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862 professeurs particuliers de programmation informatique par webcam

Amin

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France
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5.0

58 avis

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38€

60-min.

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13Élèves

Science des données appliquée et statistiques avec Python et R — Pour étudiants et professionnelsTraduisez ce texte en utilisant Google Translate.

Science des données appliquée et statistiques avec Python et R — Pour étudiants et professionnelsTraduisez ce texte en utilisant Google Translate.

Êtes-vous étudiant, ingénieur ou professionnel ayant besoin d'utiliser concrètement des données, et non pas seulement d'en apprendre la théorie ? Ce cours est construit autour de problèmes et de codes réels. Nous laissons de côté les formules théoriques et passons directement à l'application des statistiques et de la science des données comme le font les professionnels : avec Python (pandas, NumPy, scikit-learn, matplotlib) et R (RStudio). Ce que nous proposons, adapté à votre niveau et à vos objectifs : - Statistiques descriptives et inférentielles (celles qui comptent vraiment) - Nettoyage, exploration et visualisation des données - Régression, classification et introduction à l'apprentissage automatique - Principes de base des séries temporelles et des prévisions - R pour l'analyse statistique et la recherche académique À qui s'adresse ce programme : - Étudiants universitaires en statistiques, en économie, en ingénierie ou en biologie - Les professionnels souhaitant se spécialiser dans l'analyse de données ou la science des données - Les chercheurs qui doivent traiter et présenter correctement les données J'utilise Python et R professionnellement en tant qu'ingénieur en activité — tout ce que j'enseigne provient d'applications réelles, et non de simples exercices théoriques.

Favori des élèves

Sebastien

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Suisse
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4.9

16 avis

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6Élèves

La Méthode Gagnante en NSI : Entraînement Intensif et Stratégies d'Examen

La Méthode Gagnante en NSI : Entraînement Intensif et Stratégies d'Examen

Dominez l'épreuve de spécialité et sécurisez votre note Le baccalauréat de Numérique et Sciences Informatiques (NSI) ne se contente pas de tester vos connaissances : il évalue votre capacité à résoudre des problèmes complexes sous pression. La Méthode Gagnante est un programme d'entraînement intensif conçu pour les élèves de Première et Terminale qui refusent de laisser leur réussite au hasard. L’objectif est double : transformer vos lacunes techniques en automatismes et vous transmettre les stratégies d’examen utilisées par les meilleurs candidats pour maximiser chaque point du barème. Les atouts de ce programme intensif Ingénierie de l’Examen : Une analyse approfondie des attentes des correcteurs et des pièges récurrents des sujets de baccalauréat. Maîtrise du Temps : Des techniques concrètes pour gérer vos écrits et vos épreuves pratiques sans stress. Pratique de Haut Niveau : Une immersion dans les annales les plus exigeantes avec des corrections détaillées et des feedback personnalisés. Accompagnement par un Expert : Profitez de l'expérience d'un ingénieur informaticien pour acquérir une vision professionnelle du code et de l'architecture. Efficacité Radicale : Un focus sur les notions "rentables" qui tombent systématiquement à l'examen. Architecture du Cursus de Performance 1. Algorithmique et Programmation : L’Exigence Python Optimisation : Complexité algorithmique (Notation Big-O), récursivité et stratégies de tri (fusion, rapide). Expertise Python : Compréhensions de listes, gestion avancée des fonctions, modularité et programmation orientée objet (POO). Fiabilité du Code : Apprendre à écrire un code propre, documenté et testé, conforme aux attentes du jury. 2. Structures de Données : La Colonne Vertébrale Organisation : Implémentation et manipulation des listes, piles, files et arbres. Théorie des Graphes : Algorithmes de parcours (BFS, DFS) et représentations par matrices ou listes d'adjacence. Efficacité : Choisir la structure de donnée optimale pour résoudre un problème spécifique. 3. Bases de Données et Systèmes Régaliens Modèle Relationnel : Conception de bases de données et schémas entité-association. Langage SQL : Maîtrise totale des requêtes, des jointures complexes (Inner, Left, Right) et des fonctions d’agrégation. Architecture et Réseaux : Compréhension du cycle d'instruction (CPU/RAM) et des protocoles de communication (Modèle OSI, TCP/IP, sécurisation). 4. Développement Web et Interactions Full-Stack Fondamentaux : Structure HTML, design CSS et dynamisation via JavaScript. Événements et DOM : Maîtriser l'interaction utilisateur pour les épreuves pratiques de NSI. Méthodologie et Approche Tactique Diagnostic de Performance : Un bilan initial pour identifier vos zones d'ombre et vos points forts. Entraînement "Live Coding" : Des séances interactives en ligne avec partage d'écran pour voir la logique de programmation se construire en temps réel. Simulation d'Épreuves : Travail intensif sur des sujets types pour forger une endurance intellectuelle et une rigueur rédactionnelle. Feedback Constructif : Analyse critique de vos solutions pour optimiser la clarté et la performance de votre code. Public visé Élèves de Première et Terminale visant l'excellence au baccalauréat et une mention. Futurs étudiants en écoles d'ingénieurs ou CPGE souhaitant consolider leurs bases scientifiques. Autodidactes ambitieux cherchant une structure rigoureuse pour valider leurs acquis informatiques. Ne révisez pas plus, révisez mieux Le succès en NSI est une question de méthode. Avec La Méthode Gagnante, vous ne vous contentez pas de réviser : vous vous préparez à dominer l'épreuve avec sérénité et précision. Inscrivez-vous dès aujourd'hui et donnez à votre dossier académique l'avantage qu'il mérite.

