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Découvrez les meilleurs cours particuliers de base de données à Tunis

Depuis plus de 10 ans, nos professeurs particuliers de base de données sont là pour vous aider à progresser et à concrétiser vos ambitions. Avec leurs cours particuliers à domicile ou à Tunis, profitez de la qualité d’un enseignement personnalisé adapté à vos objectifs, vos disponibilités et votre style d’apprentissage.

9 professeurs particuliers de base de données à Tunis

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9 professeurs particuliers de base de données à Tunis

Professeur fiable: Salut les étudiants, Foundation of Data Science est destiné aux débutants complets. Ce cours est une connaissance approfondie et des outils pratiques pour utiliser et travailler avec différents types de données. Acquérir une expérience pratique dans le pipeline de la science des données en acquérant la maîtrise du langage de codage de la science des données R. Foundations of Data Science s'adresse à ceux qui travaillent avec des données structurées (feuilles de calcul et tableaux de données) et non structurées et qui ont besoin de comprendre comment automatiser les données pour obtenir des informations, contribuer aux discussions stratégiques et prendre des décisions basées sur les données. Avec mon cours, vous acquerrez une large compréhension des outils et des techniques utilisés pour travailler avec des données. 1. Qu'est-ce que les données : découvrez les types, les structures et les cadres de données 2. Interagir avec les données : comprendre comment les données sont utilisées et comment utiliser les données 3. D’où proviennent les données : les processus d’acquisition et de partage des données 4. Stockage et structuration des données : Travailler avec différents types de bases de données et d'ensembles de données 5. Nettoyage des données : travailler avec des ensembles de données désordonnés ou incomplets 6. Analyser les données : obtenir des informations grâce aux techniques et outils de science des données 7. Visualisation des données : meilleures pratiques et outils pour la visualisation et la présentation des données 8. Apprentissage automatique et intelligence artificielle : comment les données sont utilisées par les machines 9. Travailler en tant que Data Scientist : Que font réellement les data scientists ? 10. Data & Society : Éthique et usages des données dans la société
Base de données · Informatique
Base de données · Programmation informatique · Mysql
Professeur fiable: Je suis un freelance diplômé de l'Université de Westminster, où j'ai commencé mon parcours dans la programmation. Au cours de mes études, j'ai commencé à appliquer mes compétences en programmation pour résoudre des problèmes physiques et mathématiques. Depuis, j'ai développé une passion pour l'apprentissage continu et j'ai élargi mon expertise dans la mise en œuvre de données et le développement de logiciels. Depuis 16 ans, je propose des cours particuliers de programmation, aidant les étudiants de tous âges et de tous horizons, des débutants aux apprenants avancés. Que vous soyez un étudiant cherchant à créer un portfolio de projets, à vous préparer à un examen ou un professionnel souhaitant apprendre Python grâce à des applications pratiques, je peux vous aider à atteindre vos objectifs. Ce que j'offre : Apprenez Python en créant des projets : des bases aux concepts plus avancés, vous apprendrez la programmation grâce à une expérience pratique, en travaillant sur des projets réels qui consolident votre compréhension. Cours personnalisés : j'adapte chaque leçon à votre style d'apprentissage et à vos besoins, que vous débutiez ou que vous cherchiez à approfondir vos compétences. Accompagnement de projet : Que vous travailliez sur un portfolio, que vous réalisiez un projet de bootcamp ou que vous vous prépariez à un examen, je vous propose des conseils et une assistance pour vous aider à réussir. Approche étape par étape : avant chaque leçon, vous recevrez des supports d'étude et des exercices conçus pour vous aider à comprendre les concepts que nous aborderons. Ensuite, vous recevrez des devoirs pour renforcer ce que vous avez appris. Cours en ligne flexibles : apprenez dans le confort de votre maison grâce à un horaire flexible. Je travaille actuellement en freelance, collaborant avec des entreprises, des startups et des écoles pour dispenser des cours de programmation en ligne. Si vous avez hâte d'apprendre Python de manière pratique et engageante, ou si vous avez des questions, n'hésitez pas à m'envoyer un message - je vous répondrai sûrement. Je vous remercie, Alex
