Cours de statistiques à Prilly

Trouvez votre professeur de statistiques idéal à Prilly.
Nos cours de statistiques se donnent à domicile ou chez le professeur.

10 professeurs particuliers de statistiques à Prilly

0 professeur dans ma liste de favoris
+

10 professeurs particuliers de statistiques à Prilly

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
Statistiques · Maths · Génie mécanique
Professeur fiable: Enseignant et docteur en psychologie et neurosciences cognitives diplômé de l'Université de Strasbourg (titulaire d'un master 2 de recherche en Biologie et d'un master 2 professionnel en communication scientifique), je propose des cours particuliers en psychologie (cognitive, sociale, psycho du développement, neuropsychologie etc.), neurosciences ainsi qu'en statistiques (théoriques et appliquées à des protocoles expérimentaux) avec une méthodologie personnalisée selon les besoins et les potentialités de chaque élève. Grâce à une approche pédagogique rigoureuse, spécifique et adaptée à chaque demande, je propose une aide méthodologique efficace (références disponibles) permettant de répondre aux attentes des étudiant(e)s et d'atteindre voire dépasser les objectifs fixés. Mes cours intègrent également une méthode de coaching pour optimiser l'apprentissage et l'entraînement nécessaire pour réussir les examens universitaires en psychologie, neurosciences et statistiques (ainsi que vos oraux de soutenance avec ou sans support powerpoint). Mes cours s'adressent aux étudiant(e)s d'université, écoles d'ingénieurs, BTS souhaitant optimiser leurs performances et notes aux examens et concours (cursus en psychologie, neurosciences, médecine, etc.). Je reçois beaucoup de demandes d'étudiants de l'université Paris 8 (IED ou non), université Paris 5 et Nanterre car je connais très bien le programme concerné et les attentes du jury pour le mémoire de recherche. Ecoles, Universités et instituts d'enseignements dispensés: ESSEC Business School, Universités de Strasbourg et Paris 8, ISTH, IONIS Education Group, EEEA, Acadomia etc.
Psychologie cognitive · Base de données · Statistiques
La statistique est la discipline qui étudie des phénomènes à travers la collecte de données, leur traitement, leur analyse, l'interprétation des résultats et leur présentation afin de rendre ces données compréhensibles par tous Science et techniques d'interprétation mathématique de données complexes et nombreuses, permettant de faire des prévisions. Faire des stats. 2. Ensemble de données utilisables selon ces méthodes. Statistiques économiques. adjectif 1. Relatif à la statistique. Méthodes, données statistiques. 2. Qui concerne les grands nombres, les phénomènes quantitatifs complexes. Prévisions d'ordre statistique. Histoire Bien que le nom de statistique soit relativement récent — on attribue en général l'origine du nom au XVIIIe siècle de l'allemand Staatskunde — cette activité semble exister dès la naissance des premières structures sociales. D'ailleurs, les premiers textes écrits retrouvés étaient des recensements du bétail, des informations sur son cours, et des contrats divers. On a ainsi trace de recensements en Chine au XXIIIe siècle av. J.-C. ou en Égypte au XVIIIe siècle av. J.-C.. Ce système de recueil de données se poursuit jusqu'au XVIIe siècle. En Europe, le rôle de collecteur est souvent tenu par des guildes marchandes puis par les intendants de l'État. Ce n'est qu'au XVIIIe siècle que l'on vit apparaître le rôle prévisionnel des statistiques avec la construction des premières tables de mortalité. La statistique mathématique s'appuya sur les premiers travaux concernant les probabilités développés par Fermat et Pascal. C'est probablement chez Thomas Bayes que l'on vit apparaître un embryon de statistique inférentielle. Condorcet et Laplace parlaient encore de probabilité là où l'on parlerait aujourd'hui de fréquence. Mais c'est à Adolphe Quételet que l'on doit l'idée que la statistique est une science s'appuyant sur les probabilités. Le XIXe siècle vit cette activité prendre son plein essor. Des règles précises sur la collecte et l'interprétation des données sont édictées. La première application industrielle des statistiques eut lieu avec le recensement américain de 1890, qui mit en œuvre la carte perforée inventée par le statisticien Herman Hollerith. Celui-ci avait déposé un brevet au bureau américain des brevets. Au XXe siècle, ces applications industrielles se développèrent d'abord aux États-Unis, qui étaient en avance sur les sciences de gestion, puis seulement après la Première Guerre mondiale en Europe. Le régime nazi employa des méthodes statistiques à partir de 1934 pour le réarmement. En France, on était moins au fait de ces applications. L'application industrielle des statistiques en France se développa avec la création de l'INSEE, qui remplaça le Service National des Statistiques créé par René Carmille. L'avènement de l'informatique dans les années 1940 (aux États-Unis) puis en Europe (dans les années 1960) permit de traiter un plus grand nombre de données, mais surtout de croiser entre elles des séries de données de types différents. C'est le développement de ce qu'on appelle l'analyse multidimensionnelle. Au cours de ce même siècle, plusieurs courants de pensée vont s'affronter : les objectivistes ou fréquentistes qui pensent que les probabilités fournissent un modèle permettant d'idéaliser la distribution en fréquence et que là s'arrêtent leur rôle. les subjectivistes qui voient les probablités comme un moyen de mesurer la confiance que l'on peut avoir dans une prévision. les néo-bayesiens qui soutiennent que les données statistiques seules ne permettent pas de donner le modèle probabiliste idéalisant la distribution en fréquence: il est nécessaire de proposer au départ une forme général du modèle.
Statistiques
Résultat de la recherche 26 - 50 sur 11826 - 50 sur 118

Nos élèves de Prilly évaluent leurs professeurs de Cours de Statistiques.

Pour vous garantir la qualité de nos professeurs de Cours de Statistiques, nous demandons à nos élèves de Prilly de les évaluer.
Uniquement des avis d'élèves et garantis par Apprentus. Évalué 5.0 sur 5 sur une base de 6 avis.

Aide à la rédaction de mémoire de recherche et rapport de stage (Alfortville)
Jerome
Un véritable pas à pas sur mon rapport de stage concernant la partie stat. Cela permet de débloquer beaucoup d'appréhension et gagner en confiance sur la manipulation des stats. Je recommande Jérôme sans problème !
Commentaire de NOLWENN
Statistiques, économétrie et science des données - Programmation avec R & Python (Paris)
Zakarya
Très bon cours, pédagogique.
Commentaire de GITU