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Depuis avril 2024
Professeur depuis avril 2024
Programmation C, C++, SI, GL, PhP, Java, Maintenance, Reseau, Apprentissage Automatique , Clustering , Data Mining, Python, Vb.net Algorithm
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Àpd 35 € /h
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Le cours de C est une introduction fondamentale à la programmation structurée, enseignant les bases du langage C ainsi que les concepts de manipulation de variables, de contrôle de flux et de fonctions. L'algorithmique explore la conception d'algorithmes efficaces pour résoudre des problèmes informatiques, mettant l'accent sur la logique et les techniques de résolution. Le cours de PHP se concentre sur le développement web dynamique, couvrant la syntaxe du langage, la manipulation de bases de données et la création de sites interactifs. Java offre une compréhension approfondie de la programmation orientée objet, mettant en lumière les concepts tels que les classes, les objets, l'héritage et les interfaces. Enfin, le cours de C++ approfondit les connaissances en programmation orientée objet en mettant l'accent sur les fonctionnalités avancées telles que les templates, les exceptions et la gestion de la mémoire, préparant les étudiants à développer des applications complexes et performantes.
Informations supplémentaires
Avoir juste un ordinateur
Lieu
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En ligne depuis le Cameroun
Age
Enfants (4-6 ans)
Enfants (7-12 ans)
Adolescents (13-17 ans)
Adultes (18-64 ans)
Seniors (65+ ans)
Niveau du Cours
Débutant
Intermédiaire
Avancé
Durée
30 minutes
45 minutes
60 minutes
90 minutes
120 minutes
Enseigné en
français
anglais
Disponibilité semaine type
(GMT -05:00)
New York
at teacher icon
Cours par webcam
Mon
Tue
Wed
Thu
Fri
Sat
Sun
00-04
04-08
08-12
12-16
16-20
20-24
Le cours de PHP explore en profondeur le développement web dynamique, offrant aux étudiants une compréhension approfondie de la création de sites interactifs et de la manipulation de bases de données. En mettant l'accent sur la syntaxe du langage, les concepts de sécurité et les bonnes pratiques de développement, les apprenants acquièrent les compétences nécessaires pour concevoir des applications web robustes et évolutives. Grâce à des projets pratiques, les étudiants apprennent à intégrer des fonctionnalités avancées telles que la gestion des sessions, les formulaires dynamiques et l'interaction avec des API externes, renforçant ainsi leur expertise en développement web avec PHP.
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Le cours de Python offre une introduction polyvalente à la programmation, mettant l'accent sur la simplicité et la lisibilité du code. Les étudiants apprennent les bases du langage, y compris les structures de données, les boucles, les fonctions, et la manipulation de fichiers, ainsi que des sujets avancés tels que la programmation orientée objet, la manipulation de bases de données et le développement web avec des frameworks comme Django ou Flask. Python est largement utilisé dans divers domaines, de l'analyse de données à l'intelligence artificielle, en passant par le développement de jeux et l'automatisation de tâches, ce qui en fait un choix précieux pour les débutants et les programmeurs expérimentés.
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Cours Similaires
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Oussama
Votre projet est cassé ? Deadline qui approche ? Impossible de déployer ? J'aide les développeurs et étudiants à corriger les bugs, optimiser le code et déployer les applications en production.
Je Me Spécialise Dans :

Debugging d'Urgence: Trouver et corriger les erreurs rapidement (crashes frontend, timeouts backend, problèmes base de données)
Sauvetage de Déploiement: Mettre votre app en ligne quand rien ne fonctionne (AWS, Vercel, Netlify)
Optimisation de Performance: Accélérer les applications lentes (requêtes BDD, réponses API, taille des bundles)
Configuration CI/CD: Automatiser votre pipeline de déploiement (GitHub Actions, tests, monitoring)

Problèmes Courants Que Je Résous :

❌ "Mon app fonctionne localement mais crash en production"
❌ "Les requêtes base de données sont trop lentes"
❌ "L'authentification ne fonctionne pas"
❌ "Impossible de déployer sur AWS / Vercel"
❌ "J'obtiens des erreurs bizarres que je ne comprends pas"
❌ "L'intégration de paiement (Stripe) ne fonctionne pas"

Technologies Avec Lesquelles Je Travaille :

Frontend: React, Next.js, TypeScript, Vue, Angular
Backend: Node.js, NestJS, Express, Python (Django, Flask)
Bases de données: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis
Cloud: AWS (EC2, RDS, S3), Vercel, Netlify, Render
DevOps: Docker, CI/CD, GitHub Actions, Nginx

Parfait Pour :

Étudiants: Corrigez votre projet avant la deadline
Développeurs Junior: Debuggez des problèmes de production que vous ne pouvez pas résoudre seul
Freelances: Débloquez-vous rapidement sur des projets clients
Startups: Corrigez et déployez votre MVP sans embaucher un ingénieur à temps plein

