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منذ سبتمبر 2021
أستاذ منذ سبتمبر 2021
Cours de Machine Learning ou Programmation Python (tous niveaux)
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من 157.99 AED
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Le Machine Learning et la Data Science sont des domaines très en pointe et, à ce titre, à la mode. Ils constituent des outils majeurs pour toute nouvelle technologie et l'école demeure en retard pour l'enseignement de ces compétences.

En outre, ces compétences sont des compétences théoriques autant que pratiques, et les multiples cours en ligne se focalisent sur la pratique, en oubliant que les entreprises ne recherchent pas que des exécutants, mais aussi des experts dans l'utilisation intelligente de ces outils.

Ayant une formation théorique de pointe dans ce domaine, assortie d'une expérience terrain de plus de 2 ans dans la programmation information associée au machine learning, je vous propose de vous enseigner cette matière, théorie comme pratique, au gré de cours associant les deux aspects de la chose.
معلومات إضافية
Aucune formation, théorique ou pratique, n'est requise. Mais je m'adapterai aux connaissances de l'élève et, si ce/cette dernier/dernière ne connaît rien ni en mathématiques appliquées, ni en programmation, le volume horaire à prévoir sera important.
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عند الطالب :
  • بالقرب من لونغوي, 10, كندا
من أنا؟
- Je suis un jeune Français de 25 ans, à Montréal pour le travail et enthousiaste à l'idée de découvrir le Québec et les québecois !
- Issu des filières d'excellence françaises en mathématiques théoriques et appliquées, j'ai poussé l'amour des mathématiques au point d'enseigner, lors de cours particuliers et en classes préparatoires, les mathématiques au plus haut niveau
- J'ai formé de nombreux étudiants au concours oraux de mathématiques, en mettant l'accent non pas sur des méthodes magiques mais sur la pédagogie, pour aider les élèves à former des raisonnements, à comprendre les démonstrations et à les appliquer. Mes élèves m'ont toujours recommandé pour ma patience et ma pédagogie.
المستوى التعليمي
Classes préparatoires au lycée Saint Louis (Paris)
Master Grande Ecole, HEC Paris
Master en Data Science / Statistiques Avancées, ENSAE Paris
2 ans d'expérience en Data Science appliquées à l'assurance et à la finance
الخبرة / المؤهلات
Cours particuliers pendant 4 ans, à un ryhtme de 3 élèves par an, 2 heures par semaine
Interrogations orales de mathématiques à haut niveau, pendant 3 ans
السن
شباب (13-17 سنة)
الكبار (18-64 سنة)
الكبار (65 سنة فأكثر)
مستوى الطالب
مبتدئ
متوسط
متقدم
المدة
60 دقيقة
90 دقيقة
120 دقيقة
الدرس يدور باللغة
الفرنسية
الإنجليزية
الجاهزية في الأسبوع العادي
(GMT -05:00)
نيويورك
at home icon
عند التلميذ
Mon
Tue
Wed
Thu
Fri
Sat
Sun
00-04
04-08
08-12
12-16
16-20
20-24
Ancien élève d'HEC Paris et ENSAE Paris (école de mathématiques appliquées et statistiques de l'Institut Polytechnique Paris), j'ai fait des mathématiques à haut niveau et exerce aujourd'hui comme data scientist et statisticien au service d'institutions financières.

Mon cursus en France fait partie des plus exigeants en mathématiques et j'ai été interrogateur oral pour des classes préparatoires en France, préparant des étudiants aux oraux de mathématiques au concours. En France, j'ai donné des centaines d'heures de cours, particuliers mais aussi, donc, en classes préparatoires. Je donne des cours de tout niveaux, jusqu'aux plus avancés. Mes élèves me recommandent en général pour ma pédagogie et ma capacité à expliquer de manière graphique, donc claire, des raisonnements complexes.

Je privilégie l'enseignement en présence, même s'il est envisageable d'enseigner par webcam.
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Keivan
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
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Cours de McGill :
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CIVE 320 : Méthodes numériques
CIVE 327 : Mécanique des fluides et hydraulique
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ECON 227 : Statistiques économiques
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