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Ingénieur & Professeur expérimenté - Analyse de données & statistiques avancées | +300 personnes accompagnées | SPSS, R-Studio, Jamovi, JASP

Àpd 41 € /h

◾ 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.

Lieu

En ligne depuis la France

Présentation

◾◾ À propos de moi – Expérience & accompagnement ◾◾

Avec 9 ans d'expérience en analyse de données et statistiques avancées, j'ai accompagné plus de 300 élèves et professionnels issus de parcours variés :

◾ étudiants de l'enseignement supérieur
◾ ingénieurs et chercheurs
◾ professionnels de différents secteurs

Mon accompagnement est concret et appliqué, allant de la structuration de la démarche analytique jusqu'à l'analyse et l'interprétation des résultats :

◾ organisation et structuration du travail
◾ choix des méthodes statistiques adaptées
◾ réalisation des analyses
◾ interprétation et mise en valeur des résultats

Education

◾ Doctorant en statistique et analyse de données
◾ Ingénieur analyste de données
◾ Encadrement et supervision de projets de fin d'études, avec accompagnement méthodologique et analytique des étudiants dans leurs travaux de recherche.

Expérience / Qualifications

◾ Outils

R Studio • 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 préparation) 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 / regroupement

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) Analyser statistique

- Statistiques descriptives (univariées et bivariées)
- Analyses multivariées
- Exploration des données et détection des valeurs aberrantes

3) Statistiques des tests

- 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 (simples et multiples)
- Régression logistique
- Interprétation des coefficients, diagnostics et validation des modèles

5) ANOVA et 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 (graphique d'éboulis, factorielles des scores, matrices)
- Analyse factorielle exploratoire
- Factorielles de rotations
- Validation et interprétation des structures et des clusters

◾ Rapports et communication

- Reporting clair, structuré et synthétique des résultats
- Visualisations adaptées aux décideurs
- Aide à la prise de décision stratégique et opérationnelle

Age

Adolescents (13-17 ans)

Adultes (18-64 ans)

Seniors (65+ ans)

Niveau du Cours

Débutant

Intermédiaire

Avancé

Durée

60 minutes

90 minutes

120 minutes

Enseigné en

anglais

français

arabe

Compétences

Statistiques

Base de données

Programmation informatique

Commentaires

Disponibilité semaine type

(GMT -04:00)

New York

Cours par webcam

Mon

Tue

Wed

Thu

Fri

Sat

Sun

00-04

04-08

08-12

12-16

16-20

20-24

Ingénieur & Professeur expérimenté – Analyse de données & statistiques avancées | Cours appliqués | 300+ personnes | SPSS . R . Jamovi. Jasp

36 € /h

✓ Outils

RStudio • SQL • SPSS • SAS • Jamovi • JASP • Excel

✓ 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

Ingénieur & Professeur expérimenté - Analyse de données & statistiques avancées | +300 personnes accompagnées | SPSS, R Studio, Jamovi, JASP

36 € /h

◾ Outils

R studio • 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

Robert

4.74

(27)

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.

4.74

(27)

Ingénieur et professeur supérieur de sciences de l'ingénieur assure des cours de soutien en électronique analogique et numérique à tout niveau, écoles d’ingénieurs. ayant un savoir scientifique et technique, cinq ans d’expérience dans le domaine d’enseignement, pédagogique et un sens d'écoute et d'analyse, je suis capable d'aider les élèves et les étudiants et de les former dans les chapitres dont ils ont des difficultés. pour plus d'info veuillez me contacter

Amin

4.74

(27)

Python est actuellement le langage de programmation le plus demandé au monde, et l'un des plus faciles à apprendre avec un accompagnement adéquat.
Que vous n'ayez jamais écrit une seule ligne de code ou que vous soyez étudiant et deviez réussir un cours de programmation, voici une introduction pratique et sans fioritures qui vous permettra d'écrire du vrai code dès la première séance.
Ce que nous pouvons aborder en fonction de vos objectifs :

