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Since January 2014
Instructor since January 2014
Cours Maths physique et chimie
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From 26 € /h
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Bonjour,
je suis titulaire d'un Master 1 en Physique et d'un autre Master 1 en conception Mécanique et thermique j'ai une expérience de trois ans dans le soutien scolaire j'ai effectué des fiches pour le résumé de cours pour les aidés à avoir des requis pour faire des exercices de façon progressive
Extra information
je utilise souvent si nécessaire le support de cours de l’élève..
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At student's location :
  • Around Paris, France
Age
Children (7-12 years old)
Teenagers (13-17 years old)
Adults (18-64 years old)
Seniors (65+ years old)
Student level
Beginner
Intermediate
Advanced
Duration
60 minutes
The class is taught in
French
Availability of a typical week
(GMT -05:00)
New York
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At student's home
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00-04
04-08
08-12
12-16
16-20
20-24
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Justine
Prochainement diplômée d'un Master en International Marketing et Business Development, je propose mes services dans le cadre de cours particuliers/ aide aux devoirs pour les niveaux primaire/collège/lycée.

Après un bac économique et social mention Très bien et Européenne Anglais, j'ai suivi une formation de 2 ans en classe préparatoire. A l'issue de cette formation, j'ai pu intégrer l'école de commerce SKEMA afin d'y obtenir mon Master. Grâce à de nombreux voyages réalisés avant mes études mais également grâce à deux semestres réalisés au sein d'universités étrangères (Etats-Unis et Angleterre), j'ai pu perfectionner mon anglais à un niveau courant (C1).

Je propose des cours entièrement adaptés aux besoins de l'élève: perfectionnement, accompagnement sur les soucis plus généraux d'organisation et de méthode de travail, suivi approfondi pour les matières avec des difficultés plus ou moins profondes... Nous pourrons discuter des besoins de l'élève et construire ensemble des cours adaptés à ses besoins.

Les cours se déroulent généralement de la manière suivante:
1) Reprise du cours afin de vérifier sa bonne compréhension & sa maitrise
2) Réexplication (si nécessaire) des concepts & éléments du cours
3) Travail sur les exercices demandés / révision avec des exercices concrets
4) Exercices supplémentaires pour consolider les connaissances apprises / approfondir les sujets

Cela permet à l'élève d'apprendre à s'organiser mais également à acquérir une véritable méthode de travail.

L'aspect humain et pédagogique de ces cours est pour moi essentiel, il est primordial que les cours se déroulent dans la bienveillance, en permettant à l'élève de se sentir à l'aise et en confiance.

N'hésitez pas à me contacter pour échanger plus en détails ou pour débuter un suivi.
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Dave
Bonjour,
Je suis un professeur expérimenté en machine learning avec une expertise de 5 ans dans l'enseignement de cette discipline à tous les niveaux. Mon expertise en utilisant Python et R me permet d'enseigner différents algorithmes de machine learning tels que les réseaux de neurones, les arbres de décision et les algorithmes de clustering. Je suis également expérimenté dans l'utilisation de bibliothèques Python et R populaires telles que TensorFlow, Keras, Scikit-learn et ggplot2.
En plus de mes compétences en matière de machine learning, je suis capable d'aider les étudiants à lire et à comprendre des articles de recherche pour leurs exposés, ainsi qu'à travailler sur des projets en Python et R. Mon engagement envers l'apprentissage automatique est passionné et j'aime partager mes connaissances avec mes étudiants.
Si vous êtes intéressé par mes services de professeur de machine learning pour tous les niveaux, n'hésitez pas à me contacter.
En plus de mes compétences en machine learning, je suis également en mesure de vous aider en mathématiques, en statistiques et en rédaction de mémoires.
Je suis disponible pour enseigner les sujets suivants:
1.Python ou R
2.Exploration des données
3.Machinea learning
3.1. Intro ML
3.2. Linear Model
-> Linear Models for Regression and Classification
3.3. Kernel
-> Kernelization
3.4. Model selection
3.5. Ensemble model,
-> Bagging / RandomForest, Boosting (XGBoost,LightGBM,...) , Stacking
3.6. Data préprocessing
-> Data preprocessing
-> Pipelines: choose the right preprocessing steps and models in your pipeline
-> Cross-validation
3.7. Neural Networks
-> Neural architectures
-> Training neural nets: Forward pass: Tensor operations and Backward pass: Backpropagation
-> Neural network design: Activation functions, weight initialization and Optimizers
-> Neural networks in practice: Model selection, Early stopping, Memorization capacity and information bottleneck, L1/L2 regularization, Dropout, Batch normalization
3.8. Convolutional Neural Networks
-> Image convolution
-> Convolutional neural networks
->Data augmentation
-> Model interpretation
-> Using pre-trained networks (transfer learning)
3.9. Neural Networks for text
-> Bag of words representations, Word embeddings, Word2Vec, FastText, GloVe
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Justine
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Après un bac économique et social mention Très bien et Européenne Anglais, j'ai suivi une formation de 2 ans en classe préparatoire. A l'issue de cette formation, j'ai pu intégrer l'école de commerce SKEMA afin d'y obtenir mon Master. Grâce à de nombreux voyages réalisés avant mes études mais également grâce à deux semestres réalisés au sein d'universités étrangères (Etats-Unis et Angleterre), j'ai pu perfectionner mon anglais à un niveau courant (C1).

Je propose des cours entièrement adaptés aux besoins de l'élève: perfectionnement, accompagnement sur les soucis plus généraux d'organisation et de méthode de travail, suivi approfondi pour les matières avec des difficultés plus ou moins profondes... Nous pourrons discuter des besoins de l'élève et construire ensemble des cours adaptés à ses besoins.

Les cours se déroulent généralement de la manière suivante:
1) Reprise du cours afin de vérifier sa bonne compréhension & sa maitrise
2) Réexplication (si nécessaire) des concepts & éléments du cours
3) Travail sur les exercices demandés / révision avec des exercices concrets
4) Exercices supplémentaires pour consolider les connaissances apprises / approfondir les sujets

Cela permet à l'élève d'apprendre à s'organiser mais également à acquérir une véritable méthode de travail.

L'aspect humain et pédagogique de ces cours est pour moi essentiel, il est primordial que les cours se déroulent dans la bienveillance, en permettant à l'élève de se sentir à l'aise et en confiance.

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Dave
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3.4. Model selection
3.5. Ensemble model,
-> Bagging / RandomForest, Boosting (XGBoost,LightGBM,...) , Stacking
3.6. Data préprocessing
-> Data preprocessing
-> Pipelines: choose the right preprocessing steps and models in your pipeline
-> Cross-validation
3.7. Neural Networks
-> Neural architectures
-> Training neural nets: Forward pass: Tensor operations and Backward pass: Backpropagation
-> Neural network design: Activation functions, weight initialization and Optimizers
-> Neural networks in practice: Model selection, Early stopping, Memorization capacity and information bottleneck, L1/L2 regularization, Dropout, Batch normalization
3.8. Convolutional Neural Networks
-> Image convolution
-> Convolutional neural networks
->Data augmentation
-> Model interpretation
-> Using pre-trained networks (transfer learning)
3.9. Neural Networks for text
-> Bag of words representations, Word embeddings, Word2Vec, FastText, GloVe
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