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Marc Antonio - Marseille, FranceRécemment actif23Fr

23FrCours particulier en Mathématiques pour tous les niveaux.

Professeur fiable: 🎓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).

Maths · Statistiques · Algèbre

Elise - Châtel-Saint-Denis, SuisseRécemment actif42Fr

42Frcours de statistique sur R/R studio pour les étudiants en psychologie

Professeur fiable: Bonjour, Actuellement en master de recherche biomédicale Experimentale, ayant suivi préalablement un bachelor en psychologie, je vous propose mes services pour des cours de statistique spécialement pour les étudiants de psychologie, sur le programme R studio.

Statistiques

(5 avis)

Thioub - Dakar, SénégalRécemment actif14Fr

14FrCOURS D'ANALYSE DE DONNÉES STATISTIQUES : Maîtriser la manipulation, l’exploration et la modélisation de données pour la prise de décision

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)