Principes fondamentaux de Python : variables, boucles, fonctions, structures de données
- Programmation orientée objet (POO)
- Manipulation de données avec pandas et NumPy
- Introduction à l'apprentissage automatique avec scikit-learn
Gestion de bases de données avec SQL
- C et Java sur demande
- MATLAB et R sont disponibles pour les étudiants en ingénierie/sciences

Pourquoi apprendre avec moi ?
Je ne suis pas étudiant et je donne des cours particuliers ; je suis ingénieur professionnel et j’utilise Python quotidiennement pour l’analyse de données, la modélisation et l’automatisation. Je sais précisément quels concepts sont essentiels dans la pratique et lesquels vous pouvez ignorer pour le moment.
Les séances sont 100% personnalisées : j'adapte le rythme, les exemples et les exercices à votre profil et à votre objectif, qu'il s'agisse de réussir votre examen universitaire, de mener à bien un projet ou de décrocher un emploi.

Ramzi

4.74

(27)

Bonjour :

- Mon cours est destiné aux collégiens et lycéens en mathématiques générales (système français / tunisien)
- Ma méthodologie du travail consiste à réviser bien le cours avant toute chose et puis laisser l'élève faire quelque exemples d'opérations/questions pour bien diagnostiquer sa faiblesse en matière et ses lacunes et puis attaquer ces lacunes avec sagesse et beaucoup de compréhension en poussant l'élève lui même à réinvoquer le cours et l'utiliser pour bien répondre à la question en vigueur.

Soyez la bienvenue cher parents et élèves à mon cours !
Le cours en ligne est fait avec l'outil GOOGLE MEET et une tablette graphique est utilisée de ma part pour permettre à l'apprenant de bien suivre le cours visuellement et intervenir à chaque fois en temps réel avec moi
L'intégralité du travail fait avec l'apprenant sera envoyé à lui sous format PDF à la fin de la séance (pour les cours à distance)

Salah

4.74

(27)

Maîtrisez Python avec des Cours Personnalisés

Découvrez l'art de la programmation avec des cours de Python conçus sur mesure pour répondre à vos besoins spécifiques. Que vous soyez débutant, intermédiaire ou professionnel, mes leçons s'adaptent à tous les niveaux.

Pourquoi Choisir Mes Cours?

Approche Pédagogique Personnalisée: Chaque cours est adapté à votre niveau de compétence et à vos objectifs individuels.

Expérience Pratique: Apprenez en pratiquant avec des projets concrets qui renforcent votre compréhension et vos compétences.

Soutien Continu: Bénéficiez d'un soutien illimité par e-mail pour toutes vos questions entre les sessions.

En tant qu'expert en Python, j'ai une passion pour enseigner et partager mes connaissances. Mon objectif est de vous guider efficacement dans votre parcours d'apprentissage.

Réservez Votre Premier Cours:

Commencez votre voyage vers la maîtrise de Python dès maintenant en réservant votre première leçon. Que vous aspiriez à entrer dans le domaine du développement ou à perfectionner vos compétences existantes, ces cours sont conçus pour vous.

Alain

4.74

(27)

Vous trouvez les statistiques et les probabilités difficiles à appréhender ? Vous avez du mal à saisir les concepts et à les appliquer dans des exercices ? Ce cours est conçu pour clarifier ces notions et vous les expliquer de manière simple.

Que vous soyez étudiant désireux de réussir vos examens, parent souhaitant soutenir votre enfant, ou adulte souhaitant acquérir de nouvelles compétences, ce cours vous accompagnera étape par étape pour comprendre aisément et maîtriser les fondamentaux des statistiques et des probabilités.

