Hicham ATATRI

📍 Rabat, Maroc | ✉️ hichamatatri@gmail.com

Professeur agrégé d’informatique en CPGE (MPSI / MP)

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

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)

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

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 des docstrings aux 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.