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Farouk

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Algérie
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5.0

2 avis

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21€

60-min.

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Apprenez la Programmation Orientée Objet en JavaScript 🧠⚙️

Apprenez la Programmation Orientée Objet en JavaScript 🧠⚙️

Ces cours font partie d’une formation structurée et progressive en Programmation Orientée Objet (POO) avec JavaScript, conçue pour les développeurs débutants ou intermédiaires qui souhaitent comprendre en profondeur le fonctionnement du langage, écrire un code plus clair, plus maintenable et se préparer sereinement aux frameworks modernes comme React ⚛️. La Programmation Orientée Objet est souvent perçue comme complexe ou abstraite. Mon objectif est simple : la rendre logique, concrète et applicable immédiatement. 🎯 Objectifs de la formation À l’issue de cette formation, vous serez capable de : Comprendre ce qu’est réellement la Programmation Orientée Objet (et quand l’utiliser) Créer et manipuler des objets en JavaScript de manière propre et efficace Utiliser les classes ES6, constructeurs et méthodes avec confiance Maîtriser this, le prototype et la logique d’instanciation Appliquer l’encapsulation, l’héritage et le polymorphisme sans confusion Éviter les erreurs classiques des débutants en POO Structurer votre code JavaScript comme un développeur professionnel 📖 Plan de formation – Programmation Orientée Objet en JavaScript 1. Introduction à la Programmation Orientée Objet 🧠 Comprendre le concept, les objectifs et les avantages de la POO. 2. Programmation procédurale vs POO Pourquoi le code non structuré devient vite ingérable. 3. Les objets en JavaScript Propriétés, méthodes et représentation du monde réel. 4. Le mot-clé this Comprendre le contexte d’exécution (souvent mal maîtrisé). 5. Limites des objets simples Pourquoi dupliquer du code est une mauvaise idée. 6. Fonctions constructrices Créer plusieurs objets à partir d’un même modèle. 7. Le mot-clé new Ce qu’il fait réellement sous le capot. 8. Le prototype Partage des méthodes et optimisation mémoire. 9. Classes ES6 Syntaxe moderne et bonnes pratiques. 10. Le constructeur Initialisation propre des objets. 11. Encapsulation des données Protéger l’état interne des objets. 12. Héritage entre classes Réutiliser du code intelligemment. 13. Le mot-clé super Communication entre classe parent et enfant. 14. Polymorphisme Un même comportement, plusieurs formes. 15. Composition vs héritage Choisir la bonne architecture. 16. Bonnes pratiques en POO Écrire un code lisible, évolutif et maintenable. 17. Erreurs fréquentes des débutants Les pièges à éviter absolument. 18. Exercice pratique guidé Création d’une classe concrète (produit, utilisateur, etc.). 19. Quiz d’évaluation (QCM) Valider la compréhension réelle des concepts. 🛠️ Méthode pédagogique : Comprendre avant d’écrire Cette formation repose sur une approche progressive et pragmatique : Explications claires et illustrées Exemples concrets issus de projets réels Exercices simples mais structurants Questionnement constant pour éviter l’apprentissage mécanique Adaptation au niveau et au rythme de l’apprenant Ici, on ne “récite pas la POO” — on la comprend. 🚀 Résultat pour l’apprenant À la fin de la formation, vous ne vous contenterez pas de savoir écrire une classe JavaScript. Vous saurez : 1- pourquoi elle existe 2- quand l’utiliser 3- et quand ne pas l’utiliser Vous repartirez avec : une compréhension solide de la POO un code plus propre et professionnel une base idéale pour aborder React, Node.js ou tout autre framework moderne

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Ziad

France
52€

60-min.