Ce que vous allez apprendre :
Notions de base en statistiques : Moyenne, médiane, mode, étendue – Découvrez ces concepts et apprenez à les calculer facilement.
Interprétation des données : Apprenez à lire et à analyser des tableaux, des diagrammes et des graphiques sans difficulté.
Probabilités simplifiées : Comprenez comment évaluer les chances de succès ou d'échec de manière ludique et intuitive.
Événements indépendants et dépendants : Apprenez à distinguer ces deux types d'événements et à les appliquer à des situations concrètes.
Lois de probabilité : Familiarisez-vous avec des notions comme la loi de probabilité totale et la loi des grands nombres.
Résolution de problèmes : Mettez en pratique vos connaissances à travers des exercices inspirés de situations réelles.

Pourquoi opter pour ce cours ?
Explications claires et accessibles : Chaque concept est présenté avec des mots simples, des exemples concrets et des schémas visuels pour faciliter la compréhension.
Approche progressive : Avancez étape par étape, du plus simple au plus complexe, sans jamais vous sentir perdu.
Pratique interactive : Participez à des exercices variés et recevez des explications détaillées pour chaque réponse.
Flexibilité et confort : Apprenez depuis chez vous, sans caméra, en utilisant l’audio et le partage d’écran pour une expérience fluide et interactive.
Confiance et réussite : Progressez à votre rythme et gagnez en assurance pour réussir vos examens ou relever des défis professionnels.

Ce cours s'adresse à :

- Des collégiens et lycéens qui rencontrent des difficultés en statistiques et probabilités.
- Des étudiants qui se préparent à un examen ou un concours nécessitant une bonne compréhension de ces sujets.
- Des parents désireux d'aider leurs enfants avec leurs devoirs de mathématiques.
- Toute personne intéressée à découvrir ces concepts de manière simple et amusante.

Prérequis :
Aucun ! Ce cours est ouvert à tous, même si vous avez des difficultés en mathématiques. Vous aurez simplement besoin de :

- Une calculatrice de base (une calculatrice scientifique n'est pas obligatoire).
- La motivation d'apprendre dans une ambiance détendue et sans pression.

Rejoignez ce cours dès maintenant et découvrez à quel point les statistiques et les probabilités peuvent être simples et amusantes ! N'ayez plus peur de ces concepts. Avec la bonne approche et des explications claires, vous allez non seulement les comprendre, mais aussi les apprécier ! Prêt à relever le défi ? Inscrivez-vous aujourd'hui et commencez à apprendre les statistiques et les probabilités en toute simplicité !

Boris

4.74

(27)

Vous êtes intéressé par le monde captivant des objets connectés, de la robotique ou de l'électronique embarquée ? "Initiation à la Programmation de Microcontrôleurs – Apprenez le C/C++ Facilement et Réalisez vos Premiers Projets" est le cours parfait pour vous plonger dans cet univers passionnant ! Ce cours est spécialement conçu pour les débutants qui souhaitent acquérir les bases de la programmation en C/C++ tout en apprenant à contrôler des microcontrôleurs comme les Arduino et les ESP32.

Pourquoi se lancer dans la programmation de microcontrôleurs ?
Essentiel pour l'électronique et la robotique : Les microcontrôleurs sont au cœur des objets connectés, des systèmes domotiques, des robots et bien plus encore.
Projets pratiques et concrets : Apprenez à réaliser des projets utiles et amusants, tels que des systèmes de détection de mouvement, des lumières automatisées ou de petits robots.
C et C++ : Langages polyvalents et performants : Utilisés dans l'industrie de l'embarqué, ils offrent une grande flexibilité et un contrôle total sur le matériel.
Perspectives professionnelles : La demande pour des compétences en programmation embarquée est en forte augmentation dans les secteurs de l'électronique, de l'automobile et de l'Internet des Objets (IoT).

