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Informatique ( Programmation , modelisation , apprentissage , frimeworks ) .
La programmation, appelée aussi codage dans le domaine informatique , est l'ensemble des activités qui permettent l'écriture des programmes informatiques. C'est une étape importante du développement de logiciels , l'apprentissage , maitrise des bases de données .
La conception d’une base de données passe par les 6 étapes suivantes indiquées selon leur ordre chronologique de réalisation. Les 4 premières étapes consituent la phase de modélisation :
1) Rédaction des règles de gestion
2) Création du dictionnaire des données
3) Identification des dépendances fonctionnelles
4) Création du Modèle Conceptuel des Données (MCD)
5) Création du Modèle Logique des Données (MLD)
6) Création du Modèle Physique des Données (MPD)
et pour l'apprentissage ou Le Machine Learning est une technologie d’intelligence artificielle permettant aux ordinateurs d’apprendre sans avoir été programmés explicitement à cet effet. Pour apprendre et se développer, les ordinateurs ont toutefois besoin de données à analyser et sur lesquelles s’entraîner. De fait, le Big Data est l’essence du Machine Learning, et c’est la technologie qui permet d’exploiter pleinement le potentiel du Big Data. Découvrez pourquoi cette technique et le Big Data sont interdépendants.
La conception d’une base de données passe par les 6 étapes suivantes indiquées selon leur ordre chronologique de réalisation. Les 4 premières étapes consituent la phase de modélisation :
1) Rédaction des règles de gestion
2) Création du dictionnaire des données
3) Identification des dépendances fonctionnelles
4) Création du Modèle Conceptuel des Données (MCD)
5) Création du Modèle Logique des Données (MLD)
6) Création du Modèle Physique des Données (MPD)
et pour l'apprentissage ou Le Machine Learning est une technologie d’intelligence artificielle permettant aux ordinateurs d’apprendre sans avoir été programmés explicitement à cet effet. Pour apprendre et se développer, les ordinateurs ont toutefois besoin de données à analyser et sur lesquelles s’entraîner. De fait, le Big Data est l’essence du Machine Learning, et c’est la technologie qui permet d’exploiter pleinement le potentiel du Big Data. Découvrez pourquoi cette technique et le Big Data sont interdépendants.
Informations supplémentaires
vous devez avoir votre propre materil , et une machine assez puissante ( cela depend de ce que vous voulez installer ) , car les moyens ca aide enormement d'apprendreLieu
Au domicile de l'élève: Autour de Paris, France
|
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Info générales
Age : | Enfants (7-12 ans) Adolescents (13-17 ans) Adultes (18-64 ans) Seniors (65+ ans) |
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Niveau du Cours : | Débutant Intermédiaire Avancé |
Durée : | 60 minutes 90 minutes 120 minutes |
Enseigné en : | français, anglais, arabe |
Présentation
Détenant deux diplômes en informatique , exactement dans la data ( Licence & Master )j'ai pu entamer un grand groupe de l'IT comme DATA Engineer .
Certifié par Google comme Proffesional Data Engineer
À travers mon parcours , j'ai fait énormément de formations complémentaires , d'efforts
puisque la formation initiale n'est jamais suffisant pour être a la hauteur et différent des autres, c'est pour cette raison que je me preste ici, apporter mon aide et mon expertise aussi .
Education
Master Parcours DATA , Université de Paris ( Paris 75013, Avenue de France )Programmation : Python , Java , Kotlin , Scala , WEB ( html, css, xml )
SGBD : SQL , NoSQL
Apprentissage : ScikitLearn , Pytorch , Pandas , Tensorflow
Cloud : Google cloud platform
Business intelligence : DataStudio , PowerBi
BigData : Batch/Stream data ( Beam , spark ) ...
Expérience / Qualifications
5 ans d'etudes en Data , programmation , algorythmes , apprentissage , traitement , analyse et SGBD ( Systems de gestion des bases de données ) .1 an dans le poste DATA Enginner .
Poser une question
Envoyez un message à Ahmed et dites-lui ce que vous souhaitez apprendre :
Plus vous serez précis sur votre recherche de cours, sur vos disponibilités... plus Ahmed sera en mesure d'accepter rapidement votre demande.
Disponibilité semaine type
(GMT -05:00) New York
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Si vous n’êtes pas satisfait de votre premier cours, Apprentus vous trouvera un autre professeur ou vous remboursera le cours.
Réputation Apprentus
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Contenu du Cours :
1. Mathématiques :
- Algèbre, géométrie, calcul différentiel et intégral.
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2. Physique :
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3. Informatique :
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Chercheur en machine learning et actuariat , donne Cours de Machine Learning, Deep Learning avec Python ou R.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.
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3.1. Intro ML
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3.3. Kernel
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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.
Halil
Cours Particulier en Maths - Physique - InformatiqueÀ travers mon expérience et mes observations en tant qu’étudiant en double licence Math physique et science pour l'Ingénieur à l'université Paris-Saclay, j’ai constaté que chaque élève a sa façon d'appréhender les connaissances, les analyser puis les apprendre ce qui constitue son caractère appréhensif.
Grâce à cette observation j’ai développé une méthode qui consiste à identifier le rythme de l'élève et de le soutenir pour l’améliorer et cela grâce à l'abordage général de la matière tout en suivant une structure du cours adapté au besoin de l'élève et son rythme spécial qui le caractérise. De plus, les mini-exercices pendant l'explication et les exemples sont nécessaires pour la bonne compréhension et la maitrise des outils du cours.
En se basant sur mon expérience personnelle et mes compétences et aussi ma méthodologie d'enseignement, je souhaite être un bon soutien aux élèves du collège au lycée.
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