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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 juin 2015
Professeur depuis juin 2015
Cours informatique création de site web, Génie logiciel, base de données
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Àpd 25 € /h
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Ce cours vous permettra d'avoir des bases dans le développement de site web, du génie logiciel et en partie des bases de données. L'objectif est d'apprendre à créer un site web ou un autre logiciel suivant les méthodologies utilisées dans les grandes entreprises. Autour de ce cours vous apprendrais à utiliser tous les outils à la mode utilisé dans les projets en grande entreprise (git, subversion, scrum, agile, ...). A la sortie de ce cours vous allez :

1. acquérir l'expérience d'un vrai ingénieur en développement informatique
2. Apprendre à mettre en valeur les connaissances acquises dans un CV
3. être prêt à intégrer une structure informatique.
Informations supplémentaires
Il faut disposer d'un ordinateur
Lieu
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Cours au domicile de l'élève :
  • Autour de Paris, France
Age
Adultes (18-64 ans)
Seniors (65+ ans)
Niveau du Cours
Débutant
Intermédiaire
Avancé
Durée
60 minutes
90 minutes
120 minutes
Enseigné en
français
anglais
Disponibilité semaine type
(GMT -04:00)
New York
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Cours à domicile
Mon
Tue
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Thu
Fri
Sat
Sun
00-04
04-08
08-12
12-16
16-20
20-24
Cours Similaires
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Farzad
Vous souhaitez apprendre la programmation, créer un site web, développer une application ou progresser en C# / .NET / React ? Je propose des cours personnalisés adaptés à votre niveau, que vous soyez débutant, étudiant, adulte en reconversion ou déjà développeur junior.

Ce cours est orienté pratique : l’objectif n’est pas seulement d’apprendre la théorie, mais de comprendre comment créer de vrais projets, écrire du code propre et progresser étape par étape.

Nous pouvons travailler sur plusieurs sujets selon vos besoins :

Bases de la programmation : variables, conditions, boucles, fonctions, tableaux
Algorithmique et logique de résolution de problèmes
C# et .NET / .NET Core
Création d’APIs backend avec ASP.NET Core
Bases de données : SQL, SQL Server, requêtes, relations, CRUD
Développement web : HTML, CSS, JavaScript, TypeScript
React : composants, props, state, hooks, routing, appels API
Connexion frontend / backend avec React + .NET
Git, GitHub et bonnes pratiques de versioning
Debugging, correction d’erreurs et amélioration du code
Clean code, architecture simple, organisation de projet
Initiation à l’intelligence artificielle dans le développement : ChatGPT, génération de code, aide au debugging, automatisation
Préparation aux entretiens techniques : algorithmes, exercices C#, explication de code

Exemples de projets possibles :

application web avec React
API en C# / .NET
système de connexion utilisateur
mini dashboard
application CRUD avec base de données
portfolio développeur
projet étudiant ou professionnel

Ma méthode est progressive, claire et orientée résultats. Nous avançons à votre rythme, avec des explications simples, des exercices pratiques et des exemples concrets. Je peux vous aider à partir de zéro ou vous accompagner sur un projet existant.

L’objectif est de vous rendre plus autonome, plus confiant et capable de comprendre réellement ce que vous développez.
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Jerome
Enseignant expérimenté en sciences et docteur en psychologie et neurosciences cognitives diplômé de l'Université de Strasbourg (titulaire d'un master 2 de recherche en Biologie et d'un master 2 professionnel en communication scientifique), je propose des cours particuliers en psychologie (cognitive, sociale, psycho du développement, neuropsychologie etc.), neurosciences ainsi qu'en statistiques (théoriques et appliquées à des protocoles expérimentaux) avec une méthodologie personnalisée selon les besoins et les potentialités de chaque élève. Grâce à une approche pédagogique rigoureuse, spécifique et adaptée à chaque demande, je propose une aide méthodologique efficace (références disponibles) permettant de répondre aux attentes des étudiant(e)s et d'atteindre voire dépasser les objectifs fixés. Mes cours intègrent également une méthode de coaching pour optimiser l'apprentissage et l'entraînement nécessaire pour réussir les examens universitaires en psychologie, neurosciences et statistiques (ainsi que vos mémoires de recherche et oraux de soutenance avec ou sans support powerpoint).

