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Professeur agrégé d’informatique en CPGE (MPSI / MP)
- Passionné par l’algorithmique, la programmation et la pédagogie
- Propose des supports de cours, exercices, projets et ressources
- Objectif : accompagner les étudiants vers la réussite aux concours
Formation
- 2024 - 2025 : Agrégation en Informatique
- 2017 - 2019 : Formation au centre de préparation à l’agrégation (Marrakech)
- 2007 – 2009 : Master en Qualité Logicielle – UIT Kénitra
- 2005 – 2006 : Centre Pédagogique Régional – Settat (Informatique)
- 2003 – 2006 : Licence en Sciences Mathématiques et Informatique – UIT Kénitra
- 1998 – 2001 : Baccalauréat en Sciences Mathématiques A – Kénitra
Expériences Professionnelles
- Actuellement : Professeur agrégé d’informatique en classes préparatoires (MPSI / MP) – Centre Molay Youssef, Rabat
- 2019 – 2024 : Professeur en classes préparatoires aux grandes écoles d’ingénieurs
- 2006 – 2019 : Professeur d’informatique – Rabat
- 2015 : Formateur VBA/Excel à Hirshman Automotive Kenitra
- 2011 : Consultant – Arig (Tierce Maintenance Applicative, tests, intégration)
- 2011 : Vacataire – Faculté des sciences UIT Kénitra (Cours C++, encadrement Master)
Projets
- Elprepa : plateforme pédagogique des classes préparatoires (cours, séquences, notebooks Python interactifs, rendus, corrections et suivi des élèves).
- Informatique MP : algorithmique : cours, notebooks et exercices pour la 2ᵉ année MP.
- Mosquée du douar Kariz : site de collecte de dons pour l’association Al Karama.
- Tous mes projets publics : github.com/Hatatri
Compétences
- Développement Web : HTML5, PHP, Frameworks JavaScript, …
- Conception & Analyse : UML, Merise, E/A
- Bases de Données & Big Data : SQL Server, MySQL, NoSQL, Hadoop, MongoDB …
- Machine Learning & Data Science :
Maîtrise de Python (Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), SQL, R
Compétences en régression, classification, clustering, NLP, réseaux de neurones
Expérience en analyse exploratoire, feature engineering, évaluation de modèles
Projets : prédiction de séries temporelles, analyse de sentiments, détection d’anomalies
Visualisation de données (Matplotlib, Seaborn, Plotly, Power BI, Tableau) - Qualité Logicielle :
Commits clairs et fréquents : Utiliser des messages explicites :
Ajouter,Corriger,Améliorer.
Organisation du projet : Dossiers séparés :src/,tests/,docs/
Tests unitaires : pytest, testmod…
Documentation : Ajouter desdocstringsaux fonctions et classes.
Style de code : Respecter PEP8 (Python). - Gestion de Projet :
Objectifs clairs : Définir les buts du projet et les livrables attendus.
Organisation des tâches : Créer un Kanban GitHub Projects (To Do / In Progress / Done).
Planification : Estimer l’effort (temps, complexité).
Suivi collaboratif : Utiliser des branches par fonctionnalité, Pull Requests pour révision avant intégration.
Documentation continue.
Évaluation : Revoir la qualité du code et la progression du projet régulièrement.
Langues
- Arabe : ★★★★★
- Français : ★★★★★
- Anglais : ★★★
Centres d’intérêt
- Randonnée, trekking
- Natation
- Football
- Spéléologie
- Encadrement des jeunes en centres de tourisme
© Hicham ATATRI