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Cours particuliers à Argenteuil

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327 professeurs particuliers à Argenteuil

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327 professeurs particuliers à Argenteuil

Je donne des cours particuliers de mathématiques depuis 30 ans. Mais je ne me contente pas d'expliquer les cours et de montrer comment résoudre les exercices. D'ailleurs, je ne donne jamais les solutions aux exercices : c'est l'élève qui les trouve par lui-même et bien sûr, je le mets sur la voie, quand c'est nécessaire. Mes cours sont toujours très concrets : j'explique chaque mot de vocabulaire, je place chaque cours dans son contexte historique (en quelques mots) et je donne toujours des exercices liés aux intérêts de l'élève, pour qu'il comprenne l'utilité de l'utilisation du cours dans la vie courante ou dans sa future vie professionnelle. J'assure aussi une prestation de coaching en parallèle, pour motiver les élèves à travailler et à s'organiser au mieux, pour qu'ils soient rapidement autonomes et qu'ils travaillent plus efficacement, ce qui leur permet d'avoir à travailler moins, pour obtenir des résultats encore meilleurs. Pour vous donner une idée de ce que je réussis à faire avec mes élèves grâce à mes méthodes, lorsqu'un élève de Terminale a entre 02/20 & 06/20 de moyenne à 6 mois du baccalauréat, il obtient entre 14/20 & 18/20 le jour de l'examen. La plupart de mes élèves décrochent une mention grâce à leur résultat en mathématiques, ce qui leur permet d'intégrer plus facilement les grandes écoles, au-delà du sentiment de fierté du travail accompli. Je prends l'exemple du Bac, mais je ne donne pas des cours qu'aux seuls élèves de Terminale : je donne des cours jusqu'au niveau Bac+2 (BTS/DUT).
Maths
Professeur fiable: Je propose des cours en data development / base des données / machine learning / data science (python): J'offre aussi la possibilité de vous aider pour la réalisation de vos projets académiques. Nous vous accompagnons dans le Data développement de votre entreprise. -1- Databases & Data warehouses (AWS / Google Cloud / Azure Cloud) -2- Machine Learning -3- Deep Learning (tensorflow, pytorch, RNN, CNN, LSTM) -4- Data Processing -5- Machine Learning conception and deployment (docker, ...) -6- Data Pipelines -7- Google Sheets avec Pipelines en temps réel, les macro (VBA) & Connexion à la base de données -8- Dashboards en ligne sur les navigateurs ou sur votre Excel, Google Sheets (Python, R, Power BI, Tableau, Kibana, etc.) -- Notre Tech Stack -- - Databases : AWS DynamoDB, Amazon Redshift, PostgreSQL, MySQL, multi-cubes DBs (EPM/BI platform) - Languages : Python, Spark (Scala, Python, Java), JavaScript, CSS, HTML - Development environment : JSON, SQL, NoSQL, Bash Shell Scripting, Jupyter Notebook, Anaconda, REST API, VSCode, DBeaver, Google services, Platform as a Service (PAAS), Apache Airflow, Serverless Computing, SublimeText - Clouds : Amazon Web Services, Azure Databricks, Google GCP (Google Firebase) - Data Lake AWS/Databricks : EC2 (Linux), IAM, Amazon MWAA (Managed Workflows for Apache Airflow), Lambda, S3, DynamoDB, RedShift ; Kibana, Azure Databricks, CloudFormation - Web crawling/Scraping : Python Scrapy - Data streaming : Airflow, Kafka - Data visualization / ETL : Python, Kibana, Tableau, Power BI & DAX, Excel Power Query (et lang.M) - Continuous integration workflows (CI/CD) : Docker/Google cloud/Kubernetes; Amazon ECS) - Containerized applications : Docker (Docker container, Docker-compose) - Virtualization technologies : VirtualBox, Vmware - Agile outils : Contrôle de version (Git/GitLab), tickets (JIRA), Bitbukets, Trello, Wiki (Confluence), Jetbrains - OS : Linux, Windows
Analyse numérique · Technologie de l'information · Base de données
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