Recentelijk actief
Betrouwbare leraar
Deze leraar antwoordt snel. Dit getuigt van een goede dienstverlening naar haar of zijn leerlingen toe.
Sinds december 2021
Leraar sinds december 2021
Doctorant & Professeur expérimenté - Analyse de données & statistiques avancées | +300 personnes accompagnées | SPSS,
Van 42 € /h
◾ Outils
RStudio • SQL • SPSS • SAS • Jamovi • JASP
◾ Méthodes & tests statistiques
t de Student • ANOVA • MANOVA • ANCOVA • Régression (linéaire & logistique) • Corrélation • Khi-deux • Tests non paramétriques • ACP • AFC • Analyse factorielle exploratoire • Classification / Clustering • Médiation • Modération • Interprétation
◾ Analyse de données & aide à la décision
- Préparation, structuration et fiabilisation des données (data preparation) avec SAS, R et SQL
- Analyses statistiques descriptives, exploratoires et multivariées sur des données métiers
- Production d’indicateurs de performance et d’analyses exploitables pour l’aide à la décision
◾ Choix et mise en œuvre des méthodes
- Préparation et structuration des bases de données
- Tests d’hypothèses et analyses univariées, bivariées et multivariées (ANOVA / ANCOVA)
- Régressions linéaires et logistiques
- Analyses factorielles (ACP / AFC)
- Modèles de médiation et de modération
- Classification / clustering
1) Accompagnement académique
- Cours, TD, projets et travaux en statistique
- Aide à la compréhension et à l’interprétation des résultats
- Préparation aux examens et présentations académiques
2) Analyse statistique
- Statistiques descriptives (univariées et bivariées)
- Analyses multivariées
- Exploration des données et détection des valeurs aberrantes
3) Tests statistiques
- Corrélations (Pearson, Spearman, Kappa de Cohen)
- Tests t (un et deux échantillons, indépendants ou appariés)
- Khi-deux, tests binomiaux
- z-scores et indicateurs associés
4) Modélisation statistique
- Régressions linéaires (simple et multiple)
- Régression logistique
- Interprétation des coefficients, diagnostics et validation des modèles
5) ANOVA & ANCOVA
- ANOVA à un ou plusieurs facteurs
- ANOVA à mesures répétées
- Effets fixes et aléatoires
- Tests post-hoc et tailles d’effet
6) Analyses factorielles
- ACP / PCA (scree plot, scores factoriels, matrices)
- Analyse factorielle exploratoire
- Rotations factorielles
- Validation et interprétation des structures et des clusters
◾ Reporting & communication
- Reporting clair, structuré et synthétique des résultats
- Visualisations adaptées aux décideurs
- Aide à la prise de décision stratégique et opérationnelle
RStudio • SQL • SPSS • SAS • Jamovi • JASP
◾ Méthodes & tests statistiques
t de Student • ANOVA • MANOVA • ANCOVA • Régression (linéaire & logistique) • Corrélation • Khi-deux • Tests non paramétriques • ACP • AFC • Analyse factorielle exploratoire • Classification / Clustering • Médiation • Modération • Interprétation
◾ Analyse de données & aide à la décision
- Préparation, structuration et fiabilisation des données (data preparation) avec SAS, R et SQL
- Analyses statistiques descriptives, exploratoires et multivariées sur des données métiers
- Production d’indicateurs de performance et d’analyses exploitables pour l’aide à la décision
◾ Choix et mise en œuvre des méthodes
- Préparation et structuration des bases de données
- Tests d’hypothèses et analyses univariées, bivariées et multivariées (ANOVA / ANCOVA)
- Régressions linéaires et logistiques
- Analyses factorielles (ACP / AFC)
- Modèles de médiation et de modération
- Classification / clustering
1) Accompagnement académique
- Cours, TD, projets et travaux en statistique
- Aide à la compréhension et à l’interprétation des résultats
- Préparation aux examens et présentations académiques
2) Analyse statistique
- Statistiques descriptives (univariées et bivariées)
- Analyses multivariées
- Exploration des données et détection des valeurs aberrantes
3) Tests statistiques
- Corrélations (Pearson, Spearman, Kappa de Cohen)
- Tests t (un et deux échantillons, indépendants ou appariés)
- Khi-deux, tests binomiaux
- z-scores et indicateurs associés
4) Modélisation statistique
- Régressions linéaires (simple et multiple)
- Régression logistique
- Interprétation des coefficients, diagnostics et validation des modèles
5) ANOVA & ANCOVA
- ANOVA à un ou plusieurs facteurs
- ANOVA à mesures répétées
- Effets fixes et aléatoires
- Tests post-hoc et tailles d’effet
6) Analyses factorielles
- ACP / PCA (scree plot, scores factoriels, matrices)
- Analyse factorielle exploratoire
- Rotations factorielles
- Validation et interprétation des structures et des clusters
◾ Reporting & communication
- Reporting clair, structuré et synthétique des résultats
- Visualisations adaptées aux décideurs
- Aide à la prise de décision stratégique et opérationnelle
Locatie
Plaats gekozen door de student :
- In de omgeving van Parijs, Frankrijk
Online vanuit la France
Over
◾◾ À propos de moi – Expérience & accompagnement ◾◾
Avec 9 ans d’expérience en analyse de données et statistiques avancées, j’ai accompagné plus de 300 élèves et professionnels issus de parcours variés :
◾ étudiants de l’enseignement supérieur
◾ ingénieurs et chercheurs
◾ professionnels de différents secteurs
Mon accompagnement est concret et appliqué, allant de la structuration de la démarche analytique jusqu’à l’analyse et l’interprétation des résultats :
◾ organisation et structuration du travail
◾ choix des méthodes statistiques adaptées
◾ réalisation des analyses
◾ interprétation et mise en valeur des résultats
Avec 9 ans d’expérience en analyse de données et statistiques avancées, j’ai accompagné plus de 300 élèves et professionnels issus de parcours variés :
◾ étudiants de l’enseignement supérieur
◾ ingénieurs et chercheurs
◾ professionnels de différents secteurs
Mon accompagnement est concret et appliqué, allant de la structuration de la démarche analytique jusqu’à l’analyse et l’interprétation des résultats :
◾ organisation et structuration du travail
◾ choix des méthodes statistiques adaptées
◾ réalisation des analyses
◾ interprétation et mise en valeur des résultats
Opleiding
◾ Doctorant en statistique et analyse de données
◾ Ingénieur data analyst
◾ Encadrement et supervision de projets de fin d’études, avec accompagnement méthodologique et analytique des étudiants dans leurs travaux de recherche.
◾ Ingénieur data analyst
◾ Encadrement et supervision de projets de fin d’études, avec accompagnement méthodologique et analytique des étudiants dans leurs travaux de recherche.
Leservaring
◾ Outils
R Studio • SQL • SPSS • SAS • Jamovi • JASP
◾ Méthodes & tests statistiques
T de Student • ANOVA • MANOVA • ANCOVA • Régression (linéaire & logistique) • Corrélation • Khi-deux • Tests non paramétriques • ACP • AFC • Analyse factorielle exploratoire • Classification / Clustering • Médiation • Modération • Interprétation
◾ Analyse de données & aide à la décision
- Préparation, structuration et fiabilisation des données (data préparation) avec SAS, R et SQL
- Analyses statistiques descriptives, exploratoires et multivariées sur des données métiers
- Production d’indicateurs de performance et d’analyses exploitables pour l’aide à la décision
◾ Choix et mise en œuvre des méthodes
- Préparation et structuration des bases de données
- Tests d’hypothèses et analyses univariées, bivariées et multivariées (ANOVA / ANCOVA)
- Régressions linéaires et logistiques
- Analyses factorielles (ACP / AFC)
- Modèles de médiation et de modération
- Classification / clustering
1) Accompagnement académique
- Cours, TD, projets et travaux en statistique
- Aide à la compréhension et à l’interprétation des résultats
- Préparation aux examens et présentations académiques
2) Analyse statistique
- Statistiques descriptives (univariées et bivariées)
- Analyses multivariées
- Exploration des données et détection des valeurs aberrantes
3) Tests statistiques
- Corrélations (Pearson, Spearman, Kappa de Cohen)