Comment Ça Fonctionne :

Évaluation Rapide (15 min gratuit): Partagez vos logs d'erreur, j'identifie le problème
Session de Debugging en Direct: On corrige ensemble via partage d'écran
Revue de Code: Je vous montre comment prévenir le problème à l'avenir
Documentation: Vous recevez un résumé de ce qui a été corrigé et pourquoi

Temps de Résolution Moyen :

Bugs simples: 1-2 heures
Problèmes de déploiement: 2-3 heures
Debugging complexe: 3-5 heures

Projets urgents acceptés (disponibilité le jour même pour les urgences).
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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)
verified badge
Raouf
Objectif : Comprendre l'IA sans peur, l'utiliser pour simplifier sa vie et savoir identifier les pièges numériques.

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

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

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

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

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

Résumer un long article de presse ou un document.

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

L'IA pour la créativité et la mémoire :

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

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

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

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

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

La protection de la vie privée :

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

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

Repérer les "Deepfakes" :

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

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

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

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

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

Première Heure : Fondations et Environnement Cloud (60 min)

1. Introduction à la Philosophie LaTeX (15 min)

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

2. Immersion dans Overleaf (25 min)

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

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

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

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

4. La puissance des Mathématiques (20 min)

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

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

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

6. Conclusion et Q&A (10 min)

* Synthèse des acquis.
* Ressources pour aller plus loin
* Définition de l'exercice pour la prichaine séance.
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Oussama
Votre projet est cassé ? Deadline qui approche ? Impossible de déployer ? J'aide les développeurs et étudiants à corriger les bugs, optimiser le code et déployer les applications en production.
Je Me Spécialise Dans :

Debugging d'Urgence: Trouver et corriger les erreurs rapidement (crashes frontend, timeouts backend, problèmes base de données)
Sauvetage de Déploiement: Mettre votre app en ligne quand rien ne fonctionne (AWS, Vercel, Netlify)
Optimisation de Performance: Accélérer les applications lentes (requêtes BDD, réponses API, taille des bundles)
Configuration CI/CD: Automatiser votre pipeline de déploiement (GitHub Actions, tests, monitoring)

Problèmes Courants Que Je Résous :

❌ "Mon app fonctionne localement mais crash en production"
❌ "Les requêtes base de données sont trop lentes"
❌ "L'authentification ne fonctionne pas"
❌ "Impossible de déployer sur AWS / Vercel"
❌ "J'obtiens des erreurs bizarres que je ne comprends pas"
❌ "L'intégration de paiement (Stripe) ne fonctionne pas"

Technologies Avec Lesquelles Je Travaille :

Frontend: React, Next.js, TypeScript, Vue, Angular
Backend: Node.js, NestJS, Express, Python (Django, Flask)
Bases de données: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis
Cloud: AWS (EC2, RDS, S3), Vercel, Netlify, Render
DevOps: Docker, CI/CD, GitHub Actions, Nginx

Parfait Pour :

Étudiants: Corrigez votre projet avant la deadline
Développeurs Junior: Debuggez des problèmes de production que vous ne pouvez pas résoudre seul
Freelances: Débloquez-vous rapidement sur des projets clients
Startups: Corrigez et déployez votre MVP sans embaucher un ingénieur à temps plein

Comment Ça Fonctionne :

Évaluation Rapide (15 min gratuit): Partagez vos logs d'erreur, j'identifie le problème
Session de Debugging en Direct: On corrige ensemble via partage d'écran
Revue de Code: Je vous montre comment prévenir le problème à l'avenir
Documentation: Vous recevez un résumé de ce qui a été corrigé et pourquoi

Temps de Résolution Moyen :

Bugs simples: 1-2 heures
Problèmes de déploiement: 2-3 heures
Debugging complexe: 3-5 heures

Projets urgents acceptés (disponibilité le jour même pour les urgences).
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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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Objectif : Comprendre l'IA sans peur, l'utiliser pour simplifier sa vie et savoir identifier les pièges numériques.

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

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

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

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

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

Résumer un long article de presse ou un document.

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

L'IA pour la créativité et la mémoire :

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

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

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

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

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

La protection de la vie privée :

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

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

Repérer les "Deepfakes" :

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

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

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

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

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

Première Heure : Fondations et Environnement Cloud (60 min)

1. Introduction à la Philosophie LaTeX (15 min)

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

2. Immersion dans Overleaf (25 min)

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

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

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

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

4. La puissance des Mathématiques (20 min)

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

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

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

6. Conclusion et Q&A (10 min)

* Synthèse des acquis.
* Ressources pour aller plus loin
* Définition de l'exercice pour la prichaine séance.
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