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    Vertrauter Lehrer
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    MatLab-Programmierung für alle Niveaus/Data Science und Statistik

    Übersetzt mit Google Translate. Hier klicken, um das Original zu sehen.
    MATLAB ist eine Programmier- und numerische Computerplattform, die von Millionen von Ingenieuren und Wissenschaftlern verwendet wird, um Daten zu analysieren, Algorithmen zu entwickeln und Modelle zu erstellen.

    Ich programmiere seit 2005 professionell in MatLab und biete Kurse für alle Niveaus und Anforderungen an.

    Ort

    Beim Lehrer zu Hause: St-Sulpice VD, centre, Saint-Sulpice, Switzerland
    Online via Webcam
    Beim Schüler zu Hause: In der Umgebung von Ecublens VD, Schweiz

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    Allgemeine Informationen

    Alter:
    Kinder (7-12 Jahre alt)
    Jugendliche (13-17 Jahre alt)
    Erwachsene (18-64 Jahre alt)
    Senioren (65+ Jahre alt)
    Unterrichtsniveau:
    Anfänger
    Mittel
    Fortgeschritten
    Dauer:
    60 Minuten
    Unterrichtet in :Englisch , Russisch, Deutsch

    Über mich

    Übersetzt mit Google Translate. Hier klicken, um das Original zu sehen.
    Mein Name ist Anna, ich bin eine Postdoc-Forscherin im Bereich Operations Research & Operations Management mit dem Schwerpunkt Theorie und datengetriebene Anwendungen im Bereich der mehrstufigen Entscheidungsfindung unter Unsicherheit. Mein beruflicher Hintergrund und meine praktischen Fähigkeiten liegen in den Bereichen Operations Research und Statistik.

    Ich habe meinen Ph.D. Abschluss in Statistik und Operations Research an der Universität Wien im April 2014 mit einer Dissertation zu theoretischen und praktischen Aspekten der mehrstufigen stochastischen Programmierung, in der die numerische Lösung des Optimierungsproblems durch Approximation stetig stochastischer Prozesse abgeschätzt werden musste mit Szenariobäumen. Bevor ich an die Universität Wien kam, erhielt ich meinen B.Sc. (2009) und M.Sc. (2011) Abschlüsse in Angewandter Mathematik und Physik am Moskauer Institut für Physik und Technologie (Nationale Forschungsuniversität).

    Bildung

    Übersetzt mit Google Translate. Hier klicken, um das Original zu sehen.
    1) Ph.D. in Statistik und Operations Research (Universität Wien, Österreich).
    1) MSc in Angewandter Mathematik und Physik (Moskauer Institut für Physik und Technologie, Russland).
    2) BSc in Angewandter Mathematik und Physik (Moskauer Institut für Physik und Technologie, Russland).

    Erfahrung / Qualifikationen

    Übersetzt mit Google Translate. Hier klicken, um das Original zu sehen.
    Maschinelles Lernen:

    Universitätslehrgang „Klassifikation, Clustering und Diskriminierung“ für Master-Studierende: Der Lehrgang präsentiert numerische Methoden, die in den Bereichen Klassifikation, Clustering und Diskriminierung eingesetzt werden. Der Schwerpunkt liegt nicht auf klassischen statistischen Verfahren, sondern auf modernen Techniken des maschinellen Lernens, die auch Anwendungen für „Big Data“ und Business Analytics ermöglichen. Insbesondere werden überwachte und unbeaufsichtigte Lernalgorithmen diskutiert, Entscheidungsbaumtechniken vorgestellt, Methoden für neuronale Netze beschrieben und verschiedene Clustering-Algorithmen vorgestellt.

    Statistiken:

    Mehrere Universitätskurse für Master-Studenten:
    Aktuelle Kurse konzentrieren sich auf statistische Methoden zur Modellierung nichtlinearer Abhängigkeiten in Daten. Copula-Modelle werden als probabilistische Methode eingeführt, um allgemeine multivariate Verteilungen basierend auf Randverteilungen für jede der Zufallsvariablen und auf Informationen über die zugrunde liegende Abhängigkeitsstruktur abzuleiten. Obwohl es häufig einfach ist, Ränder an die Daten anzupassen, erfordert die Schätzung einer Copulafunktion komplexe Hochskalierungstechniken, insbesondere in hochdimensionalen Fällen. Wir führen Weinreben-Copulas ein, um eine unterschiedliche Stärke der Interdependenzen zwischen zufälligen Komponenten zu berücksichtigen, und wir führen hierarchische und geordnete Copulas ein, um die Weinreben-Struktur in sehr hochdimensionalen Fällen zu approximieren. Es werden Fallstudien zum Risikomanagement von Extremen und zur Finanzierung vorgestellt.