Ce que vous allez apprendre :
Ce cours aborde toutes les notions essentielles pour maîtriser la programmation en C/C++ appliquée aux microcontrôleurs :

Introduction aux microcontrôleurs : Découvrez ce qu'est un microcontrôleur, son rôle et ses diverses applications dans le monde réel.
Choisir et configurer votre plateforme : Explorez des plateformes populaires comme Arduino et ESP32, et apprenez à installer les environnements de développement (IDE) nécessaires (Arduino IDE, PlatformIO).
Bases du C/C++ appliquées aux microcontrôleurs :
Syntaxe de base, variables et types de données.
Opérateurs mathématiques et logiques.
Conditions (if, else, switch) et boucles (for, while).
Fonctions : Définition, appel et organisation du code.
Entrées et sorties numériques et analogiques :
Lecture des capteurs (boutons, potentiomètres, capteurs de température).
Commande des actionneurs (LEDs, moteurs, relais).
Communication avec d'autres appareils :
Communication série (UART) pour échanger des données avec un ordinateur.
Protocoles I2C et SPI pour connecter plusieurs composants (écrans, capteurs avancés).

Méthodologie et approche pédagogique :
Apprentissage par la pratique : Chaque concept théorique est immédiatement mis en œuvre à travers des exercices pratiques et des mini-projets engageants.
Cours interactifs en ligne : Les cours se déroulent en ligne, utilisant l'audio et le partage d'écran pour garantir une communication fluide et un apprentissage interactif.
Progression structurée et adaptée : Le contenu est organisé pour permettre une progression étape par étape, allant du niveau débutant à intermédiaire.
Approche personnalisée : Nous ajustons le rythme et le contenu en fonction de votre niveau et de vos besoins spécifiques.
Projets motivants : Créez vos propres projets électroniques pour expérimenter et réaliser des dispositifs concrets.
Pour qui ?
Ce cours s'adresse à :

Les débutants en programmation désireux de découvrir le C/C++ de manière pratique et ludique.
Les passionnés d'électronique souhaitant apprendre à programmer leurs propres circuits et dispositifs embarqués.
Les étudiants en informatique, électronique ou ingénierie qui cherchent à renforcer leurs compétences en programmation embarquée.
Les makers et hobbyistes curieux de concevoir des projets innovants avec Arduino ou ESP32.
Les professionnels en reconversion désireux d'acquérir des compétences recherchées dans l'IoT et l'électronique embarquée.
Pourquoi choisir ce cours ?
Un enseignant expérimenté : Le cours est animé par un ingénieur informaticien passionné par l'électronique et la programmation embarquée, avec une approche pédagogique claire et motivante.
Des projets concrets et engageants : Chaque projet vous permet de mettre en pratique les concepts appris tout en réalisant des dispositifs utiles et amusants.
Accompagnement personnalisé : Un suivi régulier pour s'assurer de votre progression et répondre à toutes vos questions.
Flexibilité et accessibilité : Apprenez depuis chez vous à votre rythme, avec des ressources complémentaires pour approfondir vos connaissances.

Comment ça fonctionne ?
Évaluation initiale : Un bilan sur mesure pour définir vos objectifs et évaluer votre niveau de départ.
Cours en ligne interactifs : Apprenez depuis chez vous avec des explications en direct, des démonstrations et des exercices pratiques.
Suivi personnalisé : Recevez des retours réguliers sur vos progrès et des conseils pour vous améliorer en continu.
Inscrivez-vous dès maintenant !
Ne laissez pas la programmation embarquée vous sembler difficile. Rejoignez-nous pour maîtriser le C/C++ appliqué aux microcontrôleurs et réalisez vos idées électroniques. Plongez dans le monde des objets connectés avec assurance et créativité !

Mbacke

4.74

(27)

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.

Thioub

4.74

(27)

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)

Raouf

4.74

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L'année de Première approche et avec elle, le fameux diplôme de fin d'études secondaires ! Le programme de mathématiques de la dernière année (que ce soit dans l'enseignement Classique ou Général) est exigeant et demande une base solide.

Ce soutien des le début de l'année est conçu spécifiquement pour les élèves du système luxembourgeois qui passent de la classe de 2e à la classe de 1ère. L'objectif est de commencer dès maintenant pour consolider les acquis, combler les éventuelles lacunes et prendre une longueur d'avance sur le programme de la rentrée pour aborder l'année du Bac avec sérénité et confiance.

