Cours sur Les bases de programmation débutant en Python

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En numérique et sciences informatiques (NSI), le programme vise à s’approprier les méthodes et les principaux concepts qui fondent l’informatique (algorithmes, données numériques, interfaces IHM, langages, objets connectés, réseaux et systèmes d’exploitation), dans ses dimensions scientifiques et techniques. Il s’agit de s’approprier les fondements de l’informatique pour se préparer à une poursuite d’études dans l’enseignement supérieur, en se formant à la pratique d’une démarche scientifique et en développant son appétence pour des activités de recherche. L’enseignement de numérique et sciences informatiques (NSI) s’appuie sur une nécessaire maîtrise des compétences numériques préalables et approfondit notamment la pratique de la programmation à travers les activités liées aux grandes parties du programme : Représentation des données : types et valeurs de base Représentation des données : types construits Traitement de données en tables Interactions entre l’homme et la machine sur le web Architectures matérielles et systèmes d’exploitation Langages et programmation Algorithmique Il s’agit de développer les compétences suivantes : analyser et modéliser un problème en termes de flux et de traitement d’informations ; décomposer un problème en sous-problèmes, reconnaître des situations déjà analysées et réutiliser des solutions ; concevoir des solutions algorithmiques ; traduire un algorithme dans un langage de programmation, en spécifier les interfaces et les interactions, comprendre et réutiliser des codes sources existants, développer des processus de mise au point et de validation de programmes ; mobiliser les concepts et les technologies utiles pour assurer les fonctions d’acquisition, de mémorisation, de traitement et de diffusion des informations ; développer des capacités d’abstraction et de généralisation. Des compétences transversales sont également travaillées : faire preuve d’autonomie, d’initiative et de créativité ; présenter un problème ou sa solution, développer une argumentation dans le cadre d’un débat ; coopérer au sein d’une équipe dans le cadre d’un projet ; rechercher de l’information, partager des ressources ; faire un usage responsable et critique de l’informatique. Cet enseignement contribue notamment à l’acquisition des compétences numériques. Il s’agit également de développer les compétences orales, notamment à travers la pratique de l’argumentation.

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Python est le langage de programmation parfait pour s'initier au domaine. Apprendre la programmation n’est pas réservé aux personnes cherchant à en faire carrière. Apprendre à programmer peut vous aider à mieux comprendre le monde informatique, et vous donnera une ouverture d’esprit qui ne peut qu’être bénéfique, peu importe votre domaine d’expertise. Ca serait un honneur pour moi, étudiant en ingénierie électrique et informatique, d’initier le plus de gens possible à cette pratique qui vous permettre de voir la résolution de problème sous un autre œil mathématique et cartésien. J'offre des cours en ligne tout comme en personne, pout tout age et tout profil.

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(🔵 Texte en français) Domaines enseignés : - Langages de programmation : C, C# 💻 - Développement web : HTML, CSS, Sass, Bootstrap 🌐, JavaScript 🧀, Typescript, jQuery, PHP 🐘 - Frameworks : Laravel, Angular 🔴 - Bases de données : SQL 🛖 Expérience : Enseignement et pratique professionnelle depuis 2016. =================================================================================================== ======================= (🔴 English text) Areas taught: - Programming languages: C, C# 💻 - Web Development: HTML, CSS, Sass, Bootstrap 🌐, JavaScript 🧀, Typescript, jQuery, PHP 🐘 - Frameworks: Laravel, Angular 🔴 - Databases: SQL 🛖 Experience: Teaching and professional practice since 2016

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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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.

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