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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 septembre 2025
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Cours de Programmation Python – Débutants, Intermédiaires et Avancés
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Àpd 26 € /h
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Python est aujourd’hui l’un des langages de programmation les plus utilisés dans le monde, aussi bien en Data Science, Intelligence Artificielle, Développement Web que pour l’automatisation de tâches.
Dans ce cours, je vous accompagne étape par étape selon votre niveau :

Débutant : bases du langage (variables, boucles, conditions, fonctions).

Intermédiaire : manipulation de données (Pandas, NumPy), gestion de fichiers, programmation orientée objet.

Avancé : projets pratiques (analyse de données, Machine Learning, automatisation, API, web scraping).

Mon objectif est de rendre l’apprentissage clair, pratique et motivant. Vous apprendrez non seulement à coder en Python, mais aussi à structurer vos projets et à appliquer vos connaissances sur des cas réels.
Informations supplémentaires
Un ordinateur personnel avec Python installé (ou Google Colab) suffit. Aucun prérequis technique n’est nécessaire pour les débutants.
Lieu
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En ligne depuis la France
Présentation
Passionnée par l’intelligence artificielle et la science des données, j’ai choisi d’enseigner pour rendre accessibles des notions parfois complexes. J’aime accompagner des profils variés (collégiens, lycéens, étudiants, adultes en reconversion) et voir mes élèves progresser pas à pas jusqu’à atteindre leurs objectifs.

Je privilégie une pédagogie claire, structurée et interactive, avec beaucoup de pratique : chaque cours se base sur des exemples concrets et des exercices adaptés au niveau de l’élève. Mon but est que chacun reparte avec une meilleure compréhension, mais aussi avec plus de confiance en ses capacités.

Je suis patiente, à l’écoute et je m’adapte au rythme de chaque apprenant. Que vous soyez débutant ou avancé, vous trouverez dans mes cours un accompagnement sérieux, motivant et bienveillant.
Education
Master 2 en Machine Learning & Data Science – en France, avec une spécialisation en intelligence artificielle appliquée, traitement de données massives et apprentissage profond.

Diplôme d’Ingénieur en Informatique (option Data & IA) – formation complète en programmation, bases de données, algorithmes et projets pratiques orientés data science et développement logiciel.
Expérience / Qualifications
Expérience en Data Science et Machine Learning (grande entreprise internationale)

Missions freelance en Data Science (analyse de données, NLP, Machine Learning)

Missions freelance en Développement Web (sites dynamiques, automatisations, intégrations)

Pratique régulière de Python, Power BI, Excel, et outils de Data Science

Enseignement et accompagnement personnalisé d’élèves et de professionnels
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
Enseigné en
français
anglais
Disponibilité semaine type
(GMT -05:00)
New York
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Cours par webcam
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12-16
16-20
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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)
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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 ?
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Laroussi
*Objectif : Comprendre l’intelligence artificielle sans crainte, l’utiliser pour simplifier la vie et déjouer les pièges numériques.*

### **1 : Démystifier l'intelligence artificielle (Qu'est-ce que c'est exactement ?)**

* **L'intelligence artificielle n'est pas un "robot de cinéma" :** La différence fondamentale entre la science-fiction et la réalité pratique.
* **Comment ça marche (en résumé) :** Imaginez une « bibliothèque géante » ; l'IA a lu des milliards de livres et les utilise pour prédire la fin d'une phrase ou créer une nouvelle image.
**Où l'utilisons-nous aujourd'hui ?** Le correcteur orthographique, les suggestions Netflix et YouTube, la navigation GPS et les assistants vocaux tels que Siri et Alexa.

---

### **2 : Utiliser l'intelligence artificielle pour vous simplifier la vie**

* **Interaction avec l'intelligence artificielle (ChatGPT, Cloud, Gemini) :**
* Rédiger des courriels formels ou des lettres complexes.
* Résumer de longs articles ou de volumineux documents.
* Planifiez des itinéraires de voyage ou créez des recettes de cuisine à partir des ingrédients disponibles dans le réfrigérateur.


* **Créativité et mémoire :**
* Créez des images créatives pour les cartes de vœux (via Midjourney ou DALL-E).
Restauration et colorisation de vieilles photos de famille.

3 : L'art de parler à la machine (la compétence « Invite »)**

* **Style contextuel :** Pourquoi la phrase « Donnez-moi une recette de gâteau » est-elle moins efficace que « Je suis allergique au gluten et nous sommes 4, donnez-moi une recette de gâteau au chocolat simple » ?
* **Mise en situation :** Apprenez à demander à l'intelligence artificielle de « parler comme un expert du tourisme » ou de « me répondre comme un ingénieur agricole spécialisé ».

