Et, plus important : qu'il peut contrôler comment l'utiliser.

Ce qu'il rapporte à la maison:
Des projets réels qu'il a créés (avatar personnalisé, application interactive, analyse d'un cas d'IA réel). Une compréhension véritable de comment ça marche. Et la capacité d'utiliser l'IA de façon responsable et créative.

Format: En ligne | Sessions de 60–90 min | Flexible, adapté à son âge et son rythme

Pour les enfants curieux qui se demandent "Comment ChatGPT sait vraiment les choses?"
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Thioub
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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Ammar
A- SUJETS QUE VOUS POUVEZ EXPLORER ET MAÎTRISER :

1- FONDEMENTS 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 écriture d’un code clair, réutilisable et bien structuré
• Jupyter Notebook, Anaconda, Visual Studio Code, environnements virtuels et gestion des packages

2- PRÉPARATION ET EXPLORATION DES DONNÉES
• NumPy et pandas pour importer, nettoyer, transformer, filtrer, regrouper, restructurer et fusionner les données
• Valeurs manquantes, doublons, valeurs aberrantes, formats incohérents, fuite de données (data leakage) et validation de la qualité des données
• Analyse exploratoire des données à l’aide de statistiques descriptives, Matplotlib, Seaborn et interprétation graphique

3- 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 des algorithmes sélectionnés

4- APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE SUPERVISÉ
• Régression linéaire et polynomiale, régression logistique et modèles régularisés
• k plus proches voisins (k-nearest neighbours), arbres de décision, forêts aléatoires, gradient boosting, machines à vecteurs de support et classificateur naïf de Bayes
• Classification, régression, hypothèses des modèles, frontières de décision, importance des variables et interprétation des résultats

5- APPRENTISSAGE NON SUPERVISÉ
• Regroupement (clustering) par k-means, classification hiérarchique et méthodes fondées sur la densité
• Analyse en composantes principales, réduction de dimensionnalité, détection d’anomalies et découverte de structures ou de motifs
• Sélection des méthodes, évaluation de la structure des données et interprétation des résultats sans étiquettes prédéfinies

6- ÉVALUATION ET AMÉLIORATION DES MODÈLES
• Jeux d’entraînement, de validation et de test ; validation croisée ; optimisation des hyperparamètres
• Exactitude (accuracy), précision, rappel (recall), 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

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

8- APPLICATIONS DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
• Traitement automatique du langage naturel, classification de textes, plongements vectoriels (embeddings), analyse de 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

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

10- 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 lorsqu’ils sont utiles au projet
• Des bibliothèques supplémentaires peuvent être introduites en fonction de la spécialisation choisie et du jeu de données utilisé

11- PROJETS, RECHERCHE ET PRÉPARATION AUX ENTRETIENS
• Projets complets couvrant la préparation des données, le développement des modèles, leur évaluation, leur 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 de modèles et communication des résultats

B- TUTORAT PERSONNALISÉ : APPRENDRE À RAISONNER
L’apprentissage automatique 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 au-delà de la simple copie de code ou de l’utilisation de modèles comme des « boîtes noires ». Vous apprendrez à définir correctement le 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 vos connaissances mathématiques, de votre expérience en programmation, de votre jeu de données, de votre travail universitaire, 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.

Le premier cours combine une discussion portant sur votre parcours, vos objectifs et vos besoins en tutorat, une première évaluation de vos connaissances actuelles, une planification et une organisation personnalisées des séances, ainsi qu’un court cours d’essai afin de déterminer la méthode de travail la plus efficace.

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

Vous pouvez travailler avec votre propre jeu de données, travail universitaire, projet de recherche ou problématique professionnelle, 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 il 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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