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Bonjour, Je suis actuellement étudiant en master de cybersécurité conjoint entre l’EPFL et l’ETH Zurich. J’ai terminé mon Bachelor en informatique à l’EPFL avec une note excellente et je peux vous offrir des cours de mathématiques, de physique ainsi que d’informatique. Mon emploi du temps est flexible le week-end, les jours de semaine, et je suis disponible tous les jours pendant les vacances. J’ai obtenu d’excellentes notes dans ces matières et possède une solide expérience en tant que répétiteur, ayant travaillé avec plusieurs élèves. Mon objectif est de consolider vos bases dans les domaines souhaités, de vous fournir les outils nécessaires pour réussir, et de vous apprendre à les utiliser efficacement afin de combler vos lacunes et renforcer votre confiance en vous. Je suis également patient et à l’écoute, afin de vous accompagner au mieux dans votre progression. N’hésitez pas à me contacter pour plus d’informations.

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Python est un langage de programmation très utilisé et qui permet de se familiariser rapidement avec le code. Ce cours s'adresse à des élèves qui sont désireux d'en apprendre plus sur ce langage que cela soit en parallèle de cours qu'ils auraient au gymnase ou pour leur propres intérêt. Ce cours s'adapte au niveau de l'élève et permet de voir pas à pas des notions toujours plus complexes en partant des bases si cela est nécessaire. Les sujets de base sont bien évidemment mis en avant si l'élève rencontre des difficultés mais il est aussi possible de voir ensemble des sujets plus avancés comme le traitement de données, d'images, de signaux ainsi que le développement d'un site web avec python.

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📚 Cours particuliers : Maths & Physique Avec la rentrée qui approche, c'est le moment idéal pour combler les lacunes de l'été et repartir sur de bonnes bases, ou pour préparer sereinement un rattrapage. Votre enfant a besoin d'un coup de pouce en maths ou en physique ? Je propose des cours particuliers sur mesure pour l'aider à reprendre confiance et progresser durablement. Pour qui ? Élèves de niveau maturité gymnasiale, ainsi qu'étudiants en première année de Bachelor HEC ou à l'EPFL, y compris pour les rattrapages d'été. Dans quelles matières ? Mathématiques (algèbre linéaire, analyse) et physique. Mon expérience Cela fait 8 ans que je donne des cours particuliers. J'ai accompagné des élèves aux profils très variés : TDAH, hyperactivité, troubles oppositionnels, TSA, HPI, ou encore en situation d'échec scolaire. Chaque élève est différent, et je m'adapte à ses besoins pour proposer un suivi vraiment personnalisé. Pourquoi ces cours ? Mon objectif n'est pas seulement de préparer l'examen qui approche, mais de construire avec l'élève une méthode de travail solide pour toute la suite de son parcours. Comprendre vraiment, reprendre confiance, aborder les évaluations avec sérénité : voilà ce que je vise avec chaque élève. Où ? Je me déplace à Pully, Lutry, Morges, Ecublens, St-Sulpice, Lausanne et périphéries. N'étant pas véhiculée, le tarif peut varier selon la distance, je me déplacerai alors pour un cours de 1h30. N'hésitez pas à me contacter pour discuter des besoins de votre enfant et organiser un premier cours ! :)

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Ingénieur EPFL, médaillé Olympiades Internationales de Mathématiques, ancien compétiteur et coach en programmation compétitive. Cours de programmation tous niveaux : Python (débutant → avancé) C++ (EPFL, gymnase info) Projets bachelor / master (aide à la réalisation) Je rends la programmation logique, claire et même amusante. Parfait pour : Étudiants EPFL/HES en difficulté (Intro Prog, Algo, ADA...) Élèves de maturité option informatique Toute personne qui veut apprendre à coder efficacement

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Bonjour ! Je souhaite te partager et te transmettre mon enthousiasme à l'égard des sciences (Maths, Physique, Informatique) et te permettre d'acquérir des outils, des méthodes et des intuitions qui pourront t'être utiles bien au delà du cadre académique (par exemple la capacité à construire et rédiger un argument, la faculté de raisonner et de porter un regard critique).

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Salut je m'appelle Valon, j'ai 26 ans et je viens de finir mon master en ingénierie mathématique à l'EPFL. Plus tard, j'aimerais bien diriger ma carrière vers l’enseignement et c'est pourquoi j'aime donner des cours de soutien en attendant. Je suis quelqu'un de polyvalent et qui sais bien m'adapter à la personne que j'aide. Je suis très à l'écoute et sais vite mettre les gens en confiance pour avoir un environnement de travail efficace. Cela fait maintenant 12 ans que je donne des cours de soutien à tous les niveaux(école obligatoire, gymnase, apprentissage, bachelor et master) et ai pu aider environ 50 personnes. Je suis spécialisé en modélisation mathématique, possède un très bon niveau en Physique et un bon niveau en Chimie. Les personnes m'ont toujours donné de très bon retours suite à mon travail et me qualifiaient de structuré, sachant expliqué les choses et avec une aisance à mettre en confiance.

