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Rac
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Mathématique et Informatique Java et Python Machine learning Data science
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Lieux du cours
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Chez Rac : Paris
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À propos de Rac
Cher élève,
Tout d'abord, je tiens à vous assurer que vous êtes entre de bonnes mains. En tant qu'enseignant de mathématiques et de data science, je suis profondément passionné par ces domaines, et j'ai consacré de nombreuses années à les étudier, à les enseigner et à les appliquer dans divers contextes.
Ma légitimité en tant qu'enseignant repose sur une solide formation académique. J'ai obtenu un diplôme en mathématiques, suivi d'une spécialisation en data science et machine learning. J'ai également acquis une expérience pratique en travaillant sur des projets de data science dans l'industrie, ce qui me permet de vous offrir des perspectives réelles et concrètes sur l'application de ces connaissances.
En tant que professionnel, je m'efforce constamment de rester à jour avec les dernières avancées dans ces domaines en évolution rapide. Je participe régulièrement à des formations, à des conférences et à des projets de recherche pour enrichir mes connaissances et mes compétences. Mon objectif est de vous fournir un enseignement basé sur les dernières meilleures pratiques et les innovations technologiques.
Votre succès est ma priorité absolue. Je suis là pour vous guider, répondre à vos questions et vous aider à surmonter les défis que vous pourriez rencontrer en cours. Je crois fermement que chacun peut réussir en mathématiques et en data science avec une approche adaptée et un effort continu, et je suis déterminé à vous soutenir tout au long de votre parcours d'apprentissage.
N'hésitez pas à poser des questions, à exprimer vos préoccupations ou à demander de l'aide lorsque vous en avez besoin. Je suis là pour vous aider à atteindre vos objectifs académiques et professionnels. Ensemble, nous allons explorer ces domaines fascinants et développer vos compétences pour que vous puissiez exceller.
Je suis impatient de partager cette aventure d'apprentissage avec vous et de vous aider à réussir dans le monde passionnant des mathématiques, de la data science et du machine learning.
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À propos du cours
- Collège
- Seconde
- Première
- +4
niveaux :
Collège
Seconde
Première
Terminale
BTS
Formation pour adultes
Supérieur
- French
Toutes les langues parlées pour le cours :
French
En tant qu'enseignant de mathématiques et de machine learning/data science, mes techniques et méthodes d'enseignement sont adaptées pour aider les élèves à comprendre des concepts parfois complexes et à développer leurs compétences dans ces domaines. Voici quelques aspects de ma méthode d'enseignement :
Adaptabilité : Je m'efforce d'adapter mon enseignement au niveau de compétence et aux besoins de mes élèves. Cela peut signifier commencer par les bases pour les débutants et approfondir progressivement les concepts pour les étudiants plus avancés.
Visualisation : J'utilise fréquemment des diagrammes, des graphiques et des exemples visuels pour expliquer des concepts mathématiques et des algorithmes de machine learning. La visualisation peut rendre les idées abstraites plus tangibles.
Pratique active : J'encourage la résolution active de problèmes et l'application des concepts. Les devoirs et les exercices sont essentiels pour renforcer la compréhension et les compétences pratiques.
Méthodes d'apprentissage actif : J'incorpore souvent des méthodes d'apprentissage actif, telles que des discussions en classe, des projets pratiques, des études de cas et des jeux de rôle, pour stimuler la participation des élèves et favoriser l'apprentissage collaboratif.
Rétroaction constructive : Je fournis des retours précis sur les travaux des élèves, en soulignant les erreurs et en suggérant des améliorations. Cela aide les élèves à comprendre leurs erreurs et à progresser.
Utilisation de la technologie : Dans le domaine de la data science et du machine learning, l'utilisation d'outils informatiques est cruciale. J'enseigne l'utilisation de logiciels et de bibliothèques de programmation couramment utilisés, tels que Python, TensorFlow et scikit-learn.
Suivi individuel : Je tiens compte des besoins individuels des élèves et je suis disponible pour des séances de tutorat supplémentaires si nécessaire.
Le déroulement type d'un cours dépend du niveau et du contenu spécifique du cours, mais il suit généralement une structure similaire :
Introduction au sujet : Présentation des objectifs du cours et des concepts clés à aborder.
Explication des concepts : Présentation des concepts mathématiques ou des algorithmes de machine learning, accompagnée d'exemples.
Travail pratique : Les élèves ont l'occasion de résoudre des exercices ou de travailler sur des projets pratiques en utilisant les concepts enseignés.
Discussion en classe : Les questions et les doutes des élèves sont discutés en classe, favorisant la compréhension.
Devoirs et évaluations : Les devoirs sont attribués pour renforcer la compréhension, et des évaluations sont organisées pour mesurer la maîtrise du sujet.
Révision et rétroaction : Les erreurs courantes sont identifiées et discutées, et des retours sont fournis aux élèves pour les aider à s'améliorer.
Mes cours s'adressent généralement à un public varié, de niveau débutant à avancé, selon le sujet spécifique. Ils peuvent s'adresser aux étudiants universitaires, aux professionnels en reconversion, aux ingénieurs, aux informaticiens ou à toute personne intéressée par les mathématiques, la data science ou le machine learning. Je m'efforce de m'adapter au niveau et aux besoins de chaque groupe d'élèves pour garantir une expérience d'apprentissage optimale.
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Tarifs
Tarif
- 20€
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- 5h : 100€
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