🎯 Les objectifs immédiats:

Check-up des bases de 2e : Identifier et corriger les points bloquants de l'année précédente.

Anticipation du programme de 1ère : Découverte en douceur des premiers grands chapitres pour éviter le choc de la rentrée.

Méthodologie du Bac : Apprendre à rédiger une copie claire, justifier ses raisonnements et gérer son temps face à un problème complexe.

📚 Programme type (Adaptable selon la section de l'élève - B, C, D, G, etc.) :

Module 1 : Consolidation des fondations (Algèbre et Analyse de base)

Maîtrise parfaite du calcul littéral, des fractions et des puissances.

Résolution d'équations et d'inéquations complexes.

Révision approfondie des dérivées et de l'étude de fonctions (tableaux de variations, asymptotes).

Module 2 : Introduction aux concepts clés de la 1ère

Introduction aux fonctions logarithmes et exponentielles (ln et exp).

Initiation au calcul intégral (calcul d'aires).

Selon la section : Les nombres complexes, la géométrie analytique dans l'espace, ou les probabilités/statistiques.

Marc

4.74

(27)

🎓Je m’appelle Marc, je suis diplômé d’un Master 2 en Mathématiques Appliquées et Statistiques et d'un Master 2 en Mathématiques.
J’enseigne les mathématiques et l'informatique pour les niveaux :
• Collège (toutes classes)
• Lycée : tronc commun, spécialité maths, maths expertes
• Supérieur : BTS, BUT, Licence, écoles privées (probas, stats, analyse, algèbre, etc.)

📍 Zones d’intervention
• À domicile : Marseille
• En visio : partout en France (cours par visioconférence, support partagé, exercices envoyés après le cours).

🧠 Ma méthode
• Reprise des bases pour combler les lacunes
• Explications simples + exemples concrets
• Exercices ciblés pour préparer les contrôles, examens, bac, partiels etc
• Mise en place d’une méthode de travail (fiche, gestion du temps, rédaction)

🧮 Pour qui ?
• Élèves en difficulté qui veulent remonter leurs notes
• Élèves qui visent une bonne mention au Brevet / Bac
• Étudiants en supérieur qui veulent réussir leurs partiels en maths / statistiques / informatiques (python).

⏰ Disponibilités
• En soirée en semaine et c'est possible en journée certain jours de la semaine
• Week-ends
• Vacances scolaires (possibilité de stages de révision en petit groupe).

Nesrine

4.74

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Je suis docteure en informatique et en analyse de données, avec 15 ans d’expérience dans l’enseignement universitaire.

Je propose des cours de soutien et de formation en informatique, adaptés à tous les niveaux, du débutant à l’avancé.

🔹 Ce que vous allez apprendre :

Les bases de la programmation (Python, C...)
L’algorithmique et les structures de données
L’analyse de données avec Python
La méthodologie pour réussir vos études et vos examens

🔹 Pour qui ?

Étudiants (licence, master, écoles d’ingénieurs)
Débutants souhaitant apprendre la programmation
Toute personne souhaitant se perfectionner en informatique

🔹 Ma méthode :

Explications simples, claires et progressives
Exercices pratiques et cas concrets
Accompagnement personnalisé selon votre niveau
Préparation aux examens, projets et devoirs

🎯 Mon objectif est de vous aider à comprendre en profondeur, à gagner en confiance et à devenir autonome.

🎯Je suis particulièrement spécialisée dans l’accompagnement des étudiants universitaires et des projets avancés.

🎯Je propose également une préparation à la certification ISTQB (niveau Foundation), avec explications claires, exemples pratiques et entraînement aux questions types d’examen.

Fisnik

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Vous avez un examen de statistiques ou de probabilités en BA1/BA2 ? Je vous aide à reprendre la matière de manière claire, structurée et orientée exercices d’examen.

