Ismail - professeur de machine learning - Villeneuve-la-Garenne
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  • Machine learning

Ingénieur IA diplômé de Centrale Lyon enseigne la Data Science et le Machine Learning de zéro avec Python et projets réels

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À propos d'Ismail

Je m'appelle Ismail, ingénieur Data & IA à Paris, avec plus de 2 ans d'expérience en production dans des entreprises tech.

Aujourd'hui chez Dailymotion, je construis des pipelines de données (Airflow, BigQuery), des moteurs de recherche sémantique et des agents IA. Avant cela :
- SteelSeries : conversion de voix en temps réel (moins de 80 ms) avec PyTorch et ONNX
- Juridia : moteur de recherche IA sur plus de 100 000 documents juridiques (FastAPI, PostgreSQL, React)
- Monce.ai : agents IA d'extraction de documents
- Mes propres produits logiciels déployés sur AWS et Azure

Diplômes : Master en Intelligence Artificielle à Centrale Lyon, diplôme d'ingénieur en informatique (ENSA Fès).

J'enseigne ce que je pratique chaque jour, avec patience et pédagogie. Ma conviction : on apprend l'informatique en construisant. Chaque notion est suivie d'un exemple concret. Cours en français et en anglais.

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À propos du cours

  • Primaire
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    Collège

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    Première

    Terminale

    BTS

    Enseignement supérieur

    Formation professionnelle

    Débutant

    Avancé

    Enfant

  • Français
  • Anglais
  • Arabe

Toutes les langues parlées pour le cours :

Français

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Apprenez la Data Science et le Machine Learning avec un ingénieur qui les pratique chaque jour en entreprise. L'intuition d'abord, les maths ensuite, et toujours du code.

MA MÉTHODE
- Bilan offert pour définir vos objectifs (études, reconversion, entretien, projet)
- 20 % de théorie expliquée simplement, 80 % de pratique sur de vrais jeux de données
- Un projet complet publié sur votre GitHub
- Supports, exercices et corrections entre les cours

PROGRAMME
1. Python pour la data : NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn
2. Maths utiles : statistiques, probabilités, algèbre linéaire, descente de gradient
3. Nettoyage, exploration et visualisation des données
4. SQL pour l'analyse de données
5. Machine Learning avec scikit-learn : régression, classification, arbres, forêts aléatoires, XGBoost, clustering
6. Feature engineering, validation croisée, métriques d'évaluation
7. Déploiement d'un modèle avec une API (FastAPI) et suivi avec MLflow
8. Projets : prédiction de prix, détection de fraude, segmentation clients, analyse de texte

POUR QUI : lycéens, étudiants (licence, master, école d'ingénieur), aide aux mémoires et projets, professionnels en reconversion, préparation aux entretiens Data Scientist. Cours en français ou en anglais.

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