Mes cours s'adressent aux étudiant(e)s (en psychologie, neurosciences, médecine, etc.) souhaitant optimiser leurs performances et notes aux examens et concours.

Ecoles, Universités et instituts d'enseignements dispensés: Universités de Strasbourg et Paris 8, CNRS, Ecole Polytechnique, ESSEC Business School, ISTH, IONIS Education Group, EEEA, Institut Tocqueville etc.
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Adam
Apprendre à programmer, ce n'est pas seulement écrire du code. C'est apprendre à analyser un problème, construire un raisonnement et développer des solutions efficaces.

Depuis plus de 35 ans, j'accompagne des étudiants d'université, d'écoles d'ingénieurs et des adultes en reconversion dans l'apprentissage de l'informatique et de la programmation.

Que vous débutiez ou que vous prépariez un examen, un projet universitaire ou un entretien technique, je m'adapte à votre niveau et à vos objectifs.

Domaines enseignés
Python
Java
SQL et bases de données
Algorithmique
Structures de données
Programmation orientée objet (POO)
Conception et débogage de programmes
Ce que nous travaillons ensemble
Comprendre les concepts fondamentaux plutôt que mémoriser du code.
Développer une méthode de résolution de problèmes.
Corriger et améliorer vos programmes.
Préparer les travaux pratiques, les projets et les examens.
Acquérir de bonnes pratiques de programmation utilisées dans les études supérieures et en entreprise.
Une pédagogie fondée sur la pratique

Chaque séance alterne explications, démonstrations et exercices. Nous écrivons, testons et corrigeons le code ensemble afin que vous compreniez non seulement comment programmer, mais surtout pourquoi une solution fonctionne.

Lorsque cela est utile, je vous montre également comment utiliser de manière réfléchie les outils d'assistance à la programmation, y compris les assistants basés sur l'intelligence artificielle. L'objectif n'est pas de laisser l'IA programmer à votre place, mais de vous apprendre à vérifier, comprendre et améliorer les solutions qu'elle propose.

Déroulement des séances

Séance de 60 minutes

Idéale pour résoudre un problème précis, comprendre une notion difficile ou corriger un programme.

Séance de 90 minutes

Recommandée pour un projet universitaire, une remise à niveau complète ou la préparation d'un examen.

Mon engagement

Mon objectif est que vous deveniez progressivement autonome. À la fin de chaque séance, vous devez être capable de comprendre votre code, d'expliquer vos choix et de poursuivre votre travail avec davantage de confiance.

Je serai heureux de vous accompagner dans votre progression, quel que soit votre niveau de départ.
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Olesia
Je propose des cours en data development / base des données / machine learning / data science (python):

J'offre aussi la possibilité de vous aider pour la réalisation de vos projets académiques.

Nous vous accompagnons dans le Data développement de votre entreprise.

-1- Databases & Data warehouses (AWS / Google Cloud / Azure Cloud)
-2- Machine Learning
-3- Deep Learning (tensorflow, pytorch, RNN, CNN, LSTM)
-4- Data Processing
-5- Machine Learning conception and deployment (docker, ...)
-6- Data Pipelines
-7- Google Sheets avec Pipelines en temps réel, les macro (VBA) & Connexion à la base de données
-8- Dashboards en ligne sur les navigateurs ou sur votre Excel, Google Sheets (Python, R, Power BI, Tableau, Kibana, etc.)

-- Notre Tech Stack --

- Databases :
AWS DynamoDB, Amazon Redshift, PostgreSQL, MySQL, multi-cubes DBs (EPM/BI platform)
- Languages :
Python, Spark (Scala, Python, Java), JavaScript, CSS, HTML
- Development environment :
JSON, SQL, NoSQL, Bash Shell Scripting, Jupyter Notebook, Anaconda, REST API, VSCode, DBeaver, Google services, Platform as a Service (PAAS), Apache Airflow, Serverless Computing, SublimeText
- Clouds :
Amazon Web Services, Azure Databricks, Google GCP (Google Firebase)
- Data Lake AWS/Databricks :
EC2 (Linux), IAM, Amazon MWAA (Managed Workflows for Apache Airflow), Lambda, S3, DynamoDB, RedShift ; Kibana, Azure Databricks, CloudFormation
- Web crawling/Scraping :
Python Scrapy
- Data streaming :
Airflow, Kafka
- Data visualization / ETL :
Python, Kibana, Tableau, Power BI & DAX, Excel Power Query (et lang.M)
- Continuous integration workflows (CI/CD) :
Docker/Google cloud/Kubernetes; Amazon ECS)
- Containerized applications :
Docker (Docker container, Docker-compose)
- Virtualization technologies :
VirtualBox, Vmware
- Agile outils :
Contrôle de version (Git/GitLab), tickets (JIRA), Bitbukets, Trello, Wiki (Confluence), Jetbrains
- OS :
Linux, Windows
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Amine
✓ Outils