J’accompagne les étudiants du supérieur (université et haute école) notamment en BA1/BA2, pour comprendre les notions importantes, refaire les exercices de TP et s’entraîner sur des exercices types d’examen

Mon objectif est simple : vous aider à comprendre la logique derrière les formules, savoir quand les utiliser, reconnaître le bon raisonnement dans un énoncé et gagner en autonomie face aux exercices.

Matières travaillées selon votre programme :

• Statistiques descriptives :
moyenne, médiane, variance, écart-type, quartiles, quantiles, coefficient de variation, boîtes à moustaches, histogrammes, graphiques, interprétation de tableaux et de données.

• Statistiques univariées et bivariées :
analyse d’une variable, analyse de deux variables, nuages de points, covariance, corrélation, droite de régression, coefficient de détermination, interprétation des relations entre variables.

• Probabilités :
événements, union, intersection, complémentaire, probabilités conditionnelles, indépendance, formule de Bayes, arbres de probabilités, tableaux de contingence.

• Probabilités combinatoires :
permutations, arrangements, combinaisons, tirages avec ou sans remise, dénombrement, situations classiques d’examen.

• Variables aléatoires :
variables discrètes et continues, fonction de probabilité, fonction de densité, fonction de répartition, espérance, variance, écart-type, transformation de variables.

• Lois de probabilité :
loi de Bernoulli, loi binomiale, loi normale, loi normale centrée réduite, loi de Student, loi du khi-carré, utilisation des tables statistiques selon votre cours.

• Inférence statistique :
échantillonnage, estimateurs, estimation ponctuelle, intervalles de confiance, marge d’erreur, degré de liberté, niveau de confiance.

• Tests d’hypothèses :
hypothèse nulle H0, hypothèse alternative H1, seuil de significativité, p-valeur, test unilatéral ou bilatéral, test sur une moyenne, test sur une proportion, test du khi-carré, interprétation des résultats.

• Préparation examen :
lecture d’énoncés, choix de la bonne méthode, identification des formules à utiliser, exercices types, anciens examens, corrections guidées et méthode de résolution.

Méthode de travail :

1. on identifie rapidement les chapitres qui bloquent ;
2. je réexplique la théorie avec des exemples simples ;
3. on refait ensemble les exercices importants ;
4. je vous montre comment reconnaître le bon raisonnement à l’examen ;
5. on construit une méthode claire à réutiliser seul.

Je ne me limite pas à donner une correction : j’explique le raisonnement étape par étape pour que vous soyez capable de refaire les exercices sans aide.

Pour les étudiants en seconde session, je propose aussi un accompagnement plus intensif : diagnostic du niveau, identification des priorités, reprise des bases, entraînement sur exercices types et anciens examens. L’objectif est d’aller droit à l’essentiel et de travailler efficacement en fonction du temps disponible avant l’examen.

Je donne des cours particuliers depuis plus de 7 ans en mathématiques, statistiques, économie et comptabilité. J’ai également accompagné des étudiants BA1/BA2 à Solvay/ULB en mathématiques, statistiques et microéconomie dans le cadre du tutorat universitaire.

Mon expérience professionnelle en finance et business controlling chez Deloitte m’a aussi permis de développer une approche très structurée des chiffres, de l’analyse et de la résolution de problèmes.

Cours possibles en français ou en anglais, en ligne ou en présentiel à Bruxelles ou dans les alentours.