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Mathematics, Statistics, Signal Processing & Scientific Computing – University Level

Mathematics, Statistics, Signal Processing & Scientific Computing – University Level

I offer personalized university-level support in Mathematics, Statistics, Signal Processing, Data Analysis, and Scientific Computing for undergraduate, Master’s, and engineering students. Lessons are adapted to the student’s academic program, level, and objectives, whether the goal is to better understand theoretical concepts, solve exercises and problems, prepare for exams, analyze experimental data, or develop computational methods for scientific and engineering applications. Depending on the student’s curriculum and needs, lessons can cover: ¤ Mathematics — calculus, linear algebra, differential equations, complex numbers, numerical methods, Fourier analysis, and other mathematical tools used in physics and engineering ¤ Probability & Statistics — probability distributions, descriptive and inferential statistics, uncertainty, regression, statistical analysis, and interpretation of experimental data ¤ Signal Processing — time- and frequency-domain analysis, Fourier transforms, filtering, sampling, correlation, spectral analysis, noise analysis, and signal characterization ¤ Data Analysis — processing and visualization of scientific data, statistical interpretation, fitting, uncertainty analysis, and extraction of meaningful information from experimental measurements ¤ Scientific Computing — MATLAB and Python for numerical calculations, data processing, signal analysis, visualization, automation, and scientific applications My approach focuses on understanding the mathematical reasoning behind the methods rather than simply applying formulas or code. I help students connect theory with practical applications, understand why a particular method is appropriate, and progressively develop the ability to solve problems independently. I hold a PhD in Physics and have extensive experience using mathematics, statistics, signal processing, and scientific computing in experimental research. Throughout my doctoral work, I used MATLAB and Python for scientific data processing, filtering, correlation, noise and stability analysis, statistical characterization, and the analysis of optical measurements. Lessons can be provided in English or French, with explanations in Arabic whenever helpful.

Thioub

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Sénégal
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5.0

5 avis

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15€

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COURS D'ANALYSE DE DONNÉES STATISTIQUES : Maîtriser la manipulation, l’exploration et la modélisation de données pour la prise de décision

COURS D'ANALYSE DE DONNÉES STATISTIQUES : Maîtriser la manipulation, l’exploration et la modélisation de données pour la prise de décision

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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Gaëlle

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Portugal
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5.0

3 avis

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90€

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Construis des vrais projets: Programmation et Robotique pour Enfants (8-12 ans, FR/ES/EN)Traduisez ce texte en utilisant Google Translate.

Construis des vrais projets: Programmation et Robotique pour Enfants (8-12 ans, FR/ES/EN)Traduisez ce texte en utilisant Google Translate.

La plupart des enfants pensent que la programmation est pour les "enfants intelligents" ou les "futurs programmeurs." C'est faux. La programmation est comment les vraies gens résolvent les vrais problèmes. Dans cette classe, nous sautons la théorie. Ton enfant crée des choses réelles. Ce qu'il fera: ✓ Construire des vrais projets avec Scratch: un jeu qui fonctionne, une animation interactive, une histoire qu'il a codée ✓ Programmer des robots virtuels: résoudre des défis du monde réel (naviguer un espace inconnu, automatiser une tâche, construire un système) ✓ Créer en Minecraft Education: concevoir des mondes, automatiser des constructions, résoudre des problèmes de logique ✓ Expérimenter avec différents langages: non seulement apprendre "la bonne façon," mais comprendre qu'il y a plusieurs façons de penser un problème ✓ Collaborer et partager: travailler avec d'autres enfants, recevoir des retours, améliorer son travail ✓ Développer la pensée logique: non seulement pour la programmation, mais pour n'importe quoi: résoudre des problèmes de maths, des défis de sciences, des situations du monde réel Pourquoi c'est différent: Nous n'enseignons pas la syntaxe. Nous enseignons comment les programmeurs pensent. La plupart des cours de programmation pour enfants disent "voici le code, copie-le." Nous enseignons "quel problème essayons-nous de résoudre? Comment pourrions-nous le diviser en étapes? Quelles options avons-nous?" Quand vos enfants apprennent à penser comme des programmeurs, ils peuvent apprendre n'importe quel langage après. Ce qu'il rapporte à la maison: Un portfolio de 3–4 projets complétés et fonctionnels. La capacité de dire "j'ai construit ça." Et la compréhension profonde que le code est un outil pour faire des vraies choses. Format: En ligne ou Barcelone | Sessions de 60–90 min | Rythme flexible, aucune expérience préalable nécessaire Pour les enfants curieux de 8-12 ans qui veulent construire.