RStudio • SQL • SPSS • SAS • Jamovi • JASP • Excel

✓ Méthodes & tests statistiques

t de Student • ANOVA • MANOVA • ANCOVA • Régression (linéaire & logistique) • Corrélation • Khi-deux • Tests non paramétriques • ACP • AFC • Analyse factorielle exploratoire • Classification / Clustering • Médiation • Modération • Interprétation

✓ Analyse de données & aide à la décision

- Préparation, structuration et fiabilisation des données (data preparation) avec SAS, R et SQL

- Analyses statistiques descriptives, exploratoires et multivariées sur des données métiers

- Production d’indicateurs de performance et d’analyses exploitables pour l’aide à la décision

✓ Choix et mise en œuvre des méthodes

- Préparation et structuration des bases de données

- Tests d’hypothèses et analyses univariées, bivariées et multivariées (ANOVA / ANCOVA)

- Régressions linéaires et logistiques

- Analyses factorielles (ACP / AFC)

- Modèles de médiation et de modération

- Classification / clustering

1) Accompagnement académique

- Cours, TD, projets et travaux en statistique

- Aide à la compréhension et à l’interprétation des résultats

- Préparation aux examens et présentations académiques

2) Analyse statistique

- Statistiques descriptives (univariées et bivariées)

- Analyses multivariées

- Exploration des données et détection des valeurs aberrantes

3) Tests statistiques

- Corrélations (Pearson, Spearman, Kappa de Cohen)

- Tests t (un et deux échantillons, indépendants ou appariés)

- Khi-deux, tests binomiaux

- z-scores et indicateurs associés

4) Modélisation statistique

- Régressions linéaires (simple et multiple)

- Régression logistique

- Interprétation des coefficients, diagnostics et validation des modèles

5) ANOVA & ANCOVA

- ANOVA à un ou plusieurs facteurs

- ANOVA à mesures répétées

- Effets fixes et aléatoires

- Tests post-hoc et tailles d’effet

6) Analyses factorielles

- ACP / PCA (scree plot, scores factoriels, matrices)

- Analyse factorielle exploratoire

- Rotations factorielles

- Validation et interprétation des structures et des clusters

✓ Reporting & communication

- Reporting clair, structuré et synthétique des résultats

- Visualisations adaptées aux décideurs

- Aide à la prise de décision stratégique et opérationnelle
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Le premier cours est couvert par notre Garantie Le-Bon-Prof
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Farzad
Vous souhaitez apprendre la programmation, créer un site web, développer une application ou progresser en C# / .NET / React ? Je propose des cours personnalisés adaptés à votre niveau, que vous soyez débutant, étudiant, adulte en reconversion ou déjà développeur junior.

Ce cours est orienté pratique : l’objectif n’est pas seulement d’apprendre la théorie, mais de comprendre comment créer de vrais projets, écrire du code propre et progresser étape par étape.

Nous pouvons travailler sur plusieurs sujets selon vos besoins :

Bases de la programmation : variables, conditions, boucles, fonctions, tableaux
Algorithmique et logique de résolution de problèmes
C# et .NET / .NET Core
Création d’APIs backend avec ASP.NET Core
Bases de données : SQL, SQL Server, requêtes, relations, CRUD
Développement web : HTML, CSS, JavaScript, TypeScript
React : composants, props, state, hooks, routing, appels API
Connexion frontend / backend avec React + .NET
Git, GitHub et bonnes pratiques de versioning
Debugging, correction d’erreurs et amélioration du code
Clean code, architecture simple, organisation de projet
Initiation à l’intelligence artificielle dans le développement : ChatGPT, génération de code, aide au debugging, automatisation
Préparation aux entretiens techniques : algorithmes, exercices C#, explication de code

Exemples de projets possibles :

application web avec React
API en C# / .NET
système de connexion utilisateur
mini dashboard
application CRUD avec base de données
portfolio développeur
projet étudiant ou professionnel

Ma méthode est progressive, claire et orientée résultats. Nous avançons à votre rythme, avec des explications simples, des exercices pratiques et des exemples concrets. Je peux vous aider à partir de zéro ou vous accompagner sur un projet existant.

