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Cours sur le : Numérique et sciences informatiques -NSI-
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.
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.
Informations supplémentaires
Le cours peut se dérouler à domicile de l'élève, ou chez moi. Possibilité de travailler en groupe réduit de trois personnes maximum.Lieu
Au domicile de l'élève: Autour de Rabat, Maroc
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Info générales
Compétences :
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 120 minutes |
Enseigné en : | français, anglais, arabe |
Commentaires (1)
Excellent professeur
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1) Evaluation du besoin en électricité (Bj)
2) Calcul de la puissance crête du champ photovoltaïque (Pc)
3) Le choix des panneaux
4) Dimensionnement des batteries
5) Dimensionnement de l’onduleur et du régulateur
6) Dimensionnement des câbles
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Programmation Python pour tous les niveaux : des fondamentaux aux bibliothèques et frameworks avancésCe 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.
Alain
Développement de jeux simples en Python pour débutantsCours en ligne : Développement de Jeux Simples en Python pour Débutants
Durée :
- 60 minutes : Introduction aux bases de Python et premier jeu interactif.
- 90 minutes : Développement approfondi, ajout de fonctionnalités, et personnalisation de jeux.
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Description générale
Ce cours est conçu pour initier les débutants au monde fascinant du développement de jeux vidéo à l’aide de Python, un langage de programmation accessible et puissant. À travers des projets pratiques, vous apprendrez les concepts de base de la programmation tout en développant votre créativité. Chaque session vous guidera pas à pas dans la conception, le codage et la personnalisation de jeux simples, vous permettant d'acquérir des compétences techniques applicables à d’autres projets.
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Objectifs pédagogiques
À la fin de ce cours, vous serez capable de :
1. Comprendre les fondamentaux de Python : variables, boucles, conditions et fonctions.
2. Concevoir et coder des jeux interactifs simples tels que des quiz, jeux de devinettes ou casse-briques.
3. Utiliser des bibliothèques Python comme *pygame* pour ajouter des éléments visuels et sonores.
4. Appliquer des notions de logique et de résolution de problèmes dans le cadre de projets créatifs.
5. Créer des projets personnalisés et amusants pour partager avec vos amis ou débuter une carrière en programmation.
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Programme du cours
1. Introduction à Python et au développement de jeux (15-20 min)
- Présentation de Python et de son environnement de développement (IDLE, VS Code).
- Concepts de base : types de données, structures conditionnelles, boucles et fonctions.
- Introduction aux bibliothèques Python pour le développement de jeux.
2. Développement d’un premier jeu interactif (20-30 min)
- Conception d’un jeu simple comme un quiz interactif ou un jeu de devinettes.
- Ajout de fonctionnalités : niveaux de difficulté, scores et rejouabilité.
- Exercice pratique : personnalisation du jeu avec des couleurs ou des messages dynamiques.
3. Exploration de la bibliothèque *pygame* (format 90 min)
- Création d’un environnement de jeu visuel.
- Ajout de graphismes de base, mouvements d’objets, et détection de collisions.
- Développement d’un jeu interactif comme un casse-briques ou un labyrinthe.
4. Finalisation et optimisation (15-20 min)
- Intégration de sons et de graphismes pour enrichir l’expérience utilisateur.
- Tests et corrections des erreurs courantes dans le code.
- Présentation d’un projet complet et interactif.
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Méthodologie d’enseignement
- Apprentissage pratique : chaque concept est immédiatement appliqué à travers des exercices interactifs.
- Approche progressive : début par des bases simples pour atteindre des projets plus complexes.
- Encadrement personnalisé : conseils adaptés au rythme et aux objectifs de chaque participant.
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Public cible
Ce cours est idéal pour :
- Les débutants curieux d’explorer la programmation de manière ludique.
- Les étudiants ou adolescents passionnés par les jeux vidéo souhaitant créer leurs propres projets.
- Toute personne cherchant à démarrer un apprentissage progressif et stimulant en Python.
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Pourquoi choisir ce cours ?
- Apprentissage ludique et motivant : apprenez à coder en développant vos propres jeux.
- Projets concrets : créez des jeux fonctionnels et personnalisés dès les premières sessions.
- Support expert : bénéficiez d’un accompagnement personnalisé pour surmonter les défis techniques.
Transformez vos idées en jeux captivants tout en découvrant les bases de Python. Inscrivez-vous dès maintenant pour une expérience unique alliant créativité et apprentissage technique.
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Brahim
Introduction à NoSQL DataBase MongoDB par la PratiqueCe cours vous guidera à travers les compétences et les connaissances de base dont vous avez besoin pour démarrer avec MongoDB. Cela inclut la connexion à une base de données MongoDB, comment effectuer des opérations CRUD simples et des sujets clés tels que l'agrégation, l'indexation, la modélisation des données et les transactions.
