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Depuis septembre 2024
Professeur depuis septembre 2024
Économie, Statistiques et Modélisation : Analyse et Prévision
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Àpd 24.71 € /h
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Ce cours complet vous offre une immersion dans trois disciplines essentielles : l'économie, les statistiques, et la modélisation. Il est conçu pour vous fournir les connaissances théoriques et pratiques nécessaires pour analyser et comprendre les dynamiques économiques, ainsi que pour appliquer des techniques statistiques et de modélisation afin de résoudre des problèmes concrets.

Dans la première partie, vous découvrirez les concepts clés de l'économie, tels que l'offre et la demande, la croissance économique, et les politiques publiques. Ensuite, vous apprendrez à manipuler des outils statistiques pour analyser et interpréter des données, ce qui vous permettra de prendre des décisions fondées sur des faits. Enfin, vous aborderez la modélisation pour construire et appliquer des modèles mathématiques et informatiques à des situations réelles, en vous basant sur des données économiques et statistiques.
Informations supplémentaires
Accès à un ordinateur avec des logiciels de traitement de données (comme Eviews, ibm spss, Stata, Excel ou R), et à une connexion internet stable pour suivre les cours en ligne.
Lieu
location type icon
En ligne depuis le Maroc
Age
Enfants (7-12 ans)
Adolescents (13-17 ans)
Niveau du Cours
Débutant
Durée
30 minutes
60 minutes
Enseigné en
français
arabe
Disponibilité semaine type
(GMT -05:00)
New York
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Cours par webcam
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Sun
00-04
04-08
08-12
12-16
16-20
20-24
Cours Similaires
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Mbacké
Je suis un professeur particulier qualifié et passionné de mathématiques, diplômé de l'Université Cheikh Anta Diop de Dakar (UCAD). Mon parcours académique m'a amené à étudier les mathématiques, la physique et l'informatique lors de mes deux premières années d'université, avant de me spécialiser avec une licence et un master en biomathématiques. Ces formations m'ont permis d'approfondir mes compétences en sciences appliquées et de développer une expertise pointue dans l'analyse de concepts complexes.
Depuis plus de dix ans, j'accompagne des élèves en tutorat, une expérience qui a débuté au sein de mon cercle familial et qui s'est enrichie au fil du temps grâce à une formation pédagogique adaptée aux environnements numériques. Aujourd'hui, j'offre des cours en ligne entièrement personnalisés, débutant toujours par un bilan approfondi des compétences de chaque élève afin d'identifier précisément leurs points forts et leurs difficultés. Cette analyse me permet de concevoir un programme de remédiation sur mesure, ciblant efficacement leurs besoins spécifiques.
Je trouve une grande motivation à travailler avec des élèves désireux de réussir. Leur engagement et leur détermination à progresser stimulent mon implication et renforcent mon professionnalisme. En ligne, je m'assure de maintenir un environnement d'apprentissage sérieux et structuré, où l'accent est strictement mis sur l'aspect pédagogique.
Ma parfaite maîtrise des programmes de mathématiques, alliée à mon expertise en biomathématiques, me permet de simplifier des notions complexes et de rendre l'apprentissage des sciences accessible à tous. Mon objectif est d'aider chaque élève à consolider ses bases, à regagner confiance en lui et à devenir autonome dans ses études.
Je propose ainsi mes cours particuliers en ligne, offrant une flexibilité géographique et un suivi personnalisé pour accompagner chaque élève vers la réussite.
verified badge
Thioub
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)
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Laroussi
Module 1 : Dénombrement
Ce module pose les bases logiques indispensables pour les probabilités
.Analyse Combinatoire : Permutations, arrangements (avec et sans répétition) et combinaisons.
Outils de dénombrement : Utilisation du triangle de Pascal et de la formule du Binôme de Newton.
Applications concrètes : Résolution de problèmes complexes (tirages, codes, partitions).

Module 2 : Probabilités (Modéliser l'aléatoire
)De la théorie classique aux modèles plus complexes.
Probabilités Fondamentales : Axiomes, probabilités conditionnelles et indépendance (Théorème de Bayes).Variables Aléatoires Discrètes : Lois de Bernoulli, Binomiale et de Poisson (Espérance, Variance et Écart-type).

Module 3 : Statistique Descriptive
Savoir organiser, résumer et interpréter des séries de données.Indicateurs de Position : Moyenne, Médiane, Mode et Quartiles.
Indicateurs de Dispersion : Variance, Écart-type et Étendue.