L’objectif est de vous rendre plus autonome, plus confiant et capable de comprendre réellement ce que vous développez.
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Jerome
Enseignant expérimenté en sciences et docteur en psychologie et neurosciences cognitives diplômé de l'Université de Strasbourg (titulaire d'un master 2 de recherche en Biologie et d'un master 2 professionnel en communication scientifique), je propose des cours particuliers en psychologie (cognitive, sociale, psycho du développement, neuropsychologie etc.), neurosciences ainsi qu'en statistiques (théoriques et appliquées à des protocoles expérimentaux) avec une méthodologie personnalisée selon les besoins et les potentialités de chaque élève. Grâce à une approche pédagogique rigoureuse, spécifique et adaptée à chaque demande, je propose une aide méthodologique efficace (références disponibles) permettant de répondre aux attentes des étudiant(e)s et d'atteindre voire dépasser les objectifs fixés. Mes cours intègrent également une méthode de coaching pour optimiser l'apprentissage et l'entraînement nécessaire pour réussir les examens universitaires en psychologie, neurosciences et statistiques (ainsi que vos mémoires de recherche et oraux de soutenance avec ou sans support powerpoint).

Mes cours s'adressent aux étudiant(e)s (en psychologie, neurosciences, médecine, etc.) souhaitant optimiser leurs performances et notes aux examens et concours.

Ecoles, Universités et instituts d'enseignements dispensés: Universités de Strasbourg et Paris 8, CNRS, Ecole Polytechnique, ESSEC Business School, ISTH, IONIS Education Group, EEEA, Institut Tocqueville etc.
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Adam
Apprendre à programmer, ce n'est pas seulement écrire du code. C'est apprendre à analyser un problème, construire un raisonnement et développer des solutions efficaces.

Depuis plus de 35 ans, j'accompagne des étudiants d'université, d'écoles d'ingénieurs et des adultes en reconversion dans l'apprentissage de l'informatique et de la programmation.

Que vous débutiez ou que vous prépariez un examen, un projet universitaire ou un entretien technique, je m'adapte à votre niveau et à vos objectifs.

Domaines enseignés
Python
Java
SQL et bases de données
Algorithmique
Structures de données
Programmation orientée objet (POO)
Conception et débogage de programmes
Ce que nous travaillons ensemble
Comprendre les concepts fondamentaux plutôt que mémoriser du code.
Développer une méthode de résolution de problèmes.
Corriger et améliorer vos programmes.
Préparer les travaux pratiques, les projets et les examens.
Acquérir de bonnes pratiques de programmation utilisées dans les études supérieures et en entreprise.
Une pédagogie fondée sur la pratique

Chaque séance alterne explications, démonstrations et exercices. Nous écrivons, testons et corrigeons le code ensemble afin que vous compreniez non seulement comment programmer, mais surtout pourquoi une solution fonctionne.

Lorsque cela est utile, je vous montre également comment utiliser de manière réfléchie les outils d'assistance à la programmation, y compris les assistants basés sur l'intelligence artificielle. L'objectif n'est pas de laisser l'IA programmer à votre place, mais de vous apprendre à vérifier, comprendre et améliorer les solutions qu'elle propose.

Déroulement des séances

Séance de 60 minutes

Idéale pour résoudre un problème précis, comprendre une notion difficile ou corriger un programme.

Séance de 90 minutes

Recommandée pour un projet universitaire, une remise à niveau complète ou la préparation d'un examen.

Mon engagement

Mon objectif est que vous deveniez progressivement autonome. À la fin de chaque séance, vous devez être capable de comprendre votre code, d'expliquer vos choix et de poursuivre votre travail avec davantage de confiance.

Je serai heureux de vous accompagner dans votre progression, quel que soit votre niveau de départ.
verified badge
Olesia
Je propose des cours en data development / base des données / machine learning / data science (python):

J'offre aussi la possibilité de vous aider pour la réalisation de vos projets académiques.

Nous vous accompagnons dans le Data développement de votre entreprise.

