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Nicolas
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Bonjour, Je suis diplômé d'un master en mathématiques appliquées. Je propose des cours de mathématiques et de programmation allant du niveau élémentaire jusqu'à des sujets plus avancés
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Lieux du cours
À propos de Nicolas
Je m'appelle Nicolas Giot et je suis diplômé d'un master en mathématiques appliquées, avec une spécialisation en intelligence artificielle et optimisation. Fort de mon parcours académique et de mes projets en data science, je propose des cours adaptés à divers niveaux et besoins, allant des bases élémentaires aux sujets techniques avancés.
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À propos du cours
- Ecole fondamentale
- Lycée secondaire
- Supérieur
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niveaux :
Ecole fondamentale
Lycée secondaire
Supérieur
Formation pour adultes
- Français
- Anglais
Toutes les langues parlées pour le cours :
Français
Anglais
Cours de Mathématiques : Niveau élémentaire : Arithmétique, géométrie de base, fractions et pourcentages. Introduction à l'algèbre simple et aux concepts fondamentaux. Niveau secondaire et pré-universitaire : Approfondissement de l'algèbre, géométrie, fonctions et trigonométrie. Introduction aux notions de calcul et aux premiers concepts de probabilités et statistiques. Niveau avancé : Calcul différentiel et intégral, équations différentielles. Probabilités, statistiques avancées et analyse de données. Optimisation : méthodes linéaires, non linéaires, convexes, entières et combinatoires appliquées à divers domaines (transport, énergie, supply chain, etc.). Applications en intelligence artificielle : modélisation, introduction au machine learning. Cours de Programmation Python : Initiation à Python : Bases du langage : syntaxe, structures de données, contrôle de flux et fonctions. Prise en main de l'environnement de développement et des outils de débogage. Python pour la Data Science : Utilisation des bibliothèques Pandas, NumPy et Matplotlib pour l'analyse et la visualisation des données. Techniques de nettoyage et préparation de données. Machine Learning et Deep Learning : Introduction à Scikit-Learn pour la création de modèles de classification, régression et clustering. Mise en pratique de projets de machine learning, de la collecte des données à l'évaluation des modèles. Initiation aux frameworks de deep learning tels que TensorFlow et à l'utilisation de bibliothèques comme Hugging Face Transformers pour le fine-tuning de modèles. Projets Pratiques : Développement de projets complets intégrant la collecte de données, l'analyse, et la mise en œuvre d'algorithmes en temps réel. Accompagnement personnalisé pour répondre aux besoins spécifiques, que ce soit pour un projet académique ou professionnel.
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