Python · Programmation informatique · Base de données
Professeur fiable: Bienvenue dans les bases de la Data Science avec Python appliquées à des cas réels ! Dans ce cours, nous couvrirons les concepts et techniques fondamentaux de la science des données en utilisant le langage de programmation Python. Le cours commencera par un aperçu des concepts clés de la science des données, y compris les types de données, les structures de données et l'analyse statistique. Nous aborderons ensuite les bases de la programmation Python, y compris les variables, les types de données, les boucles, les fonctions et les classes. Une fois que nous aurons couvert les bases de la programmation Python, nous plongerons dans le monde de l'analyse et de la manipulation de données avec la bibliothèque Pandas. Vous apprendrez comment importer, nettoyer et transformer des données à l'aide de Pandas et comment effectuer une analyse statistique de base sur les données. Ensuite, nous explorerons la visualisation de données avec les bibliothèques Matplotlib et Seaborn. Vous apprendrez à créer différents types de tracés et de graphiques pour visualiser les données et en tirer des enseignements. Dans la seconde moitié du cours, nous appliquerons ce que nous avons appris à des problèmes réels de science des données. Vous travaillerez sur des projets qui impliquent le nettoyage et l'analyse d'ensembles de données réels, tels que des données de recensement, des données financières ou des données climatiques. Tout au long du cours, vous aurez accès à une variété de ressources, y compris des conférences, des lectures, des exercices et des quiz. Vous aurez également la possibilité de collaborer avec d'autres étudiants et de recevoir des commentaires de vos instructeurs. À la fin de ce cours, vous aurez une solide compréhension des bases de la science des données avec Python et comment l'appliquer à des problèmes du monde réel. Vous pourrez utiliser Python pour effectuer des analyses de données, créer des visualisations et tirer des enseignements des données.
Python · Base de données · Informatique
Base de données · Python · Statistiques
Python · Base de données
Professeur fiable: Je propose des cours en data development / base des données / machine learning / data science (python): J'offre aussi la possibilité de vous aider pour la réalisation de vos projets académiques. Nous vous accompagnons dans le Data développement de votre entreprise. -1- Databases & Data warehouses (AWS / Google Cloud / Azure Cloud) -2- Machine Learning -3- Deep Learning (tensorflow, pytorch, RNN, CNN, LSTM) -4- Data Processing -5- Machine Learning conception and deployment (docker, ...) -6- Data Pipelines -7- Google Sheets avec Pipelines en temps réel, les macro (VBA) & Connexion à la base de données -8- Dashboards en ligne sur les navigateurs ou sur votre Excel, Google Sheets (Python, R, Power BI, Tableau, Kibana, etc.) -- Notre Tech Stack -- - Databases : AWS DynamoDB, Amazon Redshift, PostgreSQL, MySQL, multi-cubes DBs (EPM/BI platform) - Languages : Python, Spark (Scala, Python, Java), JavaScript, CSS, HTML - Development environment : JSON, SQL, NoSQL, Bash Shell Scripting, Jupyter Notebook, Anaconda, REST API, VSCode, DBeaver, Google services, Platform as a Service (PAAS), Apache Airflow, Serverless Computing, SublimeText - Clouds : Amazon Web Services, Azure Databricks, Google GCP (Google Firebase) - Data Lake AWS/Databricks : EC2 (Linux), IAM, Amazon MWAA (Managed Workflows for Apache Airflow), Lambda, S3, DynamoDB, RedShift ; Kibana, Azure Databricks, CloudFormation - Web crawling/Scraping : Python Scrapy - Data streaming : Airflow, Kafka - Data visualization / ETL : Python, Kibana, Tableau, Power BI & DAX, Excel Power Query (et lang.M) - Continuous integration workflows (CI/CD) : Docker/Google cloud/Kubernetes; Amazon ECS) - Containerized applications : Docker (Docker container, Docker-compose) - Virtualization technologies : VirtualBox, Vmware - Agile outils : Contrôle de version (Git/GitLab), tickets (JIRA), Bitbukets, Trello, Wiki (Confluence), Jetbrains - OS : Linux, Windows
Analyse numérique · Technologie de l'information · Base de données
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Cours de traitement de photos avec Photoshop/Gimp pour débutant et avancé (Saint-Gilles)
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Commentaire de THOMAS