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1 professeur particulier de statistiques à Onex

Professeur fiable: Bonjour, Je suis un professeur expérimenté en machine learning avec une expertise de 5 ans dans l'enseignement de cette discipline à tous les niveaux. Mon expertise en utilisant Python et R me permet d'enseigner différents algorithmes de machine learning tels que les réseaux de neurones, les arbres de décision et les algorithmes de clustering. Je suis également expérimenté dans l'utilisation de bibliothèques Python et R populaires telles que TensorFlow, Keras, Scikit-learn et ggplot2. En plus de mes compétences en matière de machine learning, je suis capable d'aider les étudiants à lire et à comprendre des articles de recherche pour leurs exposés, ainsi qu'à travailler sur des projets en Python et R. Mon engagement envers l'apprentissage automatique est passionné et j'aime partager mes connaissances avec mes étudiants. Si vous êtes intéressé par mes services de professeur de machine learning pour tous les niveaux, n'hésitez pas à me contacter. En plus de mes compétences en machine learning, je suis également en mesure de vous aider en mathématiques, en statistiques et en rédaction de mémoires. Je suis disponible pour 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
Maths · Statistiques · Informatique
Préparation aux examens de comptabilité · Economie (scolaire) · Statistiques
Le Dr Keivan est diplômé de l'Université McGill avec les diplômes suivants : Maîtrise en génie mécanique (McGill) Baccalauréat en génie mécanique (McGill) Docteur en médecine MD (Iran) Le Dr Keivan a plus de 15 ans d'expérience dans l'enseignement de nombreux cours de MATH, ENGR et MECH pour les étudiants universitaires. Il a été assistant d'enseignement pour de nombreux cours à l'Université Concordia et à l'Université McGill à Montréal, avec une excellente évaluation des cours par les étudiants. Les cours les plus présentés sont les cours de génie mécanique de premier cycle et des cycles supérieurs, ainsi que les probabilités et les statistiques. Des cours en personne et en ligne sont offerts. Pour plus d'informations, vous pouvez contacter Dr Keivan au (514)4762075 Cours Concordia : COMM 215 : Statistiques sur les entreprises COMP 233 : Probabilités et statistiques ECON 325 : Mathématiques pour économistes I ECON 326 : Mathématiques pour économistes II ELEC 275 : Principes de génie électrique ENGR 213 : Equations différentielles ordinaires appliquées ENGR 233 : Calcul avancé appliqué ENGR 242 : Statique ENGR 243 : Dynamique ENGR 244 : Mécanique des Matériaux ENGR 251 : Thermodynamique I ENGR 264 : Signaux et systèmes I ENGR 273 : Analyse des circuits de base ENGR 301 : Principes de gestion et économie ENGR 311 : Calcul et équations aux dérivées partielles ENGR 351 : Thermodynamique II ENGR 361 : Mécanique des fluides I ENGR 371 : Probabilités et statistiques ENGR 391 : Méthodes numériques INDU 371 : Processus aléatoires INTE 296 : Découvrez les statistiques MATH 201 : Fonctions élémentaires MATH 202 : Algèbre universitaire MATH 203 : Calcul différentiel et intégral I MATH 204 : Vecteurs et matrices MATH 205 : Calcul différentiel et intégral II MATH 206 : Algèbre et fonctions MATH 208 : Mathématiques fondamentales I MATH 209 : Mathématiques fondamentales II MATH 251 : Algèbre linéaire I MATH 252 : Algèbre linéaire II MATH 264 : Calcul avancé I MATH 265 : Calcul avancé II MECH 211 : Dessin d'ingénierie mécanique MECH 215 : Programmation pour Mécanique et Industriel MECH 221 : Science des matériaux MECH 313 : Dessin et conception de machines MECH 361 : Mécanique des fluides II MECH 368 : Électronique pour les ingénieurs en mécanique MECH 370 : Modélisation et analyse de systèmes dynamiques MECH 371 : Principes fondamentaux des systèmes de contrôle MECH 375 : Vibrations mécaniques MECH 6121 : Aérodynamique PHYS 204 : Mécanique PHYS 205 : Électricité et Magnétisme PHYS 206 : Ondes et Optique PSYC 315 : Analyse statistique I PSYC 316 : Analyse statistique II SOCI 212 : Statistiques I SOCI 213 : Statistiques II STAT 249 : Probabilité I STAT 250 : Statistiques STAT 360 : Modèles linéaires Cours de McGill : CIVE 205 : Statique CIVE 206 : Dynamique CIVE 207 : Mécanique des solides CIVE 290 : Thermodynamique et transfert de chaleur CIVE 302 : Systèmes probabilistes CIVE 320 : Méthodes numériques CIVE 327 : Mécanique des fluides et hydraulique ECON 208 : Analyse microéconomique et applications ECON 227 : Statistiques économiques MATH 112 : Fondements des mathématiques MATH 122 : Calcul pour la gestion MATH 123 : Algèbre linéaire et probabilités MATH 133 : Algèbre linéaire et géométrie MATH 139 : Calcul I avec pré-calcul MATH 140 : Calcul I MATH 141 : Calcul II MATH 150 : Calcul A MATH 203 : Principes de la statistique I MATH 204 : Principes de statistique II MATH 222 : Calcul III MATH 223 : Algèbre linéaire MATH 262 : Calcul intermédiaire MATH 263 : équations différentielles ordinaires pour les ingénieurs MATH 270 : Algèbre linéaire appliquée MATH 271 : Algèbre linéaire et équations aux dérivées partielles MATH 315 : Équations différentielles ordinaires MATH 316 : Variables complexes MATH 323 : Probabilité MATH 324 : Statistiques MATH 329 : Théorie de l'intérêt MECH 210 Mécanique I MECH 220 Mécanique II MECH 240 Thermodynamique I MECH 289 Conception graphique MECH 290 : Conception graphique