- Tests t (un et deux échantillons, indépendants ou appariés)
- Khi-deux, tests binomiaux
- z-scores et indicateurs associés
4) Modélisation statistique
- Régressions linéaires (simple et multiple)
- Régression logistique
- Interprétation des coefficients, diagnostics et validation des modèles
5) ANOVA & ANCOVA
- ANOVA à un ou plusieurs facteurs
- ANOVA à mesures répétées
- Effets fixes et aléatoires
- Tests post-hoc et tailles d’effet
6) Analyses factorielles
- ACP / PCA (scree plot, scores factoriels, matrices)
- Analyse factorielle exploratoire
- Rotations factorielles
- Validation et interprétation des structures et des clusters
◾ Reporting & communication
- Reporting clair, structuré et synthétique des résultats
- Visualisations adaptées aux décideurs
- Aide à la prise de décision stratégique et opérationnelle
R Studio • SQL • SPSS • SAS • Jamovi • JASP
◾ Méthodes & tests statistiques
T de Student • ANOVA • MANOVA • ANCOVA • Régression (linéaire & logistique) • Corrélation • Khi-deux • Tests non paramétriques • ACP • AFC • Analyse factorielle exploratoire • Classification / Clustering • Médiation • Modération • Interprétation
◾ Analyse de données & aide à la décision
- Préparation, structuration et fiabilisation des données (data préparation) avec SAS, R et SQL
- Analyses statistiques descriptives, exploratoires et multivariées sur des données métiers
- Production d’indicateurs de performance et d’analyses exploitables pour l’aide à la décision
◾ Choix et mise en œuvre des méthodes
- Préparation et structuration des bases de données
- Tests d’hypothèses et analyses univariées, bivariées et multivariées (ANOVA / ANCOVA)
- Régressions linéaires et logistiques
- Analyses factorielles (ACP / AFC)
- Modèles de médiation et de modération
- Classification / clustering
1) Accompagnement académique
- Cours, TD, projets et travaux en statistique
- Aide à la compréhension et à l’interprétation des résultats
- Préparation aux examens et présentations académiques
2) Analyse statistique
- Statistiques descriptives (univariées et bivariées)
- Analyses multivariées
- Exploration des données et détection des valeurs aberrantes
3) Tests statistiques
- Corrélations (Pearson, Spearman, Kappa de Cohen)
- Tests t (un et deux échantillons, indépendants ou appariés)
- Khi-deux, tests binomiaux
- z-scores et indicateurs associés
4) Modélisation statistique
- Régressions linéaires (simple et multiple)
- Régression logistique
- Interprétation des coefficients, diagnostics et validation des modèles
5) ANOVA & ANCOVA
- ANOVA à un ou plusieurs facteurs
- ANOVA à mesures répétées
- Effets fixes et aléatoires
- Tests post-hoc et tailles d’effet
6) Analyses factorielles
- ACP / PCA (scree plot, scores factoriels, matrices)
- Analyse factorielle exploratoire
- Rotations factorielles
- Validation et interprétation des structures et des clusters
◾ Reporting & communication
- Reporting clair, structuré et synthétique des résultats
- Visualisations adaptées aux décideurs
- Aide à la prise de décision stratégique et opérationnelle
Leeftijd
Volwassenen (18-64 jaar oud)
Senioren (65+ jaar oud)
Niveau van de leerling
Beginner
Gemiddeld
Gevorderden
Duur
60 minuten
90 minuten
120 minuten
De les wordt gegeven in
Engels
Frans
Vaardigheden
Beoordelingen
Beschikbaarheid typische week
(GMT -05:00)
New York
Online via webcam
Bij de student thuis
Mon
Tue
Wed
Thu
Fri
Sat
Sun
00-04
04-08
08-12
12-16
16-20
20-24
◾ Outils
RStudio • SQL • SPSS • SAS • Jamovi • JASP
◾ Méthodes & tests statistiques
t de Student • ANOVA • MANOVA • ANCOVA • Régression (linéaire & logistique) • Corrélation • Khi-deux • Tests non paramétriques • ACP • AFC • Analyse factorielle exploratoire • Classification / Clustering • Médiation • Modération • Interprétation
◾ Analyse de données & aide à la décision
- Préparation, structuration et fiabilisation des données (data preparation) avec SAS, R et SQL
- Analyses statistiques descriptives, exploratoires et multivariées sur des données métiers
