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Prof agrégé en informatique et mathématiques, Master en Big Data et systèmes intelligents
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À propos d'ENNAHHAL
Professeur agrégé en informatique et mathématiques, titulaire d’un Master en Big Data Analytics et Smart Systems, j’enseigne avec passion les technologies émergentes et l’analyse de données. Mon approche pédagogique est centrée sur le développement de compétences pratiques et théoriques essentielles pour les métiers de demain.
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À propos du cours
- Primaire
- Collège
- Seconde
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niveaux :
Primaire
Collège
Seconde
Première
Terminale
BTS
Supérieur
Formation pour adultes
Débutant
Intermédiaire
Avancé
Enfants
- French
Toutes les langues parlées pour le cours :
French
Nous commencerons par une première séance de rencontre, où nous nous concentrerons sur l’identification des besoins spécifiques de l’élève ainsi que sur ses disponibilités. Ensuite, nous établirons ensemble un plan d’apprentissage adapté, qui répondra non seulement à ses objectifs, mais favorisera également son autonomie et l’aidera à approfondir ses compétences dans le domaine. En fonction de vos besoins et de votre niveau, voici quelques axes d’accompagnement possibles : Soutien académique : Je peux vous aider à mieux comprendre vos cours, devoirs et projets académiques en informatique et mathématiques. Cours théoriques : Nous explorerons les concepts fondamentaux derrière les algorithmes de Machine Learning, pour développer une intuition solide des méthodes utilisées. Initiation à Python et Data Science : Nous commencerons par les bases de Python, avec des exercices pratiques sur des bibliothèques clés de la Data Science et du Machine Learning comme Numpy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn, Sci-py, etc. Projets d'analyse prédictive : Nous pourrons travailler sur des problématiques de prévision, de classification ou de clustering, en couvrant le processus complet, du prétraitement des données jusqu'à la prédiction finale. Projets en vision par ordinateur : Pour approfondir vos connaissances, nous pourrons explorer les réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour le traitement d’image, en utilisant des outils comme Keras, TensorFlow, et OpenCV. Projets en traitement du langage naturel (NLP) : Nous aborderons divers types de réseaux de neurones récurrents (RNN), tels que les BI-RNN et LSTM, pour des projets en traitement de texte.
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Tarifs
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