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Très bientôt diplômé de CentraleSupélec et futur doctorant en mathématiques appliquées, j’accompagne des étudiants de l’enseignement supérieur en informatique (notamment en Python) et en sciences de l’ingénieur pour les aider à consolider leurs bases, mieux maîtriser les outils et raisonnements attendus, et progresser dans la préparation d’examens, de concours ou de projets. J’ai déjà accompagné des élèves aux profils variés, par exemple : - un lycéen en grande difficulté souhaitant progresser, obtenir le baccalauréat et renforcer son dossier Parcoursup (début d’année à 6 et 7 de moyenne respectivement en mathématiques et en physique-chimie ; baccalauréat obtenu avec mention, avec 12 et 13 dans ces matières, ainsi que 15 au Grand Oral, qui ont constitué ses trois meilleures notes) ; - un élève de prépa redoublant sa deuxième année pour viser une meilleure école aux concours ; - un élève de terminale souhaitant anticiper les attentes de la CPGE. Le tarif des cours est à définir en fonction du niveau de l’élève, du format choisi (présentiel ou distanciel) et du volume horaire souhaité. J’ai pour habitude de me consacrer pleinement à un nombre limité d’élèves et de ne pas assurer de cours en parallèle sur un même créneau de suivi. Cela me permet de proposer un accompagnement sérieux et personnalisé, avec, si nécessaire, des devoirs corrigés entre les séances ainsi qu’une disponibilité par message pour répondre aux questions ponctuelles. Je reste à votre disposition pour échanger au sujet des besoins de l’élève, de la pédagogie à mettre en place et de la méthode de travail la plus adaptée. À très bientôt Baptiste

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Apprendre à coder et à développer des scripts, logiciel devient vraiment important de nos jours. Je suis là pour aider les débutants ou intermédiaires à assimiler les stratégies des développeurs afin de coder de façon structuré, organiser et en toute autonomie.

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Vous voullez amélioré votre niveau en mathématique, informatique ou anglais.

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Jeune étudiant en Licence 3 en informatique à la Faculté de Créteil, je propose de donner des cours en informatique bureautique, à savoir Microsoft Word, Microsoft Excel, Microsoft Power Point, et en communication Infographie avec les logicielle Adobe et Microsoft. Informatique Bureautique: Pour ce qui est de l’Informatique bureautique, L'élève va avoir les notions fondamentales des applications, si nécessaire, puis il évoluera d'un niveau intermédiaire vers un niveau avancé avec une maitrise des outils bureautique pour des usages professionnel. - Avec Microsoft Word, l'élève sera en mesure de faire la mise en page d'un document contenant des images, des formes, des tableaux et des graphiques; gérer des mise en forme de maniéré avancé et pouvoir connecter le document Word à une base de données pour gérer les publipostages. - Avec Microsoft Excel, l'élève sera en mesure de manipuler les fonctions de base, à savoir les opérations numériques, faire la mise en forme des tables, insertion des graphiques et connecter les tableaux, etc. L'idée de ce cours est de faire évoluer l'élève d'un niveau débutant vers un niveau intermédiaire. - Avec Microsoft Power point, l’élève sera en mesure de préparer des bonnes présentations réussies en matière de design et d’effets spéciaux, utiliser du contenu multimédia dans les présentations. Si l’étudiant est assez fort, il sera initié à l’usage de l’outil redoutable, en matière de création d’animation interactif, qui est Adobe Flash, pour faire des présentations hors du commun. Communication Infographie : Pour ce qui est des cours de graphique design, l’élève aura une bonne initiation des Outils Adobe Photoshop, Adobe Illustrator et Microsoft Expression Design, qui est relativement similaire à Adobe Illustrator, mais beaucoup plus facile que ce dernier. - Avec Adobe Illustrator et Microsoft Expression Design, l’élève apprendra à utiliser les différentes outils de création de formes et objet, apprendre comment retracer et vectorisé des images, comment utilisation les différentes profiles chromatiques et les différentes effets spéciaux, etc. Ce cours est désigné pour amener un élève d’un niveau débutant vers un niveau intermédiaire (ou plutôt avancé, mais pas bien approfondit) - Avec Adobe Photoshop, l’élève apprendra à se servir des outils de retouche des images et de créations, comprendre le concept des calques et comprendre comment gérer les profiles chromatique dans les différents objets de l’espace de travail. Ce cours est vraiment désigné pour les débutant.

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Bonjour, Je suis un professeur expérimenté en machine learning avec une expertise de 5 ans dans l'enseignement de cette discipline à tous les niveaux. Mon expertise en utilisant Python et R me permet d'enseigner différents algorithmes de machine learning tels que les réseaux de neurones, les arbres de décision et les algorithmes de clustering. Je suis également expérimenté dans l'utilisation de bibliothèques Python et R populaires telles que TensorFlow, Keras, Scikit-learn et ggplot2. En plus de mes compétences en matière de machine learning, je suis capable d'aider les étudiants à lire et à comprendre des articles de recherche pour leurs exposés, ainsi qu'à travailler sur des projets en Python et R. Mon engagement envers l'apprentissage automatique est passionné et j'aime partager mes connaissances avec mes étudiants. Si vous êtes intéressé par mes services de professeur de machine learning pour tous les niveaux, n'hésitez pas à me contacter. En plus de mes compétences en machine learning, je suis également en mesure de vous aider en mathématiques, en statistiques et en rédaction de mémoires. Je suis disponible pour enseigner les sujets suivants: 1.Python ou R 2.Exploration des données 3.Machinea learning 3.1. Intro ML 3.2. Linear Model -> Linear Models for Regression and Classification 3.3. Kernel -> Kernelization 3.4. Model selection 3.5. Ensemble model, -> Bagging / RandomForest, Boosting (XGBoost,LightGBM,...) , Stacking 3.6. Data préprocessing -> Data preprocessing -> Pipelines: choose the right preprocessing steps and models in your pipeline -> Cross-validation 3.7. Neural Networks -> Neural architectures -> Training neural nets: Forward pass: Tensor operations and Backward pass: Backpropagation -> Neural network design: Activation functions, weight initialization and Optimizers -> Neural networks in practice: Model selection, Early stopping, Memorization capacity and information bottleneck, L1/L2 regularization, Dropout, Batch normalization 3.8. Convolutional Neural Networks -> Image convolution -> Convolutional neural networks ->Data augmentation -> Model interpretation -> Using pre-trained networks (transfer learning) 3.9. Neural Networks for text -> Bag of words representations, Word embeddings, Word2Vec, FastText, GloVe

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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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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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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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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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Description : Initiez-vous au développement web et apprenez à créer des applications modernes. Ce cours vous accompagne de la base (HTML/CSS) à des notions avancées (sécurité, API). Objectifs : Maîtriser HTML, CSS et JavaScript. Comprendre les bases de l’authentification et des services web. Explorer les concepts de sécurité et de tests de charge. Méthodes et format des cours : Cours en visio : Création de mini-projets web interactifs. Flexibilité : Adapté aux besoins spécifiques (débutant ou avancé). Pour qui ? Étudiants, développeurs en herbe ou professionnels souhaitant se lancer dans le web.