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Enseignement supérieur • Python

Enseignant indépendant en Python pour l'enseignement supérieur

J'accompagne des étudiants de niveau Licence et Master dans l'appropriation de Python et SQL, avec une approche résolument pragmatique : cas réels, projets guidés et mise en pratique immédiate pour le marketing digital, la modélisation financière et l'analyse des risques.

Les modules sont pensés pour des business schools et écoles proposant des cursus BBS / MBA, en cohérence avec les attentes académiques (Licence, Master) et les contraintes opérationnelles des étudiants.

Domaines couverts

Python débutant & intermédiaire
SQL débutant & intermédiaire

Public cible

Étudiants Licence & Master
Programmes BBS / MBA

Format d'intervention

Prestataire indépendant • Temps partiel
Présentiel en Île-de-France

Discuter d'un module Python / SQL Voir les notebooks de cours

Compatibilité avec un contrat de prestation de service (statut indépendant / freelance).

Profil en synthèse

  • Ingénieur de formation (Bac+5), spécialisé en systèmes complexes et analyse de données.
  • Plusieurs années d'utilisation quotidienne de Python et SQL dans des contextes de data, simulation et analyse.
  • Expérience significative de l'enseignement : accompagnement individuel et petits groupes depuis 2015, du lycée à l'enseignement supérieur.
  • Pédagogie adaptée à des publics non-informaticiens : étudiants en marketing digital, finance, management, etc.
  • Approche orientée compétences : objectifs mesurables à chaque module, évaluation continue et projets finaux notés.

Une approche pragmatique, structurée et adaptée à l'enseignement supérieur

L'objectif des modules Python et SQL n'est pas de former des ingénieurs logiciels, mais de donner aux étudiants des outils opérationnels pour analyser des données, automatiser des tâches et dialoguer efficacement avec des équipes techniques. Mon approche repose sur quatre principes :

1. Cas réels issus du marketing, de la finance et des risques

Chaque notion est introduite à partir d'un cas métier concret : analyse de campagnes webmarketing, suivi de performance d'un portefeuille, étude de scénarios de risque. Les étudiants manipulent des jeux de données proches de ceux qu'ils rencontreront en entreprise.

2. Progression graduelle et sécurisante

Les modules débutants posent des bases solides (syntaxe, types, structures de données) avant d'aller vers des sujets plus techniques. Les étudiants sont accompagnés pas à pas, avec des feuilles d'exercices progressives et des corrections détaillées.

3. Pédagogie active et projets de groupe

Les séances alternent mini-apports théoriques, coding live, travaux individuels et projets de groupe. Les étudiants construisent progressivement un projet fil rouge qui sert de support à l'évaluation finale.

4. Adaptation au niveau de chaque promotion

En début de module, un diagnostic de niveau est réalisé (quiz, mini-exercices). Il permet d'ajuster les attentes, le rythme et la difficulté des projets aux profils des étudiants (BBS, MBA, spécialisations).

Pourquoi je suis légitime pour enseigner Python et SQL en Licence / Master

Mon positionnement repose sur un double ancrage : une pratique quotidienne de Python et SQL dans des projets exigeants (simulation scientifique, data, backend) et une expérience solide de l'enseignement auprès de nombreux élèves, du lycée à l'enseignement supérieur.

Parcours académique compatible avec l'enseignement supérieur

  • Bac+5 : Master 2 « Outils et Systèmes de l'Astronomie et de l'Espace » à Sorbonne Université.
  • Maîtrise de physique fondamentale avec fort contenu en mathématiques appliquées (probabilités, statistiques, optimisation).
  • Licence de mathématiques et classes préparatoires scientifiques (MPSI–MP).
  • Formation scientifique rigoureuse, parfaitement alignée avec les attentes de programmes Licence / Master.