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MacDonald Digital

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Royaume-Uni
24€

60-min.

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Cours de développement web – Apprenez HTML, CSS, JavaScript, React et créez de vrais sites webTraduisez ce texte en utilisant Google Translate.

Cours de développement web – Apprenez HTML, CSS, JavaScript, React et créez de vrais sites webTraduisez ce texte en utilisant Google Translate.

Apprenez le développement web grâce à des leçons pratiques et concrètes conçues pour vous aider à comprendre comment les sites web modernes sont réellement construits. Les cours peuvent aborder HTML, CSS, JavaScript, la conception web réactive, React, la création de sites web, Git et GitHub, les outils de développement, les tests et le déploiement de sites web en ligne. Au lieu de nous concentrer uniquement sur la théorie, nous travaillerons à travers des exercices et des projets pratiques afin que vous puissiez appliquer ce que vous apprenez et construire progressivement vos propres sites web. Les cours sont adaptés à votre expérience et à vos objectifs. Que vous soyez novice en programmation, que vous appreniez déjà le développement web, que vous travailliez sur votre propre projet ou que vous cherchiez à perfectionner vos compétences, nous pouvons nous concentrer sur les domaines où vous avez le plus besoin d'aide. Les sujets abordés peuvent inclure : • Structure HTML et du site web • CSS et conception réactive • Principes fondamentaux de JavaScript • Développement React et par composants • Création et développement de sites web • Git et GitHub • Outils de développement et de débogage • Tests de sites web • Déploiement de projets en ligne • Projets de constitution de portefeuille • Comprendre le processus de développement web L’objectif n’est pas simplement de vous donner des réponses, mais de vous aider à comprendre pourquoi les choses fonctionnent, comment résoudre les problèmes de manière autonome et comment les différentes parties du développement web s’articulent.

Yousra

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France
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3 avis

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41€

60-min.

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Apprentissage automatique (analyse exploratoire des données, apprentissage automatique supervisé et non supervisé, apprentissage en profonde...Traduisez ce texte en utilisant Google Translate.

Apprentissage automatique (analyse exploratoire des données, apprentissage automatique supervisé et non supervisé, apprentissage en profondeur et apprentissage par renforcement)Traduisez ce texte en utilisant Google Translate.

L'apprentissage automatique est l'une des compétences les plus recherchées dans le monde moderne des applications d'IA, les embauches dans ce domaine ayant augmenté de 74 % par an au cours des quatre dernières années. Ce programme est conçu pour vous doter des compétences et de l'expérience nécessaires pour poursuivre une carrière réussie dans l'apprentissage automatique et explorer les principaux types d'apprentissage automatique : apprentissage non supervisé, apprentissage supervisé, apprentissage en profondeur et apprentissage par renforcement. Vous approfondirez également des sujets spéciaux pour compléter votre apprentissage. Le programme comprend 6 cours qui offrent une solide compréhension théorique et de nombreuses opportunités de pratiquer les principaux algorithmes, utilisations et meilleures pratiques associées à l'apprentissage automatique. Vous coderez vos propres projets en utilisant les frameworks et les bibliothèques open source les plus pertinents, et appliquerez ce que vous apprenez dans divers cours à un projet final. Que vous soyez déjà familiarisé avec la programmation Python, les statistiques et l'algèbre linéaire, ou que vous ayez simplement un intérêt général pour l'analyse de données et l'auto-apprentissage, cette série intermédiaire vous convient. Nous commençons par les bases, offrons une base théorique solide, des laboratoires de codage et des démonstrations, et développons des sujets plus avancés, ce qui en fait une expérience d'apprentissage passionnante et enrichissante.

