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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 août 2023
Professeur depuis août 2023
Créez votre site Web facilement : pour les créateurs, les auto entrepreneurs et les blogueurs.
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Àpd 38 € /h
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Vous allez apprendre à utiliser la plateforme WIX pour créer un site Web au design inspirant pour développer vos projets pro ou perso : boutique en ligne, services de coaching ou formations, blogs.

Je vous accompagnerai du début jusqu’à la fin de la création de votre site, nous le mettrons ensuite en ligne.
Nous effectuerons également un plan de référencement SEO.

Aucune connaissance en codage n’est requise.

Cours accessible à tous, ambiance détendue et créative !

P.S: Prévoir plusieurs séances en fonction de votre projet.
Informations supplémentaires
Merci d’apporter votre ordinateur portable et un plan du site que vous souhaitez créer.
Si vous projetez de créer une boutique en ligne, préparez les photos de hautes définitions et de qualité pour vos fiches produits.
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Cours chez le professeur :
  • 8205 Avenue du Cirque, Montréal, QC, Canada
Présentation
Bonjour ! Je vous accompagne dans votre apprentissage avec plaisir et en toute simplicité. Je me réjouis de partager mes connaissances avec vous !

Je suis à Montréal depuis 3 mois et j’ai hâte de vous être utile !
Education
Bachelier en Anthropologie Culturelle - Université de Liège Belgique
Formation en Tarot Psychologique & Coaching - Paris France
Formation en dessin assisté par ordinateur CAO
Expérience / Qualifications
Maîtrise des logiciels de graphisme & plateforme WIX
Création de site internet et rédaction de contenu
Mise en page livre, publications diverses.
Age
Adolescents (13-17 ans)
Adultes (18-64 ans)
Seniors (65+ ans)
Niveau du Cours
Débutant
Intermédiaire
Avancé
Durée
60 minutes
Enseigné en
français
italien
Disponibilité semaine type
(GMT -04:00)
New York
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Cours chez le professeur
Mon
Tue
Wed
Thu
Fri
Sat
Sun
00-04
04-08
08-12
12-16
16-20
20-24
Le Tarot de Marseille n’est pas qu’un support de divination ou de voyance, il est aussi un puissant outil de développement personnel et de connaissance de soi.

Il permet d’appréhender les grandes questions de la vie et les interrogations du quotidien.
Il nous aide à évoluer et comprendre un peu mieux notre chemin.

Lors de ce cours, vous apprendrez les bases de la signification des cartes, à l’envers et à l’endroit, la symbolique des images, leurs origines ainsi que des exemples de tirages de type psychologique et divinatoire.

Vous serez en mesure de réaliser vos propres tirages et d’obtenir des réponses concrètes et éclairantes à vos questions.

Accessible à tous, ambiance bienveillante et conviviale dans un lieu inspirant.
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Détendez-vous et appréciez les échanges avec vos amis ou collègues en français !
Si vous souhaitez prendre confiance et dépasser votre peur d'interagir avec des francophones, ce cours est fait pour vous.
Vous allez mieux comprendre les conversations, mieux vous exprimer pour prendre plus de plaisir dans vos communications.
Osez parler en français, osez faire des erreurs, osez prendre votre envol en français !

Lors de ce cours de conversation, nous ne parlerons qu'en français, je vous corrigerai à la fin de la phrase ou de la conversation pour ne pas vous interrompre. Je vous proposerai une mise au point de vos erreurs avec bienveillance, le but ultime de ce cours est de vous faire gagner en confiance et en prise de risque.
Vous aurez le cadre idéal pour apprendre à formuler vos opinions et élargir votre vocabulaire.

Les sujets abordés seront variés et vous permettront une discussion en situation réelle : business, culture générale, actualités et thèmes de votre choix.
Je partirai de vos compétences, tous niveaux et âges sont bienvenus !
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Cours Similaires
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Adam
Les mathématiques du supérieur et les statistiques constituent souvent l'une des principales difficultés rencontrées à l'université. Beaucoup d'étudiants comprennent le cours en classe, mais se retrouvent bloqués dès qu'il faut résoudre seuls les exercices ou préparer les examens.

