Excel niveau débutant à intermédiaire pour professionnels et étudiants

En approfondissant les applications pratiques des statistiques et de la science des données, ce cours est conçu pour vous préparer au succès. Apprenez à partir d'exemples concrets : au lieu de passer des heures à étudier des sujets théoriques et à essayer de les relier à des problèmes pratiques, nous nous concentrerons uniquement sur les statistiques appliquées. La programmation vous permettra d'appliquer la théorie à des problèmes concrets, vous dotant ainsi des connaissances et des compétences dont vous avez besoin pour réussir. Nous ne passerons pas des heures à résoudre des problèmes mathématiques à la main pour renforcer nos connaissances, car ce n'est pas l'école. Au lieu de cela, nous utiliserons des méthodes de pointe et des bibliothèques de codes qui exploitent les dernières versions de logiciels pour maximiser la productivité et l'efficacité. Si vous avez d'autres questions, n'hésitez pas à nous contacter.

En tant que professeur franco-belge, je propose des cours particuliers de mathématiques (y compris financières), de probabilités et de statistiques. Je me déplace, si nécessaire, à domicile dans la région de Bruxelles ainsi que dans le Brabant wallon et flamand, avec une durée minimale de cours de 2 heures. Fort d'une grande expérience, je propose de nombreux exercices pour consolider les connaissances. Des cours à distance sont également possibles via des plateformes telles que Skype, Facebook, etc. Pour les élèves en France, les cours se font exclusivement à distance. En ce qui concerne les mathématiques, je donne des cours très fréquemment, couvrant l'ensemble du programme du secondaire jusqu'en mathématiques 6 (niveau supérieur). Les sujets abordés comprennent la factorisation, les équations du premier et du deuxième degré (avec l'étude des paraboles), les limites, les dérivées, les intégrales, les exponentielles et les logarithmes, ainsi que la trigonométrie. Je suis également sollicité de temps en temps pour enseigner la géométrie analytique dans l'espace, notamment les équations de droites et de plans. En ce qui concerne les statistiques et les probabilités, j'enseigne la statistique descriptive et inférentielle (univariée et bivariée) pour le niveau secondaire et supérieur. Cela inclut les intervalles de confiance et les tests d'hypothèses. N'hésitez pas à me contacter pour organiser vos cours en fonction de vos besoins et disponibilités. Je suis là pour vous aider à renforcer vos compétences dans ces matières de manière efficace et personnalisée. Des cours adaptés à vos besoins vous permettront de progresser rapidement.

Je suis un étudiant diplômé en science des données et très passionné par les mathématiques, les statistiques. Je peux aider les étudiants et les élèves avec les devoirs en cours, pour préparer les examens de classe, les tests. Je suis consciente de la "lutte" des étudiants avec les matières mathématiques et statistiques, et mes méthodes de tutorat les rendent passionnés par des sujets apparemment complexes. Je les aide à comprendre les matières de manière très pratique et je suis très orienté vers les étudiants. Je suis disponible le week-end et tard le soir en semaine.

Besoin d'aide en mathématiques et en sciences (physique, chimie,...) ? En tant qu'ingénieur civil de 31 ans, je suis heureux de vous aider ! Apprenez à votre rythme et avec de nombreux exemples pour clarifier le matériel d'apprentissage. J'ai des années d'expérience dans l'enseignement de matières simples et complexes. Les leçons se déroulent comme suit. Tout d'abord, nous recherchons ensemble les plus grandes pierres d'achoppement de l'élève. Ceux-ci peuvent être liés au sujet ainsi qu'à la méthode d'étude. A partir de là, je continue à travailler au rythme de l'élève et je l'encourage à poser le plus de questions possible. Je leur donne également des trucs et astuces et j'améliore leurs méthodes de travail si nécessaire. Pendant la leçon, je donne de nombreux exemples pour rendre le sujet plus intéressant et nous résolvons les exercices ensemble. Une fois que l'élève a maîtrisé les exercices de la leçon, je donne des exercices plus difficiles à tester également sur la compréhension plus profonde du sujet. De cette façon, j'essaie de préparer de manière optimale l'étudiant à son test ou examen. Cependant, l'apprentissage doit également être agréable. C'est pourquoi je recherche toujours une bonne relation avec l'élève à travers une approche spontanée et positive. Je suis également très patient. Tout cela abaisse le seuil pour poser des questions et améliore le processus d'apprentissage de l'élève. Es tu intéressé? Ne hésitez pas à me contacter! À bientôt! Tim

Bonjour, Je suis un professeur de machine learning avec 5 ans d'expérience et je suis capable d'enseigner à tous les niveaux. Je suis spécialisé en utilisant Python et R pour enseigner les différents algorithmes de machine learning, y compris les réseaux de neurones, les arbres de décision et les algorithmes de clustering. J'ai également une expérience approfondie dans l'utilisation de libraries Python et R populaires comme TensorFlow, Keras, Scikit-learn et ggplot2. En plus de mon enseignement en matière de machine learning, je suis également capable d'aider mes étudiants à lire et à comprendre des articles de recherche pour leurs exposés, ainsi qu'à travailler sur des projets en Python et R. Je suis passionné par l'apprentissage automatique et j'aime partager mon savoir avec mes étudiants. Si vous êtes intéressé par mes services en tant que professeur de machine learning pour tous les niveaux, n'hésitez pas à me contacter. Je suis en mesure de vous enseigner les sujets suivants : 1.Python ou R 2.Exploration des données 3.Machinea learning 3.1. Intro ML 3.2. Linear Model -> Linear Models for Regression and Classification 3.3. Kernel -> Kernelization 3.4. Model selection 3.5. Ensemble model, -> Bagging / RandomForest, Boosting (XGBoost,LightGBM,...) , Stacking 3.6. Data préprocessing -> Data preprocessing -> Pipelines: choose the right preprocessing steps and models in your pipeline -> Cross-validation 3.7. Neural Networks -> Neural architectures -> Training neural nets: Forward pass: Tensor operations and Backward pass: Backpropagation -> Neural network design: Activation functions, weight initialization and Optimizers -> Neural networks in practice: Model selection, Early stopping, Memorization capacity and information bottleneck, L1/L2 regularization, Dropout, Batch normalization 3.8. Convolutional Neural Networks -> Image convolution -> Convolutional neural networks ->Data augmentation -> Model interpretation -> Using pre-trained networks (transfer learning) 3.9. Neural Networks for text -> Bag of words representations, Word embeddings, Word2Vec, FastText, GloVe En plus de mon enseignement en matière de machine learning, je peux également aider mes étudiants à se préparer pour les entretiens d'embauche pour des postes de data scientist.

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