Représentations Graphiques : Histogrammes, diagrammes en boîte (Box-plots) et courbes cumulatives.Statistiques Bivariées : Corrélation linéaire, droite de régression et méthode des moindres carrés.

Ma Méthodologie : Avant de manipuler les formules , j'enseigne la logique du choix et de l'ordre pour éviter les erreurs classiques. Rigueur de Rédaction : En statistiques et probabilités, la rédaction est cruciale.
J'enseigne comment justifier chaque étape pour maximiser les points aux examens
Utilisation des Outils : MIntroduction au langage R.
Lien avec le Machine Learning : Pour les étudiants intéressés, je montre comment ces concepts sont les fondations de l'Intelligence Artificielle moderne.
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Mbacké
Je suis un professeur particulier qualifié et passionné de mathématiques, diplômé de l'Université Cheikh Anta Diop de Dakar (UCAD). Mon parcours académique m'a amené à étudier les mathématiques, la physique et l'informatique lors de mes deux premières années d'université, avant de me spécialiser avec une licence et un master en biomathématiques. Ces formations m'ont permis d'approfondir mes compétences en sciences appliquées et de développer une expertise pointue dans l'analyse de concepts complexes.
Depuis plus de dix ans, j'accompagne des élèves en tutorat, une expérience qui a débuté au sein de mon cercle familial et qui s'est enrichie au fil du temps grâce à une formation pédagogique adaptée aux environnements numériques. Aujourd'hui, j'offre des cours en ligne entièrement personnalisés, débutant toujours par un bilan approfondi des compétences de chaque élève afin d'identifier précisément leurs points forts et leurs difficultés. Cette analyse me permet de concevoir un programme de remédiation sur mesure, ciblant efficacement leurs besoins spécifiques.
Je trouve une grande motivation à travailler avec des élèves désireux de réussir. Leur engagement et leur détermination à progresser stimulent mon implication et renforcent mon professionnalisme. En ligne, je m'assure de maintenir un environnement d'apprentissage sérieux et structuré, où l'accent est strictement mis sur l'aspect pédagogique.
Ma parfaite maîtrise des programmes de mathématiques, alliée à mon expertise en biomathématiques, me permet de simplifier des notions complexes et de rendre l'apprentissage des sciences accessible à tous. Mon objectif est d'aider chaque élève à consolider ses bases, à regagner confiance en lui et à devenir autonome dans ses études.
Je propose ainsi mes cours particuliers en ligne, offrant une flexibilité géographique et un suivi personnalisé pour accompagner chaque élève vers la réussite.
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Thioub
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)
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Laroussi
Module 1 : Dénombrement
Ce module pose les bases logiques indispensables pour les probabilités
.Analyse Combinatoire : Permutations, arrangements (avec et sans répétition) et combinaisons.
Outils de dénombrement : Utilisation du triangle de Pascal et de la formule du Binôme de Newton.
Applications concrètes : Résolution de problèmes complexes (tirages, codes, partitions).

Module 2 : Probabilités (Modéliser l'aléatoire
)De la théorie classique aux modèles plus complexes.
Probabilités Fondamentales : Axiomes, probabilités conditionnelles et indépendance (Théorème de Bayes).Variables Aléatoires Discrètes : Lois de Bernoulli, Binomiale et de Poisson (Espérance, Variance et Écart-type).

Module 3 : Statistique Descriptive
Savoir organiser, résumer et interpréter des séries de données.Indicateurs de Position : Moyenne, Médiane, Mode et Quartiles.
Indicateurs de Dispersion : Variance, Écart-type et Étendue.

Représentations Graphiques : Histogrammes, diagrammes en boîte (Box-plots) et courbes cumulatives.Statistiques Bivariées : Corrélation linéaire, droite de régression et méthode des moindres carrés.

Ma Méthodologie : Avant de manipuler les formules , j'enseigne la logique du choix et de l'ordre pour éviter les erreurs classiques. Rigueur de Rédaction : En statistiques et probabilités, la rédaction est cruciale.
J'enseigne comment justifier chaque étape pour maximiser les points aux examens
Utilisation des Outils : MIntroduction au langage R.
Lien avec le Machine Learning : Pour les étudiants intéressés, je montre comment ces concepts sont les fondations de l'Intelligence Artificielle moderne.
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