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Computer & Elektronik Unterricht Kreis 7

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11 computer & elektronik Lehrer Kreis 7

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11 computer & elektronik Lehrer Kreis 7

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(1 Bewertung)
Kevin - Zürich41Fr
41FrStatistik, Data Analytics, Machine Learning und KI in der Schweiz – Professionelle Begleitung von der Theorie bis zur Praxis
Vertrauter Lehrer: Seit vielen Jahren begleite ich erfolgreich Schweizer Studierende in den Bereichen Statistik, Data Analytics, Machine Learning und künstliche Intelligenz. Ich habe dabei umfassende Erfahrung mit dem Einsatz von R als statistisches Programmierwerkzeug gesammelt und weiss genau, welche Anforderungen an Studierende in der Schweiz gestellt werden. Ich verfüge über zahlreiche Beispielprojekte, Datensätze und Prüfungsaufgaben und habe viele Studierende gezielt, nachhaltig und mit grossem Erfolg auf ihre Arbeiten und Prüfungen vorbereitet. Mein Fokus liegt darauf, komplexe statistische Verfahren, Algorithmen und Datenanalysen verständlich zu erklären, praxisnah zu demonstrieren und das Vertrauen in den sicheren Umgang mit Daten zu stärken. Mein Ziel ist nicht nur die Verbesserung der Noten, sondern langfristig die Entwicklung eines tiefen Verständnisses für datengetriebene Fragestellungen und moderner Technologien wie Machine Learning und KI, die im späteren Berufsleben entscheidend sind ► Wie unterrichte ich? ►Ich lege grossen Wert darauf, dass meine Studierenden statistische Konzepte, Data Analytics-Methoden sowie Machine Learning- und KI-Modelle wirklich verstehen und nicht nur mechanisch anwenden – so erzielen wir nachhaltigen Erfolg in Statistik, Datenanalyse und modernen Technologien. ►Mein Erfolg beruht auf meiner Fähigkeit, meinen Unterrichtsstil flexibel an die individuellen Bedürfnisse der Studierenden in Statistik, Data Analytics, Machine Learning und KI anzupassen, inklusive Themen wie Regressionsverfahren, logistischer Regression und anderen maschinellen Lernalgorithmen. ►Ich verwende praxisnahe, lebendige Beispiele aus Statistik, Data Science und KI, um abstrakte Konzepte wie Hypothesentests, Varianzanalyse, lineare und nichtlineare Modelle anschaulich zu erklären und tief im Gedächtnis zu verankern. ►Mit Geduld und Klarheit breche ich komplexe statistische Analysen, Machine-Learning-Modelle und Datenprozesse in ihre wesentlichen Bestandteile herunter, damit kein Studierender überfordert wird und ein stabiles Fundament in Statistik, Data Analytics und KI aufbauen kann. ►Ich bin überzeugt, dass eine vertrauensvolle Zusammenarbeit entscheidend ist, um Unsicherheiten in Statistik oder Data Science abzubauen und eine produktive Lernatmosphäre zu schaffen. ►Ich biete intensive Prüfungsvorbereitung und Projektbetreuung in Statistik, Data Analytics, Machine Learning und KI an, entwickle mit meinen Studierenden Strategien gegen Prüfungsangst und trainiere mit ihnen reale Datensätze und komplexe Algorithmen. ►Als erfahrener Online-Tutor für Statistik, Data Analytics, Machine Learning und KI nutze ich moderne Tools wie interaktive Whiteboards und Live-Coding-Sessions in R, um den Unterricht so effizient und praxisorientiert wie möglich zu gestalten. ►Standorte: Ich unterrichte Statistik, Data Analytics, Machine Learning und KI bei Ihnen zuhause, online oder nach Absprache – flexibel, professionell und genau auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten.
Statistik · Programmierung · Numerische analyse
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Anita - Wien, ÖsterreichRecently active61Fr
61FrArtem Forum | Konzeptkunst, Illustration & Portfolio-Mentoring
