Zakaria - Prof de statistiques - Paris 13e
Zakaria - Prof de statistiques - Paris 13e

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Zakaria

  • Tarif 55CHF
  • Réponse 1h
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Ingénieur Centrale Paris et Data Scientist dans un cabinet américain, donne des cours en algorithmique et Machine Learning

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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 algorithmique et/ou 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 la réussite en algorithmique tient en 6 mots, à peine : « la pratique et seulement la pratique ». Rien de magique. 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 de l'algorithmique => 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 étudie actuellement.

3ème étape : Real Practice. Avec un langage de programmation choisi (Java, C, C++, Python ou Scala), on abordera des algorithmes d'une difficulté progressive.

4ème étape : Hard Practice. Enfin, on s'attaquera aux algorithmes 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.

Enfin, concernant les axes d'étude, je peux vous proposer ceci :

• Les structures de données :
1) Les Strings et tableaux (Strings & Arrays)
2) Les Matrices (Matrixes)
3) Les Listes Chaînées (Linked Lists)
4) Les Piles et les Files (Stacks & Queues)
5) Les Arbres Binaires (Binary Trees)
6) Les Graphes (Graphs)

• Les concepts :
1) Manipulation des bits (Bit Manipulation)
2) Algorithmes de mathématiques & probabilité (mathematics and Probability)
3) Conception orientée objet (Object-Oriented Design)
4) Récursivité (recursion)
5) Programmation dynamique (Dynamic Programming)
6) Algorithmes de tri et de recherche (Sorting & Searching algorithms)
7) Scalabilité (Scalability)
8) Développement piloté par les tests (TDD : Test-Driven Development)

Principal langage utilisé : Java
Autres langages possibles : C, C++, Scala et Python (selon vos besoins et préférence)

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Tarifs

Tarif

  • 55CHF

Tarifs packs

  • 5 h: 248CHF
  • 10 h: 506CHF

webcam

  • 55CHF/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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