facebook

Découvrez les meilleurs cours particuliers de programmation informatique en France

Depuis plus de 10 ans, les professeurs particuliers de programmation informatique sur Apprentus vous accompagnent pour atteindre vos objectifs. Que vous soyez enfant, adulte, débutant ou professionnel, grâce à leurs cours particuliers à domicile ou en France, vous profitez d’un accompagnement sur mesure, ponctuel ou intensif.

237 professeurs particuliers de programmation informatique en France

0 professeur dans ma liste de favoris
|
+-

237 professeurs particuliers de programmation informatique en France

Professeur fiable: Bonjour , je suis doctorant en génie électrique et professeur agrégé en sciences de l'ingénieur , expérimenté dans le domaine de génie électrique, je propose des cours de soutien dans les matières des sciences de l'ingénieurs(Electronique,automatique,électrotechnique,automatisme,programmation). Electronique numérique Electronique analogique électromagnétisme (propagation des ondes hautes fréquences) Automatique (continu , échantillonné) électrotechnique (transformateurs , Machines électriques ,alimentation à découpage) Programmation c/c++ , Assembleur , ARM, STM32 énergie renouvelable (éolienne , PV) sciences de l’ingénieur RDM Python,VHDL Microprocesseur et Microcontrôleur PIC Traitement de signal et acquisition de données Sciences de l'ingénieur Ces cours permettent à l'élève de se remettre à niveau et de reprendre confiance dans toutes les matières scientifiques, de même qu'ils le préparent efficacement aux Baccalauréat, aux Classes Préparatoire ou examens divers des classes de l'ingénieur. OBJECTIFS DES COURS ET DÉMARCHE PÉDAGOGIQUE Reprise et approfondissement des notions fondamentales au travers d'exercices avec rappels de cours. Mettre l'élève dans une situation de questionnements et de recherche. Répondre aux problèmes et questions individuels Entrainement aux exercices afin d'atteindre une maitrise réelle des contenus. Apprendre à construire un raisonnement théorique à partir des faits observables ou des hypothèses. Préparation spécifique aux exigences du supérieur (approfondissement des contenus, augmentation des capacités de travail, enrichissement du bagage scientifique) Cette démarche pédagogique s'avère efficace puisqu'elle m'a conduit souvent à des résultats intéressants avec mes élèves. Professeur agrégé assure des cours de soutien en génie électrique
Programmation informatique · Circuits electroniques · Electrotechnique
Professeur fiable: ◾ Outils RStudio • SQL • SPSS • SAS • Jamovi • JASP ◾ 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
Statistiques · Analyse numérique · Programmation informatique
star icon
active star icon
(2 avis)
Francisco - Genève62€
Programmation informatique · Python · Informatique
star icon
active star icon
(2 avis)
Dafnis - Lausanne67€
Professeur fiable: Bonjour, Je suis un professeur de machine learning avec 5 ans d'expérience et je suis capable d'enseigner à tous les niveaux. Je suis spécialisé en utilisant Python et R pour enseigner les différents algorithmes de machine learning, y compris les réseaux de neurones, les arbres de décision et les algorithmes de clustering. J'ai également une expérience approfondie dans l'utilisation de libraries Python et R populaires comme TensorFlow, Keras, Scikit-learn et ggplot2. En plus de mon enseignement en matière de machine learning, je suis également capable d'aider mes étudiants à lire et à comprendre des articles de recherche pour leurs exposés, ainsi qu'à travailler sur des projets en Python et R. Je suis passionné par l'apprentissage automatique et j'aime partager mon savoir avec mes étudiants. Si vous êtes intéressé par mes services en tant que professeur de machine learning pour tous les niveaux, n'hésitez pas à me contacter. Je suis en mesure de vous enseigner les sujets suivants : 1.Python ou R 2.Exploration des données 3.Machinea learning 3.1. Intro ML 3.2. Linear Model -> Linear Models for Regression and Classification 3.3. Kernel -> Kernelization 3.4. Model selection 3.5. Ensemble model, -> Bagging / RandomForest, Boosting (XGBoost,LightGBM,...) , Stacking 3.6. Data préprocessing -> Data preprocessing -> Pipelines: choose the right preprocessing steps and models in your pipeline -> Cross-validation 3.7. Neural Networks -> Neural architectures -> Training neural nets: Forward pass: Tensor operations and Backward pass: Backpropagation -> Neural network design: Activation functions, weight initialization and Optimizers -> Neural networks in practice: Model selection, Early stopping, Memorization capacity and information bottleneck, L1/L2 regularization, Dropout, Batch normalization 3.8. Convolutional Neural Networks -> Image convolution -> Convolutional neural networks ->Data augmentation -> Model interpretation -> Using pre-trained networks (transfer learning) 3.9. Neural Networks for text -> Bag of words representations, Word embeddings, Word2Vec, FastText, GloVe En plus de mon enseignement en matière de machine learning, je peux également aider mes étudiants à se préparer pour les entretiens d'embauche pour des postes de data scientist.
Maths · Statistiques · Programmation informatique
Professeur fiable: Je suis passionné par l’enseignement et le partage de connaissances, particulièrement en informatique, et je m’investis dans le bénévolat pour aider les jeunes à développer leur logique, leur autonomie et leurs compétences numériques. En donnant des cours et en accompagnant les élèves dans leur apprentissage (programmation, algorithmique, bases de l’informatique), je cherche à créer un environnement positif où chaque étudiant se sent soutenu, motivé et capable de progresser à son rythme. Pour les élèves en spécialité Numérique et Sciences Informatiques (NSI) au lycée général, j’intègre l’apprentissage de langages comme Python, ainsi que des langages utilisés pour le web (HTML, CSS, JavaScript) et des bases de données (SQL), qui sont des outils concrets pour comprendre et pratiquer la programmation dès le lycée. Pour ceux en Bac technologique STI2D, option Systèmes d’Information et Numérique (SIN), je propose des approches adaptées à cette filière technique, avec des langages tels que Python, PHP, et C (notamment avec Arduino) pour des projets embarqués ou des prototypes informatiques. Ces langages permettent aux élèves de relier la programmation à des systèmes réels et des solutions numériques pratiques. Pour les élèves en Bac professionnel (par exemple Bac pro Systèmes Numériques), j’accompagne l’apprentissage vers des compétences plus appliquées, notamment autour des réseaux, des systèmes et de la programmation liée à l’environnement professionnel, afin de faciliter la transition vers le monde du travail ou des études supérieures dans l’informatique. Pour les étudiants en BTS informatique, je renforce l’enseignement des concepts fondamentaux et des langages utilisés dans les projets et les applications professionnelles (programmation structurée et orientée objet, scripts utiles en entreprise, etc.), afin de les aider à réussir leurs examens et à préparer leur insertion professionnelle ou leur poursuite d’études. Mon expérience en tutorat et en bénévolat m’a appris l’importance de l’écoute, de la patience et d’une pédagogie adaptée à chaque profil, pour favoriser la réussite, l’épanouissement personnel et l’envie d’apprendre dans toutes ces filières
Programmation informatique · Maths · Algorithmes
star icon
active star icon
(2 avis)
Doudou - Lille30€
Base de données · Programmation informatique
Résultat de la recherche 1 - 25 sur 2371 - 25 sur 237