    Mathematik: Mehrere Universitätskurse für Bachelor- und Masterstudenten.

    Software (MatLab):
    Der Kurs vermittelt effiziente Techniken zur Programmierung in MatLab. Die Software kann für verschiedene Arten von Big-Data-Anwendungen verwendet werden. Insbesondere werden ökonometrische und finanzielle Anwendungen berücksichtigt.
    Ich bin Postdoktorand im Bereich Operations Research und schlage folgende Kurse vor: Der Schlüssel zum Erfolg in der Mathematik liegt darin, zu lernen, wie man über den Tellerrand hinaus denkt. Diese wertvolle Fähigkeit hilft Mathematikern, echte Probleme in der heutigen Welt zu lösen. Dieser Kurs hilft, diese entscheidende Fähigkeit zu entwickeln und damit die Mathematik zu verstehen. Die Anfänger - und Zwischenklassen konzentrieren sich auf das Gesamtverständnis der Schulmathematik und insbesondere auf die Themen in 1) Algebra 2) Geometrie 3) Einführung in die Wahrscheinlichkeit Die Vertiefungsklassen konzentrieren sich auf bestimmte Bereiche der Mathematik, die an Universitäten gelehrt werden (z. B. lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie, Optimierung usw.). Ich trainiere auch für den Mathematikbereich der GMAT-Prüfung.
    Ich biete Geigenunterricht für Anfänger und Fortgeschrittene an. Ich habe die nach M. Glinka benannte Russische Musikschule mit Auszeichnung abgeschlossen. Ich habe mehrere musikalische Auszeichnungen, von denen die höchste der Preis bei den Delphischen Spielen der Neuzeit ist.

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    Kian
    Statistik. Machine Learning. Mathematik. Klarheit & Kompetenz aus Bern – Für Schweizer Studierende
    Data Science, Statistik & Mathematik – klar erklärt, persönlich begleitet. Ich bin Kian, erfahrener Nachhilfelehrer aus Bern. Ich unterstütze Studierende, Berufseinsteiger:innen und Fachpersonen auf ihrem Weg in die datengetriebene Welt – sei es im Studium, bei Projekten oder im Berufsalltag. Mit meiner strukturierten, verständlichen und motivierenden Herangehensweise helfe ich dir nicht nur, Aufgaben zu lösen – sondern Daten zu durchdringen, Zusammenhänge zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Mein Unterricht ist individuell, effizient und auf Augenhöhe. Wer ich bin – und warum ich unterrichte: Ich unterrichte in Bern und habe den MAS-Studiengang in Statistical Data Science an der Universität Bern erfolgreich abgeschlossen – mit Schwerpunkt auf Statistik, Mathematik und Data Science. Seit mehreren Jahren unterrichte ich mit Leidenschaft, sowohl im akademischen Kontext als auch für Berufspraktiker:innen, die datenbasierter denken und arbeiten wollen. Parallel zu meinem Unterricht habe ich zahlreiche Data-Science-Projekte realisiert – von der explorativen Analyse über Datenmodellierung bis hin zur Entscheidungsunterstützung im Business-Kontext. Diese Verbindung von Theorie und Praxis macht meinen Unterricht besonders nah an der Realität und gleichzeitig verständlich. Ich liebe es, komplexe Themen greifbar zu machen, Aha-Momente zu erzeugen und Menschen zu befähigen, sicher mit Daten umzugehen. Für mich ist Nachhilfe nicht nur Wissensvermittlung – sie ist Denkentwicklung auf Augenhöhe. -Was du bei mir erwarten kannst: Einzelunterricht mit Fokus auf Datenverständnis, Statistik & analytisches Denken Unterstützung bei Projekten, Arbeiten, Prüfungen oder dem Einstieg in die Datenwelt Praxisnahe Erklärungen – Schritt für Schritt und an deinen Alltag angepasst Vermittlung moderner Methoden zur Datenanalyse, Modellierung & Interpretation Langfristige Strategien zur Problemlösung & strukturiertem Denken Flexibler Unterricht in Bern oder online – persönlich, kompetent & zuverlässig Warum ich dir Data Science verständlich machen kann: Weil ich an der Schnittstelle von Wissenschaft und Praxis arbeite. Ich weiß, wie schnell man sich in Formeln und Tools verlieren kann – und helfe dir, den roten Faden zu sehen: Wie Daten Geschichten erzählen, wie du sie analysierst und daraus kluge Entscheidungen ableitest. Du lernst bei mir nicht nur Methoden – du lernst, mit Daten zu denken. Ob im Studium oder im Beruf: Ich begleite dich dabei, Daten wirklich zu verstehen und souverän anzuwenden. Lerne Datenanalyse. Analysiere und modelliere komplexe Datensätze – verständlich, praxisnah und mit Struktur. Wenn du bereit bist, mit Daten klarzukommen, bin ich bereit, dich zu begleiten.