-1- Databases & Data warehouses (AWS / Google Cloud / Azure Cloud)
-2- Machine Learning
-3- Deep Learning (tensorflow, pytorch, RNN, CNN, LSTM)
-4- Data Processing
-5- Machine Learning conception and deployment (docker, ...)
-6- Data Pipelines
-7- Google Sheets avec Pipelines en temps réel, les macro (VBA) & Connexion à la base de données
-8- Dashboards en ligne sur les navigateurs ou sur votre Excel, Google Sheets (Python, R, Power BI, Tableau, Kibana, etc.)

-- Notre Tech Stack --

- Databases :
AWS DynamoDB, Amazon Redshift, PostgreSQL, MySQL, multi-cubes DBs (EPM/BI platform)
- Languages :
Python, Spark (Scala, Python, Java), JavaScript, CSS, HTML
- Development environment :
JSON, SQL, NoSQL, Bash Shell Scripting, Jupyter Notebook, Anaconda, REST API, VSCode, DBeaver, Google services, Platform as a Service (PAAS), Apache Airflow, Serverless Computing, SublimeText
- Clouds :
Amazon Web Services, Azure Databricks, Google GCP (Google Firebase)
- Data Lake AWS/Databricks :
EC2 (Linux), IAM, Amazon MWAA (Managed Workflows for Apache Airflow), Lambda, S3, DynamoDB, RedShift ; Kibana, Azure Databricks, CloudFormation
- Web crawling/Scraping :
Python Scrapy
- Data streaming :
Airflow, Kafka
- Data visualization / ETL :
Python, Kibana, Tableau, Power BI & DAX, Excel Power Query (et lang.M)
- Continuous integration workflows (CI/CD) :
Docker/Google cloud/Kubernetes; Amazon ECS)
- Containerized applications :
Docker (Docker container, Docker-compose)
- Virtualization technologies :
VirtualBox, Vmware
- Agile outils :
Contrôle de version (Git/GitLab), tickets (JIRA), Bitbukets, Trello, Wiki (Confluence), Jetbrains
- OS :
Linux, Windows
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✓ Outils

RStudio • SQL • SPSS • SAS • Jamovi • JASP • Excel

✓ Méthodes & tests statistiques

t de Student • ANOVA • MANOVA • ANCOVA • Régression (linéaire & logistique) • Corrélation • Khi-deux • Tests non paramétriques • ACP • AFC • Analyse factorielle exploratoire • Classification / Clustering • Médiation • Modération • Interprétation

✓ Analyse de données & aide à la décision

- Préparation, structuration et fiabilisation des données (data preparation) avec SAS, R et SQL

- Analyses statistiques descriptives, exploratoires et multivariées sur des données métiers

- Production d’indicateurs de performance et d’analyses exploitables pour l’aide à la décision

✓ Choix et mise en œuvre des méthodes

- Préparation et structuration des bases de données

- Tests d’hypothèses et analyses univariées, bivariées et multivariées (ANOVA / ANCOVA)

- Régressions linéaires et logistiques

- Analyses factorielles (ACP / AFC)

- Modèles de médiation et de modération

- Classification / clustering

1) Accompagnement académique

- Cours, TD, projets et travaux en statistique

- Aide à la compréhension et à l’interprétation des résultats

- Préparation aux examens et présentations académiques

2) Analyse statistique

- Statistiques descriptives (univariées et bivariées)

- Analyses multivariées

- Exploration des données et détection des valeurs aberrantes

3) Tests statistiques

- Corrélations (Pearson, Spearman, Kappa de Cohen)

- Tests t (un et deux échantillons, indépendants ou appariés)

- Khi-deux, tests binomiaux

- z-scores et indicateurs associés

4) Modélisation statistique

- Régressions linéaires (simple et multiple)

- Régression logistique

- Interprétation des coefficients, diagnostics et validation des modèles

5) ANOVA & ANCOVA

- ANOVA à un ou plusieurs facteurs

- ANOVA à mesures répétées

- Effets fixes et aléatoires

- Tests post-hoc et tailles d’effet

6) Analyses factorielles

- ACP / PCA (scree plot, scores factoriels, matrices)

- Analyse factorielle exploratoire

- Rotations factorielles

- Validation et interprétation des structures et des clusters

✓ Reporting & communication

- Reporting clair, structuré et synthétique des résultats

- Visualisations adaptées aux décideurs

- Aide à la prise de décision stratégique et opérationnelle
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