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Depuis juin 2015
Professeur depuis juin 2015
Cours particuliers maths-physique-chimie
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Àpd 35 € /h
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Bonjour,
Je suis un étudiant de classe préparatoire scientifique en 2eme année. Je peux enseigner toute classe du collège au lycée. Ma pédagogie est placée sur la pratique des exercices et le compréhension du cours.
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Cours au domicile de l'élève :
  • Autour de Clichy, France
Age
Enfants (7-12 ans)
Adolescents (13-17 ans)
Adultes (18-64 ans)
Niveau du Cours
Débutant
Intermédiaire
Avancé
Durée
30 minutes
60 minutes
120 minutes
Enseigné en
français
Compétences
Disponibilité semaine type
(GMT -04:00)
New York
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Cours à domicile
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Sun
00-04
04-08
08-12
12-16
16-20
20-24
Cours Similaires
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Mohamed
Titulaire d’un master en physique théorique de l’Ecole Normale Supérieur de Paris et futur diplômé de l’Ecole Nationale des Ponts et Chaussées en ingénierie, j’effectue à partir d’Octobre un stage de recherche dans le domaine de la biophysique dans un labo à Todai.

Je propose mes services pour donner des cours particuliers en mathématiques ou en physique pour des élèves allant du collège au niveau universitaire (Bac+3 ). J’ai trois ans d’expérience dans le domaine de l’enseignement à domicile. J’ai également travaillé dans l’animation et j’ai donné des cours de karaté en club pendant 1 an. Ainsi je suis familier avec des tâches où de la pédagogie est requise.

Je suis un passionné de sciences et c’est pour cela que j’ai toujours apprécié enseigner les maths et la physique notamment dans le but de faire aimer ces belles disciplines aux élèves. J’ai par exemple permis à des élèves Bac+2 de valider haut la main leur matière de mathématique alors qu’habituellement ils passaient les rattrapages.

Je m’adapte en fonction des difficultés et des objectifs de l’élève (réussir un examen, viser une certaine moyenne, passer des concours...) mais j’accorde une grande importance à l’apprentissage du cours ainsi qu’à sa maîtrise à travers des exercices adaptés. Je sensibilise également l’élève sur la méthodologie de travail, le but étant qu’il puisse être capable d’apprendre et travailler par lui-même et devenir autonome à long terme.

N'hésitez pas à me contacter pour plus d'informations.
verified badge
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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Lilian
Ma méthodologie pour un cours de mathématiques

1. Introduction et Objectifs

Présentation du sujet : Décrire brièvement le sujet du cours (par exemple, les équations quadratiques, les fonctions trigonométriques, etc.).
Objectifs d'apprentissage : Définir clairement ce que l'étudiant devrait être capable de faire à la fin de la leçon (par exemple, résoudre des équations quadratiques, comprendre les propriétés des fonctions trigonométriques, etc.).

2. Révision des Concepts Préalables

Rappel des connaissances antérieures : Revoir les concepts précédemment appris qui sont pertinents pour le nouveau sujet.
Exercices de révision

3. Présentation du Nouveau Contenu

Présentation les nouveaux concepts de manière claire et structurée.
Utiliser des définitions précises et des notations standards.
Expliquer les théorèmes et les propriétés avec des démonstrations quand c'est pertinent.
Utilisation d'exemples concrets et variés pour illustrer les concepts.

4. Pratique Guidée

Donner des exercices à résoudre en classe avec mon aide
Commencer par des exercices simples puis augmenter progressivement la difficulté.
Encourager l'étudiant à poser des questions et à discuter des méthodes de résolution.

5. Pratique Autonome

Devoirs : Proposer des exercices à faire pour renforcer les concepts appris.
Inclure différents types d'exercices : calculs, problèmes, questions théoriques.
Prévoir des exercices de difficulté variée pour s'adapter aux différents niveaux.

6. Révision et Synthèse

Retour sur les devoirs : Corriger les devoirs et discuter des erreurs.
Synthèse des concepts : Faire un résumé des points clés de la leçon.
Questions/Réponses : Allouer du temps pour des questions ouvertes afin de clarifier les doutes.

7. Évaluation

Quiz/Tests : Organiser des évaluations régulières pour vérifier la compréhension des étudiants.
Feedback personnalisé : Fournir un retour personnalisé pour aider chaque étudiant à progresser.

8. Activités de Renforcement

Ateliers de résolution de problèmes : Organiser des sessions spéciales pour travailler sur des problèmes plus complexes et développer des compétences en résolution de problèmes.

Outils et Ressources :

Manuels et Supports de cours
Outils technologiques comme les logiciels de mathématiques, les tableaux interactifs et les plateformes en ligne pour diversifier les méthodes d'apprentissage.
Des ressources supplémentaires telles que des vidéos éducatives, des articles et des exercices en ligne pour approfondir la compréhension.

Ma pédagogie :

Encourager la participation active : Stimuler la participation active de l'étudiant par des questions, des discussions.
Adapter le rythme d'enseignement en fonction de la compréhension et du niveau de l'étudiant.
Créer un environnement d'apprentissage positif : Encourager l'étudiant, valoriser ses efforts et créer un climat où il se sent à l'aise pour poser des questions et faire des erreurs.

Ma méthodologie s'adapte en fonction du niveau de l'étudiant auquel je fais face (primaire, secondaire, universitaire) et des spécificités du sujet traité.
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Mohamed
Titulaire d’un master en physique théorique de l’Ecole Normale Supérieur de Paris et futur diplômé de l’Ecole Nationale des Ponts et Chaussées en ingénierie, j’effectue à partir d’Octobre un stage de recherche dans le domaine de la biophysique dans un labo à Todai.

Je propose mes services pour donner des cours particuliers en mathématiques ou en physique pour des élèves allant du collège au niveau universitaire (Bac+3 ). J’ai trois ans d’expérience dans le domaine de l’enseignement à domicile. J’ai également travaillé dans l’animation et j’ai donné des cours de karaté en club pendant 1 an. Ainsi je suis familier avec des tâches où de la pédagogie est requise.

Je suis un passionné de sciences et c’est pour cela que j’ai toujours apprécié enseigner les maths et la physique notamment dans le but de faire aimer ces belles disciplines aux élèves. J’ai par exemple permis à des élèves Bac+2 de valider haut la main leur matière de mathématique alors qu’habituellement ils passaient les rattrapages.

Je m’adapte en fonction des difficultés et des objectifs de l’élève (réussir un examen, viser une certaine moyenne, passer des concours...) mais j’accorde une grande importance à l’apprentissage du cours ainsi qu’à sa maîtrise à travers des exercices adaptés. Je sensibilise également l’élève sur la méthodologie de travail, le but étant qu’il puisse être capable d’apprendre et travailler par lui-même et devenir autonome à long terme.

N'hésitez pas à me contacter pour plus d'informations.
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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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Lilian
Ma méthodologie pour un cours de mathématiques

1. Introduction et Objectifs

Présentation du sujet : Décrire brièvement le sujet du cours (par exemple, les équations quadratiques, les fonctions trigonométriques, etc.).
Objectifs d'apprentissage : Définir clairement ce que l'étudiant devrait être capable de faire à la fin de la leçon (par exemple, résoudre des équations quadratiques, comprendre les propriétés des fonctions trigonométriques, etc.).

2. Révision des Concepts Préalables

Rappel des connaissances antérieures : Revoir les concepts précédemment appris qui sont pertinents pour le nouveau sujet.
Exercices de révision

3. Présentation du Nouveau Contenu

Présentation les nouveaux concepts de manière claire et structurée.
Utiliser des définitions précises et des notations standards.
Expliquer les théorèmes et les propriétés avec des démonstrations quand c'est pertinent.
Utilisation d'exemples concrets et variés pour illustrer les concepts.

4. Pratique Guidée

Donner des exercices à résoudre en classe avec mon aide
Commencer par des exercices simples puis augmenter progressivement la difficulté.
Encourager l'étudiant à poser des questions et à discuter des méthodes de résolution.

5. Pratique Autonome

Devoirs : Proposer des exercices à faire pour renforcer les concepts appris.
Inclure différents types d'exercices : calculs, problèmes, questions théoriques.
Prévoir des exercices de difficulté variée pour s'adapter aux différents niveaux.

6. Révision et Synthèse

Retour sur les devoirs : Corriger les devoirs et discuter des erreurs.
Synthèse des concepts : Faire un résumé des points clés de la leçon.
Questions/Réponses : Allouer du temps pour des questions ouvertes afin de clarifier les doutes.

7. Évaluation

Quiz/Tests : Organiser des évaluations régulières pour vérifier la compréhension des étudiants.
Feedback personnalisé : Fournir un retour personnalisé pour aider chaque étudiant à progresser.

8. Activités de Renforcement

Ateliers de résolution de problèmes : Organiser des sessions spéciales pour travailler sur des problèmes plus complexes et développer des compétences en résolution de problèmes.

Outils et Ressources :

Manuels et Supports de cours
Outils technologiques comme les logiciels de mathématiques, les tableaux interactifs et les plateformes en ligne pour diversifier les méthodes d'apprentissage.
Des ressources supplémentaires telles que des vidéos éducatives, des articles et des exercices en ligne pour approfondir la compréhension.

Ma pédagogie :

Encourager la participation active : Stimuler la participation active de l'étudiant par des questions, des discussions.
Adapter le rythme d'enseignement en fonction de la compréhension et du niveau de l'étudiant.
Créer un environnement d'apprentissage positif : Encourager l'étudiant, valoriser ses efforts et créer un climat où il se sent à l'aise pour poser des questions et faire des erreurs.

Ma méthodologie s'adapte en fonction du niveau de l'étudiant auquel je fais face (primaire, secondaire, universitaire) et des spécificités du sujet traité.
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