1- Installation de MongoDB
2- Execution MongoDB
3- Utilisation des Documents et Collections
4- Comprendre les commandes de gestion de la base de données
5- Execution des fonctions CRUD (create, read, update, delete) avec mongo shell
6- Type de donnée enregistrer dans une base MongoDB
7- Requêter la base pour remonter des documents spécifiques depuis mongo shell.
8- L’agrégation
9- L’indexation
10- Modélisation des données et les transactions
Mourad
Apprentissage automatique avec Python et PyTorch : formation pratiqueBienvenue dans « Machine Learning with Python and PyTorch : Practical Hands-on Training », un cours adapté aux débutants conçu pour vous présenter le monde passionnant de l'apprentissage automatique à l'aide de deux des outils les plus populaires du secteur : Python et PyTorch. Ce cours se concentre sur un apprentissage pratique et pratique, vous garantissant d'acquérir les compétences nécessaires pour commencer à créer vos propres modèles d'apprentissage automatique.
#### Objectifs du cours:
- **Introduction à l'apprentissage automatique :** Comprendre les concepts et principes de base de l'apprentissage automatique.
- **Programmation Python pour l'apprentissage automatique :** Apprenez les bases de la programmation Python adaptées aux applications d'apprentissage automatique.
- **Principes de base de PyTorch :** Familiarisez-vous avec PyTorch, un framework d'apprentissage en profondeur puissant et flexible.
- **Expérience pratique :** Acquérez une expérience pratique en travaillant sur des projets et des exercices du monde réel.
- **Création et évaluation de modèles :** Apprenez à créer, former et évaluer divers modèles d'apprentissage automatique.
#### Plan de cours:
1. **Introduction à l'apprentissage automatique :**
- Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?
- Types d'apprentissage automatique : apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement
- Applications de l'apprentissage automatique dans différentes industries
2. **L'essentiel de la programmation Python :**
- Introduction à la programmation Python
- Structures de données et bibliothèques (NumPy, Pandas)
- Manipulation et visualisation de données de base (Matplotlib, Seaborn)
3. **Démarrer avec PyTorch :**
- Introduction à PyTorch et son écosystème
- Mise en place de votre environnement et installation
- Comprendre les tenseurs et les opérations tensorielles de base
4. **Créer votre premier modèle d'apprentissage automatique :**
- Prétraitement et préparation des données
- Diviser les données en ensembles de formation et de test
- Construire un modèle de régression linéaire simple avec PyTorch
5. **Modèles de formation et d'évaluation :**
- Comprendre le processus de formation
- Fonctions de perte et algorithmes d'optimisation
- Évaluation des performances du modèle à l'aide de métriques
6. **Modèles et techniques avancés :**
- Introduction aux réseaux de neurones
- Construire et former un réseau de neurones avec PyTorch
- Exploration des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour la classification d'images
7. **Projets et applications pratiques :**
- Projets pratiques pour renforcer l'apprentissage
- Applications concrètes et études de cas
- Conseils et bonnes pratiques pour réussir vos projets de machine learning
8. **Prochaines étapes de votre parcours d'apprentissage automatique :**
- Explorer d'autres ressources d'apprentissage
- Rejoindre des communautés et des forums d'apprentissage automatique
- Préparation aux sujets et cours avancés
#### Qui devrait s'inscrire :
- Débutants sans expérience préalable en apprentissage automatique
- Les personnes intéressées à apprendre la programmation Python
- Aspirants data scientists et passionnés d'apprentissage automatique
#### Conditions préalables:
- Connaissances informatiques de base et familiarité avec les mathématiques de niveau secondaire
- Aucune expérience préalable en programmation ou en apprentissage automatique n'est requise
#### Résultats du cours :
A la fin de ce cours, vous serez capable de :
- Comprendre les concepts fondamentaux du machine learning
- Écrire et exécuter du code Python pour les tâches d'apprentissage automatique
- Utilisez PyTorch pour créer, former et évaluer des modèles d'apprentissage automatique
- Appliquez vos connaissances à des problèmes et des projets du monde réel
- Passez aux prochaines étapes pour faire progresser vos compétences en apprentissage automatique
Rejoignez-nous dans « Machine Learning avec Python et PyTorch : formation pratique » pour vous lancer dans votre voyage dans le monde fascinant de l'apprentissage automatique. Acquérez les compétences et la confiance nécessaires pour créer et déployer vos propres modèles et commencez dès aujourd’hui à avoir un impact grâce au machine learning.