pour les ingénieurs en mécanique MECH 309 : Méthodes numériques en génie mécanique MECH 314 : Dynamique des mécanismes MECH 315 : Mécanique III MECH 361 : Mécanique des fluides I MECH 341 : Thermodynamique II MECH 346 : Transfert de chaleur MECH 383 : Électronique appliquée et instrumentation MECH 393 : Conception d'éléments de machine MECH 412 : Dynamique et contrôle du système MECH 419 : Mécanique avancée des systèmes MECH 430 : Mécanique des fluides II MECH 513 : Systèmes de contrôle MECH 533 : Aérodynamique subsonique MECH 542 : Dynamique des engins spatiaux MECH 562 : Mécanique des fluides avancée MECH 605 : Mathématiques appliquées I MECH 642 : dynamique avancée MGCR 271 : Statistiques sur les entreprises MGSC 372 : Statistiques commerciales avancées PHYS 101 : Introduction à la Physique – Mécanique PHYS 102 : Introduction à la Physique – Électromagnétisme PHYS 131 : Mécanique et Ondes PHYS 142 : Electromagnétisme et Optique PSYC 204 : Introduction aux statistiques psychologiques PSYC 305 : Statistiques pour la conception expérimentale
Génie mécanique · Maths · Statistiques
Professeur fiable: Bien que je sois nouveau sur cette plateforme, j'ai donné des cours particuliers en physique et en mathématiques à des étudiants du début du lycée au premier cycle depuis 2015. Mon expérience comprend le travail en tant que professeur suppléant et tuteur à la Copenhagen International School et à l'International School of Hellerup, où j'ai enseigné les mathématiques, les sciences et la physique de l'IB. Je continue à entretenir des liens avec ces écoles et je donne actuellement des cours particuliers en ligne à plusieurs étudiants pour le CIS et l'ISH. Mon approche se concentre sur des cours personnalisés adaptés aux besoins de chaque élève, garantissant une compréhension claire des concepts et des progrès continus. Mon style de tutorat est centré sur l'élève, en mettant l'accent sur la création d'un environnement d'apprentissage favorable et engageant. Je mets l'accent sur une communication claire et honnête sur les capacités et les progrès des élèves, favorisant la transparence et la confiance. J'adapte mes méthodes d'enseignement aux besoins uniques de chaque élève, en veillant à ce que les cours soient adaptés à leurs styles d'apprentissage et à leurs objectifs spécifiques. J'encourage la participation active et la pensée critique, aidant les étudiants à développer une compréhension approfondie du sujet. Ma pédagogie comprend l'évaluation continue et la rétroaction, me permettant d'ajuster mes stratégies pour maximiser les progrès des élèves. Mes qualités en tant qu'éducatrice incluent l'accessibilité, l'adaptabilité et un fort engagement envers la réussite des élèves. Je m'efforce de renforcer la confiance de mes étudiants, en les aidant à atteindre leurs objectifs académiques et à développer un amour permanent pour l'apprentissage.
Physique · Maths · Statistiques
Professeur fiable: hé! QUI SUIS JE? - A aidé d'innombrables étudiants depuis 2020 à augmenter leur niveau en sciences et en mathématiques. - Diplômé 3ème meilleur étudiant en bio-ingénierie à la KU Leuven, spécialisation en nanotechnologie. - Aider les gens est ma passion ! (animateur pour personnes handicapées, moniteur en surf & planche à voile et j'ai un passé d'animateur scout). MANIÈRE D'ENSEIGNER Je suis un professeur enthousiaste, patient et empathique. En plus d'enseigner, j'espère transmettre ma passion pour les sciences et les mathématiques à vous/vos enfants ;) Mes cours sont très interactifs. L'étudiant est souvent confronté à des questions qui le font réfléchir sur la théorie et les exercices. De cette façon, il comprendra parfaitement le matériel pédagogique. Quant au cours lui-même, il est adapté en fonction des besoins de l'élève. Voici une chronologie typique : 1. ÉTAPE 1 : Je discute avec l'étudiant de l'objectif qu'il souhaite atteindre (préparation à un examen, etc.), des difficultés qu'il rencontre et du support de cours du cours. 2. ÉTAPE 2 : Les cours ont lieu. 3. ÉTAPE 3 : Je vous informerai, à vous et à l'étudiant, des progrès réalisés. MON OFFRE Je donne des cours au niveau secondaire en : - Mathématiques : Analyse, algèbre, théorie du contrôle, etc. - Statistiques - Chimie : Organique, inorganique, analytique, etc. - Physique : Statique & dynamique, thermodynamique, électromagnétisme, fluides, etc. LIEU ET LANGUE Les cours se déroulent en ligne, en néerlandais, français ou anglais. N'hésitez pas à me contacter pour plus d'informations :)
Maths · Statistiques · Calcul
Anglais · Maths · Statistiques
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Cours particuliers en Mathématiques - Statistiques
Mustapha
J'ai prit plusieurs cours avec Mustapha pour préparer un examen d'économétrie. Il a réussit à me faire comprendre en quelques cours ce que je n'ai pas compris sur un an. Son cour était adapté à mes besoins, il le prépare au préalable. Il prends le temps d'expliquer et facilite la compréhension grâce à des exemples concrets. Mustapha est très professionnel, il maîtrise ses matières. Il est également très réactif et se met à disposition de l'étudiant au cas où il a des questions suite aux cours. Je recommande vivement Mustapha à tous les étudiants qui ont des difficultés dans ces matières. Merci de m'avoir aider à avancer, moi qui était coincé dans cette matière.
Commentaire de SARA