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6 professeurs particuliers d'analyse numérique à Casablanca

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6 professeurs particuliers d'analyse numérique à Casablanca

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◾ Outils RStudio • SQL • SPSS • SAS • Jamovi • JASP ◾ Méthodes & tests statistiques t de Student • ANOVA • MANOVA • ANCOVA • Régression (linéaire & logistique) • Corrélation • Khi-deux • Tests non paramétriques • ACP • AFC • Analyse factorielle exploratoire • Classification / Clustering • Médiation • Modération • Interprétation ◾ Analyse de données & aide à la décision - Préparation, structuration et fiabilisation des données (data preparation) avec SAS, R et SQL - Analyses statistiques descriptives, exploratoires et multivariées sur des données métiers - Production d’indicateurs de performance et d’analyses exploitables pour l’aide à la décision ◾ Choix et mise en œuvre des méthodes - Préparation et structuration des bases de données - Tests d’hypothèses et analyses univariées, bivariées et multivariées (ANOVA / ANCOVA) - Régressions linéaires et logistiques - Analyses factorielles (ACP / AFC) - Modèles de médiation et de modération - Classification / clustering 1) Accompagnement académique - Cours, TD, projets et travaux en statistique - Aide à la compréhension et à l’interprétation des résultats - Préparation aux examens et présentations académiques 2) Analyse statistique - Statistiques descriptives (univariées et bivariées) - Analyses multivariées - Exploration des données et détection des valeurs aberrantes 3) Tests statistiques - Corrélations (Pearson, Spearman, Kappa de Cohen) - Tests t (un et deux échantillons, indépendants ou appariés) - Khi-deux, tests binomiaux - z-scores et indicateurs associés 4) Modélisation statistique - Régressions linéaires (simple et multiple) - Régression logistique - Interprétation des coefficients, diagnostics et validation des modèles 5) ANOVA & ANCOVA - ANOVA à un ou plusieurs facteurs - ANOVA à mesures répétées - Effets fixes et aléatoires - Tests post-hoc et tailles d’effet 6) Analyses factorielles - ACP / PCA (scree plot, scores factoriels, matrices) - Analyse factorielle exploratoire - Rotations factorielles - Validation et interprétation des structures et des clusters ◾ Reporting & communication - Reporting clair, structuré et synthétique des résultats - Visualisations adaptées aux décideurs - Aide à la prise de décision stratégique et opérationnelle
Statistiques · Analyse numérique · Base de données
Professeur fiable: Vous avez des données mais ne savez pas comment les exploiter ? Vous souhaitez prendre des décisions basées sur des faits concrets ? Ou vous êtes étudiant·e et voulez maîtriser les outils de l'analyse moderne ? Ce cours est fait pour vous. 👨‍🏫 À propos du formateur : Je suis Data Scientist et Ingénieur en Mathématiques Appliquées, diplômé de l’Université Cheikh Anta Diop (UCAD). Mon expertise repose sur une solide base en Mathématiques, Statistiques, Machine Learning et Visualisation de données. J’allie rigueur scientifique et outils modernes pour transformer des données brutes en décisions stratégiques. 🧠 Objectifs du cours : Comprendre et manipuler les données (exploration, nettoyage, visualisation) - Identifier les variables importantes et repérer les anomalies - Appliquer les méthodes statistiques et Machine Learning pour extraire de la valeur - Construire des tableaux de bord clairs et parlants pour la prise de décision - Adapter les analyses aux besoins réels d’une entreprise ou d’un projet académique 🧰 Contenu détaillé : 1. Introduction à l’analyse de données - Qu’est-ce que l’analyse de données ? - Typologie des données (quantitatives, qualitatives) - Méthodologie globale 2. Préparation des données - Nettoyage (valeurs manquantes, doublons, outliers) - Encodage des variables catégorielles - Normalisation et transformation 3. Visualisation et exploration - Graphiques de distribution, de corrélation, de tendance - Tableaux croisés, heatmaps, boxplots - Détection de patterns et d’anomalies 4. Statistique descriptive et inférentielle - Moyenne, Médiane, Ecart-type, Corrélation - Tests statistiques : Khi2, t de Student, ANOVA 5. Modélisation prédictive (ML supervisé) - Régression linéaire/logistique - Arbre de décision, Random forest, KNN, SVM - Évaluation : accuracy, recall, precision, F1-score, AUC 6. Segmentation et classification non supervisée - Clustering (K-means, DBSCAN, hiérarchique) - Réduction de dimension (ACP/PCA) 7. Projets réels (au choix) - Analyse des ventes / Churn client / Scoring de crédit / Santé publique - Ou projet personnalisé à vos propres données 💻 Outils utilisés : - Python (Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, Seaborn) - ou R (selon la préférence) - Excel, Power BI/Tableau (pour la visualisation avancée)
Statistiques · Analyse numérique · Programmation informatique
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Maths · Analyse numérique · Algèbre
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Raouf
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Commentaire de SLIM
COURS DE MATHEMATIQUES ET DE SCIENCES DE LA VIE ET DE LA TERRE (Dakar)
Thioub
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Enseignant très pédagogue, patient et à l’écoute. Les cours sont bien structurés, clairs et bien rédigés, ce qui facilite la compréhension. Il prend le temps d’expliquer, même lorsqu’il y a des difficultés. Présent et attentif aux besoins des étudiants.
Commentaire de NADIA
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Manal
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Enseignante qualifiée, ponctuelle, organisée, disponible, à l'écoute et capable de bien expliquer les concepts pour les rendre compréhensibles.
Commentaire de CÉLIA
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