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Paris 16e 
Paris 16e 
  • (5 avis)
E
ELISA
« Professeur très investi dans ses cours et pédagogue. J’avais... Lire plus »
E
ELISA
« Professeur très investi dans ses cours et pédagogue. J’avais notamment beaucoup de questions sur le traitement de texte WORD et comment m’améliorer, Lucas a su m’apprendre plusieurs méthodes et techniques pour aller plus rapidement. Je le recommande vivement ! »
45€/h
Profil et diplôme vérifiés
Temps de réponse 5h
Cours proposés par Lucas
  • Individuel
Ces cours peuvent se dérouler
Matières enseignées
  • Facebook
  • Instagram
  • Navigateurs web
  • Google Chrome
  • Snapchat
  • Internet Explorer
Niveaux
  • Tous niveaux

LA DÉCOUVERTE DE L'INFORMATIQUE POUR TOUS (Cours, Initiations, Questions) - TOUS NIVEAUX - Webcam - Se déplace

Méthodologie

Je suis en Master 2 - Intelligence artificielle à Paris - Descartes.
J'ai obtenu ma licence D'informatique à L'Université Pierre Et Marie Curie en Juin 2017

C’est avec plaisir que je vous aiderai à apprendre l’informatique ou à vous perfectionner dans ce domaine

Parcours

Programmation
C, Python (Ipython notebook), Java (Gradle, J2E, JPA, Web Services, Spring Boot), C++, R, PHP
Web: HTML, CSS, SCSS, JS, JQuery, MAMP, SQL, NoSQL, Vue.js, AngularJS, Angular, Node.js
Applications IOS: Swift
Bash, Makefile, git
Docker,Docker-Compose
AWS EC2
Spark

Windows, Mac, Linux ( installation, maintenance, Initiation)
Bureautique: Word, Excel, VBA (macros,functions,etc...), etc ....

Initiation à l'informatique ( Utilisation d'un ordinateur, Aller sur internet, ouvrir un éditeur de texte, Préférences systèmes, etc ...)

Intelligence Artificielle
Machine/Deep Learning (Ex: sklearn, keras, tensorflow)
Recommender system
Data Science (Ex: nltk, sklearn)
Text Mining: Tokenization, Stemming, lemmatization, etc...
Clustering: kmeans, skmeans, Méthodes Factorielles, Clustering Hiérarchique, Régression Linéaire et logistiques, LDA/QDA (factoextra,FactoMineR)
(Naive Bayes, DecisionTree, Random Forrest, MultiLayer Perceptron, etc ...)

Biostatistiques
L'analyse de survie VS Machine/Deep Learning (risques compétitifs, censure, Cox, Fine-Gray, Réseau de neurones, Forêt Aléatoire de Survie)

Tarifs

Tarifs pour des cours par webcam : 40€/h
Tarifs pour 5 heures de cours : 225€
Tarifs pour 10 heures de cours : 250€
Cours proposés par Lucas
Individuel
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Matières enseignées
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Curriculum Vitae de Lucas

Lucas Iscovici

Cherche une thèse de doctorat en Data Science/Machine Learning/Deep Learning dans le domaine medical

Tel: (information cachée)
Adresse: 49 rue du Ranelagh, 75016 Paris
Site: (information cachée)
(information cachée)/
Email: (information cachée)

EXPERIENCES ET FORMATIONS
Inserm | IAME | BIPID
Stage M2 - Analyse de survie - Machine learning - Data
Science
FEV 2019 - PRÉSENT
Prédiction de la mortalité chez des patients victimes d’un sepsis en réanimation avec la prise en compte de risques compétitifs
Université Paris Descartes

Master en Informatique (Intelligence Artificielle -
Apprentissage Automatique pour la Science des Données)
(Artificial Intelligence - Machine Leaning For Data Science)
SEP 2017 - PRÉSENT
Apprentissage supervisé, Apprentissage par renforcement, Apprentissage non supervisé, Analyse
de donnée temporelle, Classification croisée, Auto-Encodeur, Modèles de mélanges, Visualisation
de données, Management de projet (Agile), Droit de l'informatique et prop industrielle, Deep
Learning

Université Pierre et Marie Curie
Licence Mono-Informatique
SEP 2014 - JUIL 2017
Python (numpy, pandas, scikit-learn), C, PHP, SQL, Bash, Java, HTML, CSS, JS, AJAX, NOSSQL Web,
AdminSys, AI Data, AI Agent, POO, DB, Network, Design Pattern, Supervised Learning,
Reinforcement Learning, UnSupervised Learning

IB DIGITAL
Co-Créateur de la société IB DIGITAL SAS, et d’une
structure dénommée L’AgenceWebEtudiante.fr
SEP 2016 - SEP 2018
Réalisation de sites Web professionnels dans le domaine juridique et dans les activités du
transport et de la restauration.
Réalisation d’une application mobile (ios) professionnel pour les VTC