Ammar

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A — SUJETS QUE VOUS POUVEZ EXPLORER ET MAÎTRISER

1 — FONDAMENTAUX DE PYTHON
• Variables, types de données, opérateurs, structures conditionnelles, boucles, fonctions, modules, fichiers, exceptions et programmation orientée objet
• Listes, tuples, dictionnaires, ensembles, compréhensions, débogage et rédaction d’un code clair, réutilisable et bien structuré
• Jupyter Notebook, Anaconda, Visual Studio Code, environnements virtuels et gestion des packages

2 — PROGRAMMATION, ALGORITHMES ET FONDEMENTS DE L’INFORMATIQUE
• Raisonnement algorithmique, décomposition de problèmes, pseudocode, organigrammes, programmation procédurale, programmation orientée objet, récursivité et conception modulaire des programmes
• Structures de données fondamentales : tableaux, listes, piles, files, dictionnaires/tables de hachage, ensembles, arbres, graphes, ainsi que leur utilisation appropriée
• Recherche, tri, parcours, efficacité algorithmique, complexité computationnelle, notation Big-O, débogage, tests, organisation du code et stratégies de résolution de problèmes
• Exercices pratiques de programmation allant des problèmes pour débutants aux défis algorithmiques et computationnels de niveau universitaire

3 — PRÉPARATION ET EXPLORATION DES DONNÉES
• NumPy et pandas pour l’importation, le nettoyage, la transformation, le filtrage, le regroupement, la restructuration et la fusion des données
• Valeurs manquantes, doublons, valeurs aberrantes, formats incohérents, fuite de données et validation de la qualité des données
• Analyse exploratoire des données à l’aide de statistiques descriptives, Matplotlib, Seaborn et de l’interprétation graphique

4 — FONDEMENTS MATHÉMATIQUES
• Algèbre linéaire, vecteurs, matrices, dérivées, optimisation, probabilités et statistiques
• Fonctions de perte, gradients, mesures de distance, régularisation, vraisemblance et complexité des modèles
• Les concepts mathématiques sont expliqués en fonction du niveau de l’apprenant et des exigences propres aux algorithmes étudiés

5 — APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE SUPERVISÉ
• Régression linéaire et polynomiale, régression logistique et modèles régularisés
• k plus proches voisins, arbres de décision, forêts aléatoires, gradient boosting, machines à vecteurs de support et classificateurs naïfs bayésiens
• Classification, régression, hypothèses des modèles, frontières de décision, importance des variables et interprétation des résultats

6 — APPRENTISSAGE NON SUPERVISÉ
• Regroupement par k-means, classification hiérarchique et méthodes fondées sur la densité
• Analyse en composantes principales, réduction de dimension, détection d’anomalies et découverte de structures ou de motifs dans les données
• Sélection de la méthode, évaluation de la structure des données et interprétation des résultats en l’absence de catégories prédéfinies

7 — ÉVALUATION ET AMÉLIORATION DES MODÈLES
• Jeux d’entraînement, de validation et de test ; validation croisée ; optimisation des hyperparamètres
• Exactitude, précision, rappel, spécificité, score F1, ROC–AUC, matrices de confusion, MAE, MSE, RMSE et R2
• Sous-apprentissage, surapprentissage, compromis biais-variance, déséquilibre des classes, ingénierie des variables, sélection des variables, mise à l’échelle et régularisation

8 — APPRENTISSAGE PROFOND
• Fondements des réseaux de neurones, fonctions d’activation, propagation avant, rétropropagation et descente de gradient
• Perceptrons multicouches, réseaux de neurones convolutionnels, réseaux de neurones récurrents et fondements des Transformers
• TensorFlow, Keras ou PyTorch selon le projet de l’apprenant et son environnement de travail

9 — APPLICATIONS DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
• Traitement automatique du langage naturel, classification de textes, embeddings, analyse des sentiments et fondements des modèles de langage
• Vision par ordinateur, classification d’images, principes fondamentaux de la détection d’objets et prétraitement des images
• Systèmes de recommandation, prévision, détection d’anomalies, automatisation intelligente et applications d’aide à la décision

10 — IA GÉNÉRATIVE ET GRANDS MODÈLES DE LANGAGE
• Architecture Transformer, tokens, embeddings, mécanismes d’attention, ingénierie des prompts, génération augmentée par récupération d’information (RAG) et évaluation des modèles
• Utilisation d’API d’intelligence artificielle, de bases de données vectorielles, de systèmes de recherche documentaire et de workflows structurés intégrant l’IA lorsque cela est pertinent
• Fiabilité, hallucinations, biais, confidentialité, utilisation responsable et validation humaine appropriée

