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Cours d informatique Bureautique (Word , Excel , PowerPoint, Access . . )
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Informations supplémentaires
Des cours complet et simplifier avec des exemples;Lieu
Au domicile de l'élève: Autour de Agadir, Maroc









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Info générales
Age : | Enfants (7-12 ans) Adolescents (13-17 ans) Adultes (18-64 ans) Seniors (65+ ans) |
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Niveau du Cours : | Débutant Intermédiaire Avancé |
Durée : | 60 minutes 120 minutes |
Enseigné en : | français, arabe, anglais |
Présentation
Motiver les étudiants à aimer les Sciences mathématiqueapprendre les différents mode de raisonnement
Facilité les notions qui semblent compliquées pour les élèves.
Education
Baccalauréat en Sciences expérimentales (mention assez bien)Diplôme d'études universitaire générales;DEUG
titulaire d'une licence en économie et gestion
Master en contrôle de gestion
Expérience / Qualifications
Expérience d'enseignement de 2 ans au secteur privé.Je donne des des cours de soutien depuis 2008 niveau collège et lycée
Bonjour, je suis un professeur de mathématique titulaire d'un master en économie avec 10 ans d' expérience, je donne des cours de soutiens à domicile en math aux élèves de collège et de lycée parcoure: biof.et des cours de statistique et probabilité pour les étudiants du l’université ou encg.
mission ; c'est d'amélioré votre niveau en math. et préparation les examens pour les étudiants du l'université
J'ai un master en économie et gestion option : contrôle de gestion
Je suis un professeur du mathématique et je donne des cours de soutien
à domicile pour tous les niveaux
j'ai une longue expérience plus de 10 ans.
titulaire d'une licence en économie et gestion
1 an d'enseignement de la matière Math dans un institut privé niveau : Tronc commun Scientifique Biof et 1ere bac économie
Bonjour, je suis un professeur d'économie et de gestion titulaire d'un master en économie avec 5 ans d' expérience, je donne des cours de soutiens à domicile en comptabilité de gestion aux élèves de lycée et de l’université et aux élevés des grandes écoles....EST..ENCG.
mission ; c'est d'apprendre facilement la comptabilité et avoir un background en économie générale.
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Garantie Le-Bon-Prof
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Réputation Apprentus
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COURS D'ANALYSE DE DONNÉES STATISTIQUES : Maîtriser la manipulation, l’exploration et la modélisation de données pour la prise de décision
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)