Pratique avancée de Python & SQL au quotidien

  • Plusieurs années en tant que développeur backend Python / ingénieur R&D sur des simulateurs complexes (spatial, télécom, hyperspectral).
  • Utilisation intensive de Python (NumPy, pandas, SciPy, FastAPI, tests Pytest, dataclasses, typage) pour le calcul scientifique, la data et les API.
  • Pratique de bases de données relationnelles (PostgreSQL, SQLite) et d'ORM (SQLAlchemy) pour des applications de production.
  • Expérience de CI/CD, revue de code et qualité logicielle, utile pour transmettre des bonnes pratiques aux étudiants.

Expérience d'enseignement et d'accompagnement d'élèves en Python et en mathématiques

  • Plus de dix ans d'accompagnement d'élèves et d'étudiants, en mathématiques et en programmation (Python).
  • Suivi individuel de nombreux élèves de lycée ayant ensuite intégré des formations sélectives (universités internationales, classes préparatoires, écoles d'ingénieurs).
  • Accompagnement d'élèves ayant poursuivi leurs études dans des établissements comme ESADE, Bocconi University ou McGill University, ce qui donne une bonne compréhension des attentes de l'enseignement supérieur international.
  • Mise en place de programmes structurés : diagnostic initial, feuille de route, exercices progressifs, projets finaux.
  • Capacité à vulgariser des notions techniques pour des publics non-informaticiens (marketing digital, finance, management).

Concrètement, ce profil me permet d'intervenir auprès d'étudiants de niveau Licence et Master, en France ou dans un contexte international, avec une vraie compréhension des exigences académiques et des attentes des écoles de commerce et d'ingénierie.

Contenu des modules : Python débutant / intermédiaire & SQL débutant / intermédiaire

Les modules sont construits pour couvrir les compétences attendues chez des étudiants de niveau Licence et Master, tout en restant accessibles à des profils orientés métier (marketing, finance, gestion de projet, data for business).

Python débutant

Objectif : rendre les étudiants autonomes sur les bases indispensables à toute utilisation de Python en business.

  • • Installation de l'environnement (VS Code, notebooks) et bonnes pratiques de base
  • • Types fondamentaux, variables, expressions, structures de contrôle (conditions, boucles)
  • • Listes, dictionnaires, ensembles, tuples et manipulation de collections
  • • Fonctions, organisation d'un script, lisibilité et commentaires
  • • Initiation à NumPy et pandas pour la manipulation de données tabulaires
  • • Lecture / écriture de fichiers CSV et Excel

Python intermédiaire

Objectif : utiliser Python comme outil d'analyse et d'automatisation pour des cas métiers.

  • • Nettoyage de données, gestion des valeurs manquantes, filtrage et agrégations avec pandas
  • • Visualisation de données (matplotlib / seaborn) pour le marketing et la finance
  • • Notions de base sur les API et le web scraping léger (ex : récupérer des données de campagnes)
  • • Structuration de petits projets : arborescence, modules, réutilisation de code
  • • Introduction à la modélisation simple (régressions basiques, scoring) avec scikit-learn
  • • Bonnes pratiques de versionning (Git) pour des travaux de groupe

SQL débutant

Objectif : comprendre et interroger une base de données relationnelle en autonomie.

  • • Modèle relationnel, tables, clés primaires et étrangères
  • • Requêtes simples : SELECT, WHERE, ORDER BY, LIMIT
  • • Filtres, conditions composées et opérateurs logiques
  • • Agrégations simples : COUNT, SUM, AVG, GROUP BY
  • • Introduction aux JOINS (INNER, LEFT) à partir d'exemples concrets

SQL intermédiaire

Objectif : être capable de construire des requêtes avancées pour le reporting et l'analyse.

  • • JOINS multiples et sous-requêtes corrélées
  • • Fenêtres analytiques simples (window functions) selon le niveau de la promotion
  • • Création de vues pour le reporting marketing ou financier
  • • Optimisation basique des requêtes (indices, bonnes pratiques)
  • • Cas pratiques : indicateurs de performance, cohortes, scoring de risque

Les volumes horaires sont adaptés aux contraintes des programmes (par exemple 18 à 30 heures par module). Chaque enseignement peut être décliné en version intensive (semaines bloquées) ou version étalée (2–3h hebdomadaires).