Depuis plus de 35 ans, j'accompagne des étudiants de licence, BUT, PASS, écoles de commerce ainsi que des adultes en reconversion professionnelle pour les aider à acquérir une méthode de travail efficace et à réussir leurs examens.

Matières enseignées
Analyse
Algèbre linéaire
Matrices et systèmes linéaires
Fonctions et optimisation
Statistiques descriptives
Probabilités
Tests d'hypothèses
Estimation
Introduction à Python ou SQL lorsque le programme le nécessite
Une méthode claire et progressive

Chaque séance est adaptée à votre cursus et à vos objectifs.

Nous travaillons à partir de votre cours, de vos travaux dirigés, de vos exercices ou de vos annales afin de cibler précisément les notions qui posent problème.

L'objectif n'est pas seulement de réussir un exercice, mais de comprendre la méthode qui permettra d'en résoudre d'autres de manière autonome.

Déroulement des séances

Les cours se déroulent entièrement en ligne avec partage d'écran et tableau numérique interactif.

Nous alternons explications, démonstrations et exercices corrigés en direct afin de vérifier immédiatement la compréhension et de progresser efficacement.

Formats proposés

Séance de 60 minutes

Idéale pour préparer un TD, comprendre une notion difficile ou débloquer un exercice.

Séance de 90 minutes

Recommandée pour une remise à niveau, la préparation d'un partiel ou l'étude approfondie d'un chapitre.

Mon engagement

Mon objectif est de vous aider à comprendre durablement les mathématiques plutôt qu'à mémoriser des méthodes de calcul.

Vous progresserez non seulement pour votre examen actuel, mais également pour les enseignements qui suivront dans votre cursus.

Que vous prépariez un partiel, un concours, une validation de semestre ou une reprise d'études, je serai heureux de vous accompagner dans votre réussite.
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Ammar
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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Adam
Les mathématiques du supérieur et les statistiques constituent souvent l'une des principales difficultés rencontrées à l'université. Beaucoup d'étudiants comprennent le cours en classe, mais se retrouvent bloqués dès qu'il faut résoudre seuls les exercices ou préparer les examens.

Depuis plus de 35 ans, j'accompagne des étudiants de licence, BUT, PASS, écoles de commerce ainsi que des adultes en reconversion professionnelle pour les aider à acquérir une méthode de travail efficace et à réussir leurs examens.

Matières enseignées
Analyse
Algèbre linéaire
Matrices et systèmes linéaires
Fonctions et optimisation
Statistiques descriptives
Probabilités
Tests d'hypothèses
Estimation
Introduction à Python ou SQL lorsque le programme le nécessite
Une méthode claire et progressive

Chaque séance est adaptée à votre cursus et à vos objectifs.

Nous travaillons à partir de votre cours, de vos travaux dirigés, de vos exercices ou de vos annales afin de cibler précisément les notions qui posent problème.

L'objectif n'est pas seulement de réussir un exercice, mais de comprendre la méthode qui permettra d'en résoudre d'autres de manière autonome.

Déroulement des séances

Les cours se déroulent entièrement en ligne avec partage d'écran et tableau numérique interactif.

Nous alternons explications, démonstrations et exercices corrigés en direct afin de vérifier immédiatement la compréhension et de progresser efficacement.

Formats proposés

Séance de 60 minutes

Idéale pour préparer un TD, comprendre une notion difficile ou débloquer un exercice.

Séance de 90 minutes

Recommandée pour une remise à niveau, la préparation d'un partiel ou l'étude approfondie d'un chapitre.

Mon engagement

Mon objectif est de vous aider à comprendre durablement les mathématiques plutôt qu'à mémoriser des méthodes de calcul.

Vous progresserez non seulement pour votre examen actuel, mais également pour les enseignements qui suivront dans votre cursus.

Que vous prépariez un partiel, un concours, une validation de semestre ou une reprise d'études, je serai heureux de vous accompagner dans votre réussite.
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Ammar
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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