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Cours de statistiques à Le Mont‑sur‑Lausanne

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18 professeurs particuliers de statistiques à Le Mont‑sur‑Lausanne

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18 professeurs particuliers de statistiques à Le Mont‑sur‑Lausanne

Base de données · Python · Statistiques
(1 avis)
Anais - France44Fr
Professeur fiable: Ce cours d'analyse de données est conçu pour les étudiants ainsi que les particuliers ou professionnels qui souhaitent acquérir une solide compréhension des statistiques et développer des compétences pratiques en utilisant le logiciel R Studio. En tant que titulaire d'un doctorat avec une double compétence en sciences de la vie et en statistiques, je vous guiderai à travers les principes fondamentaux des biostatistiques en utilisant des exemples concrets issus du domaine agronomique et forestier. Au cours de ce programme, nous aborderons les sujets suivants : I. Introduction aux concepts de base des statistiques : Vous apprendrez les notions fondamentales telles que les mesures de tendance centrale, de dispersion, les distributions de probabilité, les tests d'hypothèses et l'estimation. II. Collecte et préparation des données : Vous découvrirez les bonnes pratiques pour collecter et préparer vos données en vue d'une analyse statistique. Nous discuterons également des problèmes courants liés à la qualité des données et des techniques pour les résoudre. III. Exploration et visualisation des données : Vous explorerez différentes méthodes pour visualiser vos données et en extraire des informations significatives. Nous utiliserons des graphiques et des techniques de visualisation avancées pour identifier les modèles et les relations entre les variables. IV. Techniques d'analyse statistique : Vous apprendrez à appliquer des méthodes statistiques courantes telles que les tests paramétriques et non paramétriques, la régression linéaire et logistique, l'analyse de variance (ANOVA) et l'analyse de corrélation. V. Introduction au machine learning avec R : Vous découvrirez les bases du machine learning et explorerez des techniques populaires telles que la régression arborescente, les forêts aléatoires et les méthodes de classification. Nous verrons comment utiliser ces techniques pour prédire des résultats et prendre des décisions basées sur les données. Ce cours se concentrera sur des applications pratiques et utilisera le logiciel R Studio, une référence dans le domaine de l'analyse de données, qui est également libre d'accès. Vous développerez des compétences pratiques en manipulant des ensembles de données réels et en appliquant les techniques statistiques appropriées pour en tirer des conclusions significatives. Que vous soyez étudiant, professionnel ou simplement intéressé par l'analyse de données, ce cours vous fournira les bases nécessaires pour comprendre et appliquer les statistiques dans divers contextes, en mettant l'accent sur les domaines des sciences de la vie et de l'agronomie. N'hésitez pas à vous inscrire et à rejoindre ce cours pour acquérir une solide compétence en analyses de données et améliorer votre prise de décision basée sur des données probantes.
Statistiques
Professeur fiable: Cher(e) étudiant(e), Vous souhaitez maîtriser les rouages complexes de l'algèbre, de l'analyse et de la probabilité ? Ne cherchez pas plus loin ! Je suis passionné(e) par les mathématiques et je vous propose des cours particuliers sur mesure pour vous aider à exceller dans ces domaines. Pourquoi choisir mes cours ? Expertise pédagogique : Fort(e) d'une solide formation en mathématiques et d'une expérience réussie dans l'enseignement, je m'engage à vous offrir des explications claires et accessibles, adaptées à votre niveau. Programme personnalisé : Chaque élève est unique, c'est pourquoi mes cours sont conçus en fonction de vos besoins spécifiques. Que vous soyez débutant(e) ou avancé(e), nous travaillerons ensemble pour renforcer vos compétences. Flexibilité horaire : Je comprends les contraintes de votre emploi du temps. C'est pourquoi je propose des horaires flexibles pour s'adapter à vos disponibilités. Les cours peuvent se dérouler en ligne ou en présentiel, selon votre préférence. Les matières que je propose : Algèbre : Équations, matrices, polynômes... Maîtrisez les fondamentaux et abordez des concepts avancés pour résoudre n'importe quel problème algébrique. Analyse : Limites, dérivées, intégrales... Explorez les notions clés de l'analyse mathématique pour développer une compréhension approfondie des fonctions et des structures mathématiques. Probabilité : Distributions, statistiques, théorie des probabilités... Apprenez à anticiper l'incertain et à prendre des décisions éclairées à l'aide des concepts de probabilité. Contactez-moi dès aujourd'hui pour réserver votre place et booster votre réussite académique !
Maths · Statistiques · Algèbre
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
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Uniquement des avis d'élèves et garantis par Apprentus. Évalué 4.6 sur 5 sur une base de 19 avis.

Révision pour Examens de fin de semestre de 3 éme année (El Jadida)
Fatima Ezzahra
Je tiens à exprimer ma profonde reconnaissance envers la professeur Fatima Ezzahra pour le cours exceptionnel qu'elle m'a dispensé en comptabilité de gestion. Son dévouement et son professionnalisme ont été exemplaires.Je recommande fortement la professeure Fatima Ezzahra à tous les étudiants cherchant à approfondir leurs compétences en comptabilité de gestion.
Commentaire de OUSMANE
Cours d'économie, de mathématiques et de statistiques (Saint-Louis)
Boubou Junior
Boubou : est à la base de mon succès dans mon cours de Micro-économie, un homme très intelligent, autant en mathématique qu'en Économie. Il a une maitrise complète des thèmes, il est ponctuel lors des rencontre . Merci Boubou pour le service rendu et à ceux qui voudrais de l'aide en Économie il est le support parfait .
Commentaire de AZIZ
TITULAIRE D'UN DOCTORAT / Data analyse et biostatistiques : introduction à la science des données avec Rstudio
Anais
Anais a un sens pédagogique extraordinaire, son approche permet de rendre les notions les plus complexes à la portée de chacun et surtout de manière très personnalisée. J'ai personnellement apprécié sa capacité d'adaptation et son pragmatisme.
Commentaire de VAVITA