    Alexandra
    Nachhilfe in Mathematik, Physik, Chemie & Statistik – verständlich und individuell auf den Lernstand abgestimmt
    Hallo! Ich bin Alexandra, eine leidenschaftliche Nachhilfelehrerin mit einem Doktortitel in Physik und wissenschaftlicher Forschungserfahrung. Ich helfe Schülern dabei, ein tiefes Verständnis für Mathematik, Physik, Chemie und Statistik zu entwickeln – auf eine Weise, die Lernen spannend und zugänglich macht. Gemeinsam finden wir heraus, welche Lernstrategie für dich am besten funktioniert – ich bin hier, um dir zu helfen. Jede*r kann lernen! Entscheidend ist, den richtigen Zugang zu finden. Ich spreche Deutsch, Englisch, Französisch und Russisch und unterrichte in der Sprache, die dir am besten liegt. Meld dich gern – ich freu mich darauf, dich beim Lernen zu begleiten!

    Ladislav
    UI/UX-Design und Frontend-Entwicklungs-Bootcamp für das Web
    Ich werde dir beibringen, wie du grossartige User Experiences (UX) für deine Website oder Anwendungen (Web und Mobile) entwirfst und entwickelst. Mein Unterricht ist sehr flexibel. Es ist jedoch sinnvoll, mit den Schlüsselelementen einer gut UX zu beginnen und HTML, CSS (TailwindCSS, SCSS, SASS) und Javascript (Angular, React, NextJS) zu erlernen. Es gibt keinen festen Plan, da sich die Technologie von Projekt zu Projekt unterscheidet. Eine Webanwendung kann statisch generiert (SSG) oder Full-Stack (Frontend und Backend) sein. Ich habe Erfahrung mit der Entwicklung beider. Mein Ziel ist es, die Themen zu vermitteln, die für die Studierenden am nützlichsten sind. Ich freue mich darauf!

    Abdallah
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    Ich bin ein Doktorand in Data Science und habe eine große Leidenschaft für Mathematik und Statistik. Ich kann Studenten und Schülern bei aktuellen Aufgaben helfen, sich auf Klassenarbeiten, Prüfungen vorbereiten. Ich bin mir der „Schwierigkeiten“ der Schüler mit mathematischen und statistischen Fächern bewusst, und meine Nachhilfemethoden machen sie zu einer Leidenschaft für scheinbar komplexe Fächer. Ich helfe ihnen, die Themen auf sehr praktische Weise zu verstehen, und ich bin sehr schülerorientiert. Ich bin an Wochenenden und späten Abenden an Wochentagen verfügbar.

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    Wir werden Python-Codes in einer Codierungsumgebung schreiben. Die Verwendung ist in jedem Browser möglich – Sie schreiben einfach einen Code, führen ihn aus und speichern Ihre Arbeit. In dieser Lektion lernen wir, wie man Eingabeoperationen über die Tastatur sowie Ausgabeoperationen durchführt. Wir werden auch kleine Programme schreiben, die einen Codeblock wiederholen; das heißt, wir lernen „for“- und „while“-Schleifen.

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