Vertrauter Lehrer: Das Programm richtet sich an Studierende mit Interesse an Konzeptkunst, Illustration, visuellem Storytelling und der Erstellung eines Portfolios für Kunsthochschulen, Animations-/Spieleentwicklungsprogramme oder die eigenständige künstlerische Weiterentwicklung. Es verfolgt einen mentororientierten Ansatz und kombiniert künstlerische Grundlagen, konzeptionelles Denken und Portfolio-Strategien, angepasst an den individuellen Stil, die Vision und die langfristigen Ziele jedes Einzelnen. Was ist da drin? TEIL I 1. Künstlerische und visuelle Sprache • Traditionelle Zeichen- und Illustrationstechniken • Form- und Gestaltstudie • Licht, Farbe und Werte • Komposition und visuelles Storytelling 2. Weltenbau und visuelles Denken • Umweltgestaltung (natürliche und gebaute Räume) • Requisiten, Objekte und visuelle Details • Charakterkonzepte (Anatomiegrundlagen, Silhouetten, Ausdruck) • Stilerkundung (realistisch, stilisiert, symbolisch, experimentell) • Referenzen vs. Originalität: Wie man auf Forschung aufbaut, ohne zu imitieren 3. Kognitiver und kreativer Prozess • Künstlerisches Denken & Arbeitsablauf • Von der Idee zum Bild • Dokumentations- und Referenzsammlung • Moodboards & visuelle Recherche • Iteration, Auswahl, Verfeinerung • Zu wissen, wann ein Stück fertig ist 4. Digitale Grundlagen (optional / hybrid) • Übergang von traditionellen zu digitalen Systemen • Digitale 2D-Werkzeuge und Arbeitsabläufe • Ebenenlogik, Pinsel, Texturen • Grundlagen der digitalen Malerei • Präsentationsfertige Bilder • Fallstudien von professionellen Konzeptkünstlern und Illustratoren Dieser Abschnitt ist optional und kann von Studierenden mit Vorkenntnissen im digitalen Bereich übersprungen werden. In diesem Fall liegt der Schwerpunkt auf der Verfeinerung und Vertiefung der bereits erworbenen Kenntnisse. WICHTIG! Alle Abschnitte in Teil I (künstlerische Praxis, Bildsprache, Weltenbau, technische und digitale Grundlagen) werden dem jeweiligen Kenntnisstand der Studierenden angepasst, vom Anfänger bis zum Fortgeschrittenen. Sind die Grundlagen bereits vorhanden, werden diese Bereiche nicht mechanisch wiederholt; stattdessen liegt der Fokus auf der Portfolioentwicklung, der konzeptionellen Vertiefung und der Weiterentwicklung bestehender Arbeiten. TEIL II Portfolioentwicklung & Mentoring 1. Portfolioaufbau • Die künstlerische Ausrichtung des Schülers festlegen • Auswahl und Entwicklung starker Themen • Erstellung zusammenhängender Bilderserien, nicht isolierter Bilder • Den persönlichen Stil an akademische oder berufliche Erwartungen anpassen • Kontinuierliche Überprüfung, Feedback und Optimierung 2. Anwendungsspezifische Unterstützung (sofern zutreffend) • Portfolioauswahl & -sequenzierung • Künstlerstatements oder Motivationsschreiben (mit Bildmaterial) • Anpassung der Arbeit an spezifische Institutionen oder Programme • Verständnis der Bewertungskriterien
Darstellung · Zeichnen & skizzieren · Digitale kunst
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Es werden nur Bewertungen von Schülern veröffentlicht und diese werden von Apprentus garantiert. Bewertet 4.9 von 5 basierend auf 110 Bewertungen.

Mathematikkurse für Mittel- und Oberstufenschüler (Tunis)
Khalil カル
rating star
rating green star
ich war froh jemanden haben zu können, der mir hilft wenn ich Fragen habe. Khalil konnte mir bei allem helfen, und hat Unklarheiten gut klären können. Auf jeden Fall weiterzuempfehlen :)
Bewertung von LEANE
Mathematik, Physik, Computerprogrammierung durch einen Masterstudenten der ETH und der Ecole Polytechnique (Zürich)
Anton
rating star
rating green star
Fand den Unterricht sehr hilfreich und lehrreich. Kann ich vorbehaltlos weiterempfehlen.
Bewertung von LUKAS
Web Entwicklung Fullstack / Frontend / Backend / hosting (Zürich)
Aviel
rating star
rating green star
Super, kompetente Hilfe erhalten. Erwartung erfüllt, Danke.
Bewertung von MICHEL

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