Découvrez les meilleurs cours particuliers de إدارة الأعمال à Rotterdam

Depuis plus de 10 ans, les professeurs particuliers de إدارة الأعمال sur Apprentus vous accompagnent pour atteindre vos objectifs. Que vous soyez enfant, adulte, débutant ou professionnel, grâce à leurs cours particuliers à domicile ou à Rotterdam, vous profitez d’un accompagnement sur mesure, ponctuel ou intensif.

Recherchez votre professeur

Explorez notre sélection de professeurs de إدارة الأعمال à Rotterdam et utilisez les filtres pour trouver le cours adapté à vos préférences.

Contacts gratuits

Expliquez aux professeurs vos objectifs, vos préférences et choisissez le prof de إدارة الأعمال qui vous convient le mieux.

Fixez votre premier rendez-vous

Planifiez ensemble l’horaire et le lieu de votre premier cours. Une fois le rendez-vous confirmé par votre professeur, lancez-vous en toute confiance !

Aucun professeur particulier de إدارة الأعمال à Rotterdam

0 professeur dans ma liste de favoris

Aucun professeur particulier de إدارة الأعمال à Rotterdam

Nous n'avons trouvé aucun résultat correspondant exactement à votre recherche. Essayez les cours en ligne avec les professeurs particuliers suivants :

(6 avis)

Youssef - Bruxelles, BelgiqueRécemment actifC$44

C$44sciences de l'ingénieur ,circuit électrique ,électrotechnique,Programmation,électronique ,automatique,physique

Professeur fiable: ===================Satisfait ou remboursé======================= Bonjour, je suis doctorant en génie électrique et professeur agrégé en sciences de l'ingénieur, expérimenté dans le domaine de génie électrique, je propose des cours propose dans les sciences de l'ingénieurs l'ingénieurs (Electronique,automatique,électrotechnique,automatisme,programmation). Sciences Numériques et Technologie SNT Sciences de l'ingénieur SI Numérique et sciences informatiques SNI Electronique numérique Electronique analogique électromagnétisme Traitement de signal et acquisition de données Automatique (discret,continu) électrotechnique (transformateurs , Machines électriques ,alimentation à découpage) Programmation C/C++ , Assembleur , ARM, STM32 énergie renouvelable (éolienne , PV-solaire) RDM -résistance des matériaux mécanique des solides Python et SYSML Microcontrôleur PIC Microprocesseur MATLAB, proteus Préparation aux concours Encadrement des projets de fin d'études CAPLP Génie électrique électrotechnique et électronique Les sujets et corrigés de CAPLP et BTS Correction caplp 2017 CAPLP 2018 CAPLP 2019 CAPLP 2020 CORRECTION DES EPREUVES DE BTS

Génie mécanique · Ingénierie · Circuits electroniques

(4 avis)

Thioub - Dakar, SénégalRécemment actifC$24

C$24COURS 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)

Statistiques · Analyse numérique · Programmation informatique

(1 avis)

Sandrine - Nice, FranceRécemment actifC$54