11 — OUTILS ET BIBLIOTHÈQUES
• Python, NumPy, pandas, Matplotlib, Seaborn, scikit-learn, SciPy, Statsmodels, TensorFlow, Keras et PyTorch
• Jupyter Notebook, Anaconda, Visual Studio Code, Git, GitHub, SQL, Excel et Power BI lorsque cela est utile au projet
• D’autres bibliothèques peuvent être introduites en fonction de la spécialisation choisie et du jeu de données utilisé

12 — PROJETS, RECHERCHE ET PRÉPARATION AUX ENTRETIENS
• Projets complets couvrant la préparation des données, le développement des modèles, leur évaluation, l’interprétation et la présentation des résultats
• Travaux universitaires, mémoires, thèses, projets de recherche, projets de portfolio, entretiens techniques et applications professionnelles
• Revue de code, débogage, documentation, reproductibilité, comparaison des modèles et communication des résultats

B — ACCOMPAGNEMENT PERSONNALISÉ : APPRENDRE À RAISONNER

Le Machine Learning et l’intelligence artificielle deviennent beaucoup plus accessibles lorsque les mathématiques, les algorithmes, le code Python, les données et les applications concrètes sont clairement reliés entre eux.

Mes cours vous aident à aller bien au-delà de la simple reproduction de code ou de l’utilisation de modèles comme des « boîtes noires ». Vous apprendrez à définir correctement un problème, préparer les données, sélectionner un algorithme approprié, comprendre son fonctionnement, entraîner et évaluer le modèle, diagnostiquer les erreurs, améliorer ses performances et interpréter les résultats de manière rigoureuse et responsable.

Chaque cours est personnalisé en fonction de votre niveau actuel, de votre formation mathématique, de votre expérience en programmation, de votre jeu de données, de vos travaux universitaires, de votre projet de recherche, de votre préparation à un entretien ou de votre objectif professionnel. Nous commençons par identifier vos connaissances existantes, votre environnement logiciel, les résultats attendus ainsi que vos principales difficultés conceptuelles ou techniques. Nous établissons ensuite un plan d’apprentissage structuré.

La première séance comprend un échange sur votre parcours, vos objectifs et vos besoins en accompagnement, une première évaluation de vos connaissances actuelles, une planification personnalisée et l’organisation des séances futures, ainsi qu’une courte leçon d’essai permettant de déterminer l’approche pédagogique la plus efficace.

Une séance type peut comprendre une explication conceptuelle, le développement de l’intuition mathématique, du codage en direct, une mise en œuvre guidée, l’évaluation des modèles, la résolution de problèmes techniques ainsi qu’une synthèse concise des prochaines étapes.

Vous pouvez travailler à partir de votre propre jeu de données, d’un devoir universitaire, d’un projet de recherche ou d’un problème professionnel, à condition que les informations confidentielles soient traitées de manière appropriée. Je peux également fournir des exemples structurés et des jeux de données adaptés à votre niveau.

Mon objectif n’est pas simplement de vous aider à exécuter un algorithme. Il est de vous permettre de comprendre pourquoi cet algorithme est approprié, comment il apprend à partir des données, comment l’évaluer correctement, pourquoi il peut échouer et comment construire une solution fiable, interprétable et scientifiquement rigoureuse.

Laroussi

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Mathématiques fondamentales : Calcul différentiel et intégral, algèbre linéaire, géométrie, trigonométrie et analyse.

Probabilités et statistiques : Variables aléatoires, lois de probabilité, statistiques descriptives et théorème de Bayes.

Méthodologie et approche :

Explications pas-à-pas des concepts théoriques abstraits.

Préparation ciblée pour les partiels et examens universitaires.

Outils de visioconférence interactifs (partage d'écran, annotations en direct)