Notebooks de cours (Jupyter / Google Colab)

Les supports pédagogiques sont disponibles sous forme de notebooks Jupyter. Chaque ressource peut être téléchargée ou ouverte directement dans Google Colab — sans installation locale, idéal pour une salle informatique ou un travail à distance.

Les notebooks sont hébergés sur ce site et accessibles publiquement. Colab charge le fichier depuis revise-tes-maths.fr/notebooks/.

Marketing digital Parcours débutant · 5 séances
Modélisation financière (MBA) Parcours MBA · dictionnaires & portefeuilles
Exercices Entraînement autonome

Projets, évaluation et livrables attendus

Pour ancrer les apprentissages, chaque module est organisé autour d'un projet fil rouge évalué, complété par des quiz et contrôles continus. Quelques exemples de dispositifs possibles :

Projet Python – analyse de données

Projet fil rouge simple et concret autour d'un jeu de données (marketing, finance ou autre cas métier) :

  • Chargement et nettoyage d'un jeu de données (CSV ou Excel).
  • Exploration des données : filtrage, regroupements, premiers indicateurs descriptifs.
  • Construction de quelques graphiques lisibles (évolutions, comparaisons, répartitions).
  • Rédaction d'un court support (quelques slides ou un notebook commenté) avec conclusions et pistes d'action.

Modalités d'évaluation possibles

  • Quiz réguliers pour valider les acquis techniques (syntaxe, concepts clés)
  • Évaluations pratiques en salle informatique (résolution d'exercices sur machine)
  • Notation de projets individuels et de groupe (code, documentation, restitution orale)
  • Prise en compte de la participation et de la progression de chaque étudiant

Modalités d'intervention et organisation

Statut et contrat

  • Intervention en tant que prestataire indépendant / freelance
  • Contrat de prestation de service avec l'établissement
  • Adaptation aux procédures administratives de l'école (feuilles d'émargement, relevés de notes, etc.)

Format et calendrier

  • Interventions sur une période de quelques semaines à plusieurs mois
  • Possibilité de blocs intensifs (1–2 journées consécutives) ou séances hebdomadaires
  • Volume horaire ajusté en fonction du nombre d'ECTS et du niveau de la promotion

Lieu d'intervention

  • Interventions en présentiel en Île-de-France, notamment à Paris et proche couronne
  • Possibilité de combiner présentiel et distanciel si l'organisation le nécessite
  • Cours réalisés en français, avec supports en français ou en anglais selon le programme

Rémunération

  • Facturation horaire ou forfaitaire selon le module
  • Fourchette de rémunération en cohérence avec les pratiques du secteur (environ 45–55 € / heure en prestation)
  • Devis détaillé possible pour chaque module (préparation, face-à-face pédagogique, correction)

Échanger sur un futur module Python / SQL pour vos étudiants

Vous êtes responsable pédagogique, directeur de programme ou chargé de planification des enseignements en école de commerce ou d'ingénierie ? Je serais ravi d'échanger sur les besoins de vos promotions (BBS, MBA, masters spécialisés) en Python et SQL.

Le premier échange permet de clarifier le niveau des étudiants, les objectifs pédagogiques et les contraintes de planning, afin de proposer un module clé en main.

Informations utiles à préciser lors du premier contact

  • Type de programme concerné (BBS, MBA, master spécialisé, etc.).
  • Nombre d'étudiants, niveau de départ estimé en programmation / bases de données.
  • Volumes horaires envisagés, période du calendrier académique, attentes en termes d'évaluation.
  • Contraintes éventuelles : salle informatique, outils imposés, langue d'enseignement, etc.

Vous pouvez également me contacter directement par email à contact@revise-tes-maths.fr pour un premier échange.