Ai

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Portugal
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87€

60-min.

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Programme hebdomadaire : votre enfant crée avec l’IA (projets, éthique et autonomie)Traduisez ce texte en utilisant Google Translate.

Programme hebdomadaire : votre enfant crée avec l’IA (projets, éthique et autonomie)Traduisez ce texte en utilisant Google Translate.

Une visite (60 minutes) pour les enfants et les adolescents qui utilisent déjà la technologie, ChatGPT, les images, les jeux, et pour les familles qui souhaitent que cette curiosité ait une méthode, des limites et un résultat visible. Aucune évaluation préalable n'est nécessaire. Le premier cours sert à faire connaissance avec l'élève, à adapter le rythme (y compris en cas de besoins éducatifs particuliers) et à choisir le type de projet. Ce que nous faisons en semaines Semaines 1 et 2. Comment une IA « apprend » À travers des projets courts, nous analysons des données, des tendances et des biais. L'objectif n'est pas de mémoriser des définitions, mais de permettre aux étudiants d'expliquer, avec leurs propres mots, pourquoi un outil est approprié ou non. Semaines 3 et 4. Créez avec discernement. Création artistique, récits ou idées de jeux utilisant des outils génératifs. Nous travaillons sur les sujets à aborder, les questions de publication, la protection de la vie privée, les droits d'auteur et les cas où l'utilisation de l'IA est déconseillée (par exemple, pour copier des devoirs). Semaine 5. Projet final Un mini-projet personnel : une histoire écrite à quatre mains, une série d’images, un classificateur simple, une idée de jeu… Quelque chose qu’ils peuvent montrer à la maison et expliquer comment ils l’ont réalisé. Qu'est-ce que la famille emporte avec elle ? • un thème central sur 5 semaines, et non des cours aléatoires et sans but précis • Des habitudes d'utilisation sécuritaires qui sont également utiles à l'école • Enfin, un projet terminé et une brève note sur la marche à suivre. Si l'élève a des besoins éducatifs particuliers (TDAH, dyslexie, difficultés d'organisation ou de rythme), je décompose le travail en étapes plus courtes, j'utilise des aides visuelles et je mesure les progrès dans des tâches spécifiques, et non la vitesse.

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Nos élèves évaluent leurs professeurs de Cours de Programmation Informatique.

Pour vous garantir la qualité de nos professeurs de Cours de Programmation Informatique, nous demandons à nos élèves de les évaluer.

Uniquement des avis d'élèves et garantis par Apprentus. Évalué 4.9 sur 5 sur une base de 271 avis.

Je tiens à exprimer toute ma gratitude envers Amin. Grâce à son accompagnement rigoureux, sa pédagogie claire et sa grande disponibilité, j’ai pu mener à bien l’analyse statistique de mon mémoire dans les meilleures conditions. Il a su rendre des notions parfois complexes beaucoup plus accessibles, en prenant toujours le temps d’expliquer avec précision et patience. Ses conseils méthodologiques, pertinents et adaptés à mon travail, ont considérablement amélioré la qualité de mon analyse et renforcé ma compréhension des outils statistiques. Au-delà de ses compétences académiques, j’ai particulièrement apprécié son implication sincère et son soutien constant tout au long de mon travail. Amin est passionné et engagé, qui fait réellement la différence dans le parcours des etudiants qui suit.

Wissam est un professeur attentionné, disponible et très pédagogue. Il sait adapter les cours aux besoins de ses élèves et il fait preuve d'une grande flexibilité en ce qui concerne ses disponibilités. Evidemment expert dans son domaine, il a la faculté de cerner rapidement les problèmes rencontrés par ses élèves et les amener à comprendre facilement la solution la plus adaptée. Grâce à Wissam j'ai réussi à aller au delà de mes espérances ! Merci !

Je suis étudiant en science forensique à l'UNIL, et Giuliano m'a beaucoup apporté. Il est un super soutien en physique. Patient, enthousiaste, je me suis beaucoup amusé. J'ai beaucoup apprécié le fait qu'il s'assurait de savoir si je comprenais bien et m'encourageait à poser des questions, peu importe la complexité de celles-ci. Je me suis senti très à l'aise et j'ai bien appris :) Je vous recommande vivement de prendre rendez-vous avec lui!

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