4 : Précautions et esprit critique (Guide de survie)**

Hallucinations numériques :** Sachez que l'intelligence artificielle peut présenter avec assurance de fausses informations (ne vous y fiez jamais pour obtenir des conseils médicaux ou juridiques sans vérification).
Protection de la vie privée
Ne partagez pas de données sensibles (numéros d'identification, mots de passe, coordonnées bancaires).
Sachez que tout ce que vous écrivez pourra être utilisé pour entraîner des systèmes à l'avenir.

Détection des deepfakes :**
Comment identifier les fausses photos ou vidéos (examiner les détails des mains, les reflets étranges ou le son métallique).
* La règle d'or : vérifiez en recoupant les sources.

5 : Éthique et impact (une perspective d'avenir)**

Droits d'auteur : À qui appartient l'image créée par intelligence artificielle ?
Impact environnemental : Consommation d'eau et d'énergie dans les grands centres de données.
L'avenir : l'intelligence artificielle va-t-elle nous remplacer ou sera-t-elle notre assistante ?

Conseil supplémentaire :** Étant donné que vous ciblez la région du Golfe, il est préférable d’utiliser des termes tels que « Transformation numérique » et « Innovation » au début de votre présentation, car ce sont des mots très accrocheurs pour les décideurs de cette région.
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Le premier cours est couvert par notre Garantie Le-Bon-Prof
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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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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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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 ?
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Laroussi
*Objectif : Comprendre l’intelligence artificielle sans crainte, l’utiliser pour simplifier la vie et déjouer les pièges numériques.*

### **1 : Démystifier l'intelligence artificielle (Qu'est-ce que c'est exactement ?)**

* **L'intelligence artificielle n'est pas un "robot de cinéma" :** La différence fondamentale entre la science-fiction et la réalité pratique.
* **Comment ça marche (en résumé) :** Imaginez une « bibliothèque géante » ; l'IA a lu des milliards de livres et les utilise pour prédire la fin d'une phrase ou créer une nouvelle image.
**Où l'utilisons-nous aujourd'hui ?** Le correcteur orthographique, les suggestions Netflix et YouTube, la navigation GPS et les assistants vocaux tels que Siri et Alexa.

---

### **2 : Utiliser l'intelligence artificielle pour vous simplifier la vie**

* **Interaction avec l'intelligence artificielle (ChatGPT, Cloud, Gemini) :**
* Rédiger des courriels formels ou des lettres complexes.
* Résumer de longs articles ou de volumineux documents.
* Planifiez des itinéraires de voyage ou créez des recettes de cuisine à partir des ingrédients disponibles dans le réfrigérateur.


* **Créativité et mémoire :**
* Créez des images créatives pour les cartes de vœux (via Midjourney ou DALL-E).
Restauration et colorisation de vieilles photos de famille.

3 : L'art de parler à la machine (la compétence « Invite »)**

* **Style contextuel :** Pourquoi la phrase « Donnez-moi une recette de gâteau » est-elle moins efficace que « Je suis allergique au gluten et nous sommes 4, donnez-moi une recette de gâteau au chocolat simple » ?
* **Mise en situation :** Apprenez à demander à l'intelligence artificielle de « parler comme un expert du tourisme » ou de « me répondre comme un ingénieur agricole spécialisé ».

4 : Précautions et esprit critique (Guide de survie)**

Hallucinations numériques :** Sachez que l'intelligence artificielle peut présenter avec assurance de fausses informations (ne vous y fiez jamais pour obtenir des conseils médicaux ou juridiques sans vérification).
Protection de la vie privée
Ne partagez pas de données sensibles (numéros d'identification, mots de passe, coordonnées bancaires).
Sachez que tout ce que vous écrivez pourra être utilisé pour entraîner des systèmes à l'avenir.

Détection des deepfakes :**
Comment identifier les fausses photos ou vidéos (examiner les détails des mains, les reflets étranges ou le son métallique).
* La règle d'or : vérifiez en recoupant les sources.

5 : Éthique et impact (une perspective d'avenir)**

Droits d'auteur : À qui appartient l'image créée par intelligence artificielle ?
Impact environnemental : Consommation d'eau et d'énergie dans les grands centres de données.
L'avenir : l'intelligence artificielle va-t-elle nous remplacer ou sera-t-elle notre assistante ?

Conseil supplémentaire :** Étant donné que vous ciblez la région du Golfe, il est préférable d’utiliser des termes tels que « Transformation numérique » et « Innovation » au début de votre présentation, car ce sont des mots très accrocheurs pour les décideurs de cette région.
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