Passionnés par la programmation, nous proposons des cours de soutien en Python adaptés à tous les niveaux, du débutant à l'avancé. Ces cours s'adressent aussi bien aux élèves des classes préparatoires aux grandes écoles (CPGE) qu'à toute personne souhaitant acquérir des compétences solides en programmation. Les leçons couvrent les bases essentielles de Python avec une approche pédagogique claire et accessible. Que vous découvriez la programmation ou que vous souhaitiez approfondir vos connaissances, vous bénéficierez d'un enseignement structuré et progressif. Avec un focus sur des concepts concrets et des exemples pratiques, ces cours visent à renforcer vos compétences de manière tangible. Vous serez guidé à travers les nuances de Python, en acquérant une compréhension approfondie qui vous sera utile aussi bien dans vos études que dans votre future carrière. Rejoignez-nous pour explorer les fondements de la programmation Python et progresser vers des niveaux plus avancés. Ensemble, nous bâtirons une base solide et développerons les compétences nécessaires pour réussir dans le monde dynamique de la programmation informatique.

Python est le langage de programmation open source le plus utilisé par les informaticiens. Ce langage s'est propulsé à l'avant-garde de la gestion des infrastructures, de l'analyse des données et du développement de logiciels. En effet, parmi ses qualités, Python permet aux développeurs de se concentrer sur ce qu’ils font plutôt que sur la manière dont ils le font. Il a libéré les développeurs des contraintes de forme qui occupaient leur temps avec les langages plus anciens. Ainsi, développer du code avec Python est plus rapide qu’avec d’autres langages. Je suis un ingénieur logiciel qui aime partager ce que je fais. Je profite de l'enseignement et de la motivation des gens. J'ai l'habitude de travailler avec des personnes d'âges différents. Je crois à la segmentation, à la visualisation des progrès, aux résultats objectifs et à la pratique. le programme de formation : Python #1 : Introduction et codage du premier programme Python #2 : Variables et opérations Python #3 : Conditions et boucles Python #4 : Fonctions et modularité Python #5 : Introduction à la programmation objet Python #6 : classes et attributs Python #7 : propriétés d'encapsulation et d'héritage Python #8 : chaînes, listes, tuples et dictionnaires Python #9 : fichiers

Python est un langage de programmation interprété, orienté objet et de haut niveau avec une sémantique dynamique. Ses structures de données intégrées de haut niveau, associées à un typage dynamique et à une liaison dynamique, le rendent très attractif pour le développement rapide d'applications, ainsi que pour une utilisation en tant que langage de script ou de collage pour connecter des composants existants entre eux. La syntaxe simple et facile à apprendre de Python met l'accent sur la lisibilité et réduit donc le coût de la maintenance du programme. Python prend en charge les modules et les packages, ce qui encourage la modularité du programme et la réutilisation du code. L'interpréteur Python et la bibliothèque standard étendue sont disponibles sous forme source ou binaire sans frais pour toutes les principales plates-formes, et peuvent être librement distribués. Je peux vous aider à apprendre le python étape par étape

Enseignant diplômé propose une pédagogie individualisée, une aide à la préparation des interrogations ou des examens. Mon but est de faire progresser les étudiants sans le surcharger. --> Apprendre les langages du programmation. -->Création des applications desktop ou web . --->Cours pour les débutants et expérimentés.

Bonjour Tout le monde, Merci de prendre le temps de voir mon profile. Je suis ingénieur informatique. J'ai énorme d'expériences liées a la programmation informatique surtout le langage Python, C, et JavaScript. Je serai ravi de partager avec vous mes acquis via cette excellente plateforme a travers les formations que je vous offrirai. Hâte de commencer avec vous cette voyage d'apprentissage. Merci.

Je suis un Data Scientist/Ingénieur Statisticien spécialisé dans les services de machine learning et de data mining. J'ai une grande expérience dans l'analyse de données et la mise en place de modèles prédictifs pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées. Je propose des services de machine learning et de data mining pour aider les entreprises à extraire de la valeur de leurs données. Mes domaines d'expertise incluent: Modèles de régression: linéaire, logistique, multinomiale, poisson, etc. Modèles de classification: arbres de décision, forêts aléatoires, SVM, etc. Clustering: k-means, DBSCAN, etc. Réseaux de neurones: réseaux de neurones artificiels, réseaux de neurones convolutifs, réseaux de neurones récurrents, etc. Traitement du langage naturel: analyse de sentiment, classification de texte, etc. Analyses de séries chronologiques: ARIMA, SARIMA, etc. Je peux vous aider à préparer vos données, à construire des modèles, à évaluer leur performance et à les déployer. J'utilise des outils tels que Python, R, TensorFlow, Keras, PyTorch, scikit-learn, etc. N'hésitez pas à me contacter si vous avez besoin d'aide pour vos projets de machine learning et de data mining. Je suis disponible pour des consultations individuelles, des formations ou des projets à plus grande échelle.

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Python est l'un des meilleurs, voire le meilleur, langage pour débuter l'apprentissage de la programmation. Il est également l'un des langages les plus utilisés aujourd'hui, notamment dans des domaines avant-gardistes tels que l'apprentissage automatique. Cette popularité fait que Python est constamment en évolution. Il offre une large gamme d'outils et de bibliothèques, qui sont gratuits et très variés. En tant qu'ingénieur aéronautique, j'aime partager mes connaissances et j'en tire satisfaction en enseignant et en motivant les autres. J'ai l'habitude de travailler avec des personnes de différents âges. Je crois en l'importance de segmenter l'apprentissage, de visualiser les progrès, d'établir des objectifs concrets et de pratiquer régulièrement. Au-delà de ces principes généraux, il n'existe pas de règle ou de méthode magique. Certaines approches fonctionnent avec certains élèves mais pas avec d'autres. L'adaptation aux besoins individuels est donc l'objectif principal des cours particuliers. Je ferai donc de mon mieux pour trouver ce qui motive et aide mon élève.

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Ce que vous allez apprendre : Principes de base : Introduction à la programmation, algorithmes, et structures de données pour acquérir une base solide. Bibliothèques et Frameworks avancés : NumPy, Pandas, et Django pour développer des applications web et analyser des données efficacement. Projets pratiques : Applications réelles pour renforcer vos compétences et constituer un portfolio valorisant. Comment vous allez en bénéficier : Étudiants : Obtenez les compétences nécessaires pour exceller dans vos projets académiques et poser les bases de votre carrière. Autodidactes : Évitez les erreurs courantes et progressez rapidement grâce à des instructions claires et pratiques. Professionnels : Améliorez vos compétences pour répondre aux exigences du marché et évoluer vers de nouvelles opportunités professionnelles. Pourquoi choisir mes cours ? : Approche personnalisée : Chaque cours est adapté à votre niveau et à votre rythme d’apprentissage pour vous garantir un accompagnement sur mesure. Théorie et pratique : Vous combinerez les concepts théoriques avec des exercices pratiques pour une compréhension complète et durable. Résolution de problèmes réels : Apprenez à surmonter les défis rencontrés en programmation, de la correction des bugs à l’optimisation des performances.

Bienvenue dans « Machine Learning with Python and PyTorch : Practical Hands-on Training », un cours adapté aux débutants conçu pour vous présenter le monde passionnant de l'apprentissage automatique à l'aide de deux des outils les plus populaires du secteur : Python et PyTorch. Ce cours se concentre sur un apprentissage pratique et pratique, vous garantissant d'acquérir les compétences nécessaires pour commencer à créer vos propres modèles d'apprentissage automatique. #### Objectifs du cours: - **Introduction à l'apprentissage automatique :** Comprendre les concepts et principes de base de l'apprentissage automatique. - **Programmation Python pour l'apprentissage automatique :** Apprenez les bases de la programmation Python adaptées aux applications d'apprentissage automatique. - **Principes de base de PyTorch :** Familiarisez-vous avec PyTorch, un framework d'apprentissage en profondeur puissant et flexible. - **Expérience pratique :** Acquérez une expérience pratique en travaillant sur des projets et des exercices du monde réel. - **Création et évaluation de modèles :** Apprenez à créer, former et évaluer divers modèles d'apprentissage automatique. #### Plan de cours: 1. **Introduction à l'apprentissage automatique :** - Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ? - Types d'apprentissage automatique : apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement - Applications de l'apprentissage automatique dans différentes industries 2. **L'essentiel de la programmation Python :** - Introduction à la programmation Python - Structures de données et bibliothèques (NumPy, Pandas) - Manipulation et visualisation de données de base (Matplotlib, Seaborn) 3. **Démarrer avec PyTorch :** - Introduction à PyTorch et son écosystème - Mise en place de votre environnement et installation - Comprendre les tenseurs et les opérations tensorielles de base 4. **Créer votre premier modèle d'apprentissage automatique :** - Prétraitement et préparation des données - Diviser les données en ensembles de formation et de test - Construire un modèle de régression linéaire simple avec PyTorch 5. **Modèles de formation et d'évaluation :** - Comprendre le processus de formation - Fonctions de perte et algorithmes d'optimisation - Évaluation des performances du modèle à l'aide de métriques 6. **Modèles et techniques avancés :** - Introduction aux réseaux de neurones - Construire et former un réseau de neurones avec PyTorch - Exploration des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour la classification d'images 7. **Projets et applications pratiques :** - Projets pratiques pour renforcer l'apprentissage - Applications concrètes et études de cas - Conseils et bonnes pratiques pour réussir vos projets de machine learning 8. **Prochaines étapes de votre parcours d'apprentissage automatique :** - Explorer d'autres ressources d'apprentissage - Rejoindre des communautés et des forums d'apprentissage automatique - Préparation aux sujets et cours avancés #### Qui devrait s'inscrire : - Débutants sans expérience préalable en apprentissage automatique - Les personnes intéressées à apprendre la programmation Python - Aspirants data scientists et passionnés d'apprentissage automatique #### Conditions préalables: - Connaissances informatiques de base et familiarité avec les mathématiques de niveau secondaire - Aucune expérience préalable en programmation ou en apprentissage automatique n'est requise #### Résultats du cours : A la fin de ce cours, vous serez capable de : - Comprendre les concepts fondamentaux du machine learning - Écrire et exécuter du code Python pour les tâches d'apprentissage automatique - Utilisez PyTorch pour créer, former et évaluer des modèles d'apprentissage automatique - Appliquez vos connaissances à des problèmes et des projets du monde réel - Passez aux prochaines étapes pour faire progresser vos compétences en apprentissage automatique Rejoignez-nous dans « Machine Learning avec Python et PyTorch : formation pratique » pour vous lancer dans votre voyage dans le monde fascinant de l'apprentissage automatique. Acquérez les compétences et la confiance nécessaires pour créer et déployer vos propres modèles et commencez dès aujourd’hui à avoir un impact grâce au machine learning.

Diplômé de l'EPFL en robotique, les mathématiques et la physique sont les fondements de ma formation. Au fil des années, j'ai eu la chance d'assister de nombreux élèves en tant que tuteur personnalisé (CVAJ), animateur d'atelier de vulgarisation scientifique (SPS, EPFL), ou encore en tant qu'assistant de cours (cours de robotique à l'EPFL). J'assiste sur: - Les mathématiques, en incluant les fondamentaux jusqu'à l'analyse, la trigonométrie, l'algèbre... - La physique, particulièrement sur la physique mécanique. - L'informatique, avec des cours de python.