Nos élèves de France 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 France de les évaluer.
Uniquement des avis d'élèves et garantis par Apprentus. Évalué 4.9 sur 5 sur une base de 106 avis.

Assistance informatique Apple 7/7 à domicile Mac, iPhone, iPad partout en suisse romande (Lausanne)
Jean-Michel
rating star
rating green star
Jean-Michel a des connaissances approfondies sur Mac. Il m'aide à maîtriser des applications telles que Photos et le Finder, par exemple. Il m'aide à accélérer les performances, la rapidité et le stockage d'un iMac datant de 2015. Mon iPhone 7 Plus étant tombé en panne, il m'a permis de récupérer les données et à optimiser les réglages. Nous avons importé dans la Photothèque des anciens albums de photos qui étaient sauvegardés sur un disque dur externe. La mise en service d'un micro-casque MP3 est actuellement "sur le chantier".
Commentaire de MAYA
Android : Programmation d'applications mobiles sous Android Studio (Paris)
Wissam
rating star
rating green star
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 !
Commentaire de FLORIAN
Maîtrisez Microsoft Excel, Word et PowerPoint de zéro à expert ! (Paris)
Salah Eddine
rating star
rating green star
Je suis ravie de mon 1er cour à distance et ma première expérience auprès de Mr Salah Eddine. A tout de suite compris mes attentes ,et explique les théories avec beaucoup facilité et clarté et très agréable. C'est un excellent enseignant je le recommande vivement. Merci encore Mr Salah Eddine
Commentaire de KARIMA
map iconCarte