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Le cours est organisé par le professeur en fonction du programme de l’élève et est adapté. Il répond à toutes les questions de l’élève et l’accompagne dans son apprentissage pour qu’il ait un maximum de chance de réussir ses tests et examens

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Vous cherchez à progresser en mathématiques ou en programmation, à gagner en confiance avant un examen ou simplement à approfondir vos connaissances ? Je m'appelle Pierre-Hadrien, ingénieur diplômé en Data Science de l'EPF. Je propose des cours particuliers de mathématiques, programmation et informatique à distance (Zoom/Teams) pour des élèves de niveau collège, gymnase, maturité, et jusqu'au master universitaire. --> Ce que je propose : - Soutien scolaire et préparation aux examens (maturité, bachelor) - Aide aux devoirs et révisions ciblées (avec fiches de révision si besoin) - Approfondissement en analyse, algèbre, probabilités, statistiques - Apprentissage et projets en Java, C, Scala, Python, SQL, VHDL, etc ... - Cours adaptés à vos objectifs (remise à niveau, perfectionnement, prise d'avance) --> Mon expérience : - 4 ans d'enseignement en cours particuliers (maths, informatique, physique) - Coach pour étudiants de 1ère année à l'EPFL - Assistant aux professeurs dans les cours de l'EPFL niveau master pendant 3 ans (aide aux étudiants, correction des copies etc) - Moniteur de catamaran et planche à voile durant l'été --> Mon approche consiste à expliquer les notions de manière claire et progressive, en donnant des méthodes de travail efficaces et des exemples concrets pour ancrer durablement les concepts. - Format : Cours en ligne (Zoom, Teams, Google Meet) --> Que vous ayez besoin d'un coup de pouce pour réussir vos examens ou que vous souhaitiez prendre une longueur d'avance, je serai ravi de vous accompagner vers vos objectifs. À bientôt !

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Si vous avez déjà eu l’impression que les sciences et les mathématiques étaient difficiles, c’est probablement parce que personne ne vous a montré comment penser comme un résolveur de problèmes. Dans mes cours, vous apprendrez non seulement des formules ou du code, mais aussi comment vraiment comprendre les concepts, les appliquer et développer une forte intuition logique. J'enseigne: • 🔢 Mathématiques : de l’algèbre et du calcul à la résolution de problèmes appliqués pour une utilisation dans le monde réel. • 💻 Informatique : Principes fondamentaux du codage (Python, C++), algorithmes et pensée logique pour les apprenants débutants et intermédiaires. • ⚛️ Physique : Mécanique, thermodynamique et exemples pratiques qui rendent les idées abstraites simples et visuelles. Ingénieur logiciel et étudiant en master d'ingénierie à l'Université de Nagoya, je mets à profit mes connaissances académiques et mon expérience pratique de projets concrets. Mon approche pédagogique est interactive, visuelle et privilégie la compréhension à la mémorisation. Transformons les problèmes complexes en solutions claires et étape par étape, et faisons de l’apprentissage quelque chose que vous appréciez vraiment.

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Votre enfant a des difficultés scolaires ? Ensemble, changeons la donne rapidement ! « À mes yeux, aucun élève n’est vraiment en échec. Il y a simplement des élèves qui n’ont pas encore trouvé la méthode ou le Prof idéal. Je suis Frantz, enseignant licencié en Pédagogie générale et en sciences de l’éducation, avec plus de 15 ans d’expériences dans l’enseignement. Ma mission c'est de faire de chaque obstacle scolaire une nouvelle opportunité de réussite pour votre enfant. Grâce à une pédagogie adaptée et personnalisée, j’identifie rapidement les blocages et mets en place des méthodes claires et motivantes qui redonnent confiance, stimulent l’envie d’apprendre et font progresser durablement. Je suis spécialisé dans l’accompagnement scolaire de tous niveaux, en particulier pour les matières clés et la préparation aux examens. Mon cursus universitaire en pédagogie générale et en sciences de l’éducation me permet d’appliquer des approches pédagogiques modernes et efficaces, centrées sur les besoins réels de votre enfant. Pratique, flexible, je propose des séances adaptées à votre emploi du temps, à domicile ou en ligne, selon votre préférence. Une première séance d’évaluation peut être organisée pour cibler précisément les priorités. Les cours peuvent avoir lieu chez vous ou en ligne selon vos disponibilités. Faites ce choix gagnant maintenant pour l’avenir scolaire de votre enfant ! Contactez-moi et offrons-lui ensemble les clés de la réussite !

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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.