- Production d’indicateurs de performance et d’analyses exploitables pour l’aide à la décision
◾ Choix et mise en œuvre des méthodes
- Préparation et structuration des bases de données
- Tests d’hypothèses et analyses univariées, bivariées et multivariées (ANOVA / ANCOVA)
- Régressions linéaires et logistiques
- Analyses factorielles (ACP / AFC)
- Modèles de médiation et de modération
- Classification / clustering
1) Accompagnement académique
- Cours, TD, projets et travaux en statistique
- Aide à la compréhension et à l’interprétation des résultats
- Préparation aux examens et présentations académiques
2) Analyse statistique
- Statistiques descriptives (univariées et bivariées)
- Analyses multivariées
- Exploration des données et détection des valeurs aberrantes
3) Tests statistiques
- Corrélations (Pearson, Spearman, Kappa de Cohen)
- Tests t (un et deux échantillons, indépendants ou appariés)
- Khi-deux, tests binomiaux
- z-scores et indicateurs associés
4) Modélisation statistique
- Régressions linéaires (simple et multiple)
- Régression logistique
- Interprétation des coefficients, diagnostics et validation des modèles
5) ANOVA & ANCOVA
- ANOVA à un ou plusieurs facteurs
- ANOVA à mesures répétées
- Effets fixes et aléatoires
- Tests post-hoc et tailles d’effet
6) Analyses factorielles
- ACP / PCA (scree plot, scores factoriels, matrices)
- Analyse factorielle exploratoire
- Rotations factorielles
- Validation et interprétation des structures et des clusters
◾ Reporting & communication
- Reporting clair, structuré et synthétique des résultats
- Visualisations adaptées aux décideurs
- Aide à la prise de décision stratégique et opérationnelle
RStudio • SQL • SPSS • SAS • Jamovi • JASP
◾ Méthodes & tests statistiques
t de Student • ANOVA • MANOVA • ANCOVA • Régression (linéaire & logistique) • Corrélation • Khi-deux • Tests non paramétriques • ACP • AFC • Analyse factorielle exploratoire • Classification / Clustering • Médiation • Modération • Interprétation
◾ Analyse de données & aide à la décision
- Préparation, structuration et fiabilisation des données (data preparation) avec SAS, R et SQL
- Analyses statistiques descriptives, exploratoires et multivariées sur des données métiers
- Production d’indicateurs de performance et d’analyses exploitables pour l’aide à la décision
◾ Choix et mise en œuvre des méthodes
- Préparation et structuration des bases de données
- Tests d’hypothèses et analyses univariées, bivariées et multivariées (ANOVA / ANCOVA)
- Régressions linéaires et logistiques
- Analyses factorielles (ACP / AFC)
- Modèles de médiation et de modération
- Classification / clustering
1) Accompagnement académique
- Cours, TD, projets et travaux en statistique
- Aide à la compréhension et à l’interprétation des résultats
- Préparation aux examens et présentations académiques
2) Analyse statistique
- Statistiques descriptives (univariées et bivariées)
- Analyses multivariées
- Exploration des données et détection des valeurs aberrantes
3) Tests statistiques
- Corrélations (Pearson, Spearman, Kappa de Cohen)
- Tests t (un et deux échantillons, indépendants ou appariés)
- Khi-deux, tests binomiaux
- z-scores et indicateurs associés
4) Modélisation statistique
- Régressions linéaires (simple et multiple)
- Régression logistique
- Interprétation des coefficients, diagnostics et validation des modèles
5) ANOVA & ANCOVA
- ANOVA à un ou plusieurs facteurs
- ANOVA à mesures répétées
- Effets fixes et aléatoires
- Tests post-hoc et tailles d’effet
6) Analyses factorielles
- ACP / PCA (scree plot, scores factoriels, matrices)
- Analyse factorielle exploratoire
- Rotations factorielles
- Validation et interprétation des structures et des clusters
◾ Reporting & communication
- Reporting clair, structuré et synthétique des résultats
- Visualisations adaptées aux décideurs
- Aide à la prise de décision stratégique et opérationnelle
Vergelijkbare lessen
Vergelijkbare lessen
Good-fit Leraar Garantie
Contacteer Amine