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Zakaria
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- Programmation
- Python
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Ingénieur Centrale Paris et Data Scientist dans un cabinet américain, donne des cours en informatique
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Lieux du cours
À propos de Zakaria
Ingénieur diplômé de l'Ecole Centrale Paris en 2014, je suis consultant dans un prestigieux cabinet américain de conseil en IT (Accenture).
Durant ma carrière professionnelle, j'ai pu travailler sur plusieurs projets professionnels avec des clients mondialement reconnus (Total, Axa, Royal Dutch Shell et BNP Paribas CIB ITO) et qui tournaient essentiellement autour de la Data Science. Ce qui m'a permis de mettre en pratique à la fois mes connaissances en mathématiques, en algorithmique et en informatique.
Avant cela, j'ai fait un parcours plutôt classique : Classes Prépa, Ecole d'ingé et année de césure.
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À propos du cours
- Tout niveaux
- Français
- Anglais
Toutes les langues parlées pour le cours :
Français
Anglais
Rêvez-vous rejoindre Accenture, McKinsey, Deloitte, BCG ou toute autre prestigieuse compagnie américaine management consulting ? Désirez-vous rejoindre une entreprise du même standing que les GAFA ?
Voulez-vous intégrer une Grande Ecole d’Ingénieur (X, Centrale Paris, etc.) ou de Commerce (HEC, ESSEC, etc.) ?
Ou bien désirez-vous avoir LA meilleure note en informatique de votre classe ou de votre promo ?
Si vous avez répondu OUI à l’une de ces questions, respirez un bon coup et lisez la longue description qui vous attends en bas !
En revanche, si vous avez répondu non à toutes ces questions, passez votre chemin. Des tas d’autres profs sur superpof vous attendent :)
Sachez que la clé de réussite en informatique tient en 6 mots, seulement : « la pratique et seulement la pratique ». Qu'il s'agisse du Java, du C, du C++ ou d'Android, rien n'est sorcier. Il « suffit » de la motivation et du temps. Et un bon prof vous fera gagner du temps, beaucoup beaucoup de temps même.
Je suis là pour vous accompagner, pour partager mes connaissances et mon background informatique avec vous. Et surtout SURTOUT, pour vous enseigner des astuces, des concepts ou des techniques pour lesquels j’ai mis moi-même des semaines voire des mois à appréhender ou à maîtriser, aussi bien dans mes projets personnels que dans mes projets professionnels en tant que Data Scientist.
Vous verrez alors qu’en peu de temps, vous aurez acquis en une semaine, le niveau équivalent d’une personne ayant suivi des mois de cours de plus que vous.
Mon approche, dans ses grandes lignes, est comme suit :
1ère étape : rappel ou apprentissage des bases du développement informatique. Cela peut aller d'un simple rappel de quelques notions fondamentales à un cours détaillé selon les connaissances et les lacunes de l'élève.
2ème étape : Les algorithmes compréhensifs (Comprehensive Algorithms). Dans cette partie, j'aborderai avec mon élève ce qu'on appelle les algorithmes compréhensifs pour vérifier s'il a réellement tout assimilé à propos du chapitre qu'il a étudié.
3ème étape : Real Practice. Avec un langage de programmation choisi (Java, C, C++, Python ou Scala), on abordera des exercices d'une difficulté progressive.
4ème étape : Hard Practice. Enfin, on s'attaquera aux exercices de programmation, difficiles voire très difficiles à résoudre, qui sont extraits de mon travail professionnel et qui représentent en quelques sortes un résumé condensé de toutes les difficultés et de tous les problèmes que j'ai pu rencontrer durant mon expérience professionnelle en tant que Data Scientist.
Voici les axes sur lesquels je pourrai vous aider :
1) Programmation "standard" :
- Langage C
- Langage C pour systèmes embarqués
- Python (2.3 ou 3)
2) Programmation Orientée Objet :
- Java (Core Java)
- C++
- Python (2.5 ou 3)
3) Programmation web :
- JavaEE ("J2e" et non J2ee !)
- HTML et CSS
- Javascript (natif)
- Javascript avec Node.js, Angular
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Tarifs
Tarif
- 60€
Tarifs packs
- 5 h: 270€
- 10 h: 550€
webcam
- 60€/h
Précisions
Mes taris comprennent :
- La prestation d'enseignement ;
- Les supports de cours à envoyer à l'élève ;
- Les supports d'exercices académiques ;
- Les supports d'exercices professionnels (issus de la Data Science)
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