COMPÉTENCES
Apprentissage automatique (Machine Learning), Science des données (Data Science), Deep
Learning, Programmation web, Python, C ++, Java, R, Git, Docker, Bash, C , Swift, PHP, NoSQL,
Visual Basic pour Applications (VBA), Apache Spark, Keras, Tensorflow, xgboost, AWS EC2, Sklearn


CERTIFICATIONS
Data Scientist with Python Track (combines statistical and machine
learning techniques with Python programming to analyze and interpret
complex data)
DataCamp

Biomedical Image Analysis in Python (the fundamentals of image analysis
using NumPy, SciPy, and Matplotlib)
DataCamp

Natural Language Processing Fundamentals in Python Course
DataCamp

Introduction to Recommender Systems: NonPersonalized and Content-
Based
Coursera


PROJETS
La classification croisée appliquée aux données textuelles usuelles
Mettre en pratique quelques méthodes de visualisation telles que ACP, AFC, AFCM, MDS et de
classification telles que kmeans, CAH et NMF (scikit-learn)
Co-clustering: Blockcluster, Coclust, biclust

Exploration visuelle des données
Ce projet est un travail sur données réelles. Il s'agit de mettre en oeuvre les méthodes vues en
cours sur plusieurs jeux de données proposés (pomeroy, gordon)
Algorithmes avec approche Linéaire: ACP, LDA, MDS
Algorithmes avec approche Non Linéaire: Isomap, LLE
Language Utilisé: R (factoMineR, factoextra, tidyverse, MASS,...)

Comparaison des modèles d'extraction de caractéristiques discriminantes
Nous proposons quelques techniques de visualisation et de réduction de données sur le jeu
de données Fashion-MNIST en association avec un modèle d’apprentissage.
Auto-encodeur, ACP, t-SNE, K-means, Fashion-MNIST (Sklearn, Keras)

Analyse des Sentiments sur AMAZON (Supervisé)
Combinaison des N-grams(unigram, bigram,trigram) et de méthodes ensemblistes (Naive
Bayes, Voting, Stacking)
Scraping Sur Amazon (PHP)
Préprocessing: Text Mining (scikit-learn, NLTK ) Tokenization, stop words, encoding, bag of
words, Regex ... (nltk) Lemminization -> Treetagger
Models: MultinomialNB, VotingClassifier(soft, hard), Stacking

Méthodes de clustering pour des données législatives et judiciaires (R)
(Non Supervisé)
Étude comparative de différent algorithmes et critères de choix de nombre de classes (CAH,
Kmeans, Skmeans, Tf-Idf, khi-2, Elbow, Silhouette, Gap ) Preprocessing: Text Mining Bash,
Regex, Tokenization, etc ... (script bash et python)
Clustering: CAH (min,max,average,ward) kmeans (avec et sans TF-IDF) (avec et sans la metrique du
khi-2)
Différentes metrics : critère du Kaiser (du coude) (wss) silhouette gap
Visualisation: Factoextra


EXPÉRIENCES DIVERSES
Superprof en Informatique
J'ai donné près de 100 heures de cours d'informatique en programmation Web et mobile
(IOS), Java et VBA

Les 5 avis sur Lucas
  • 5/5

Toutes nos évaluations sont collectées par nos services et sont fiables à 100%. Elles correspondent à une vraie expérience vécue par les élèves du professeur.

5 recommandations

E
ELISA

Professeur très investi dans ses cours et pédagogue. J’avais notamment beaucoup de questions sur le traitement de texte WORD et comment m’améliorer, Lucas a su m’apprendre plusieurs méthodes et techniques pour aller plus rapidement.

Je le recommande vivement !

C
Catherine

Lucas est très attentif et explique avec beaucoup de patience et de compétence. J’avais du mal à comprendre le fonctionnement de mon ordinateur , lorsqu’il est parti j’avais tout compris ! Je le remercie vivement. Catherine

C
Charlotte

Lucas m'a aidé régulièrement (1 fois par semaine) à me perfectionner en VBA dans le cadre de mes études universitaires.

Il etait vraiment très pédagogue et à l'écoute ! Je ne comprenais rien et grâce à lui j'ai pu obtenir une moyenne de 15/20 en informatique au second semestre.

Je le recommande donc vivement !!!

A
Anis

Etudiant en Master 1, machine learning for data science, je suis également un camarade de classe de Lucas.
C'est une personne imprévisible et très créative, toujours en quête de nouvelles technologies. Sa passion pour l'informatique est claire, je me rappel du projet qu'on avait réalisé ensemble concernant l'analyse sémantique des twitt d'Amazon. Il est vraiment pédagogue et méthodique, je vous recommande vivement d'apprendre de quelqu’un qui maîtrise ce qu'il fait et surtout de la bonne façon et avec passion et enthousiasme. Après tout, le premier cours est gratuit ;)

M
Martin

Lucas est un passionné d’informatique et possède un sens prononcé pour la pédagogie.

Il me paraît être le partenaire idéal pour quiconque désire en apprendre plus sur l’informatique.

C’est ainsi que je vous le recommande vivement !

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