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    INFORMATIQUE POUR BASE DE DONNÉES ET PROGRAMMATION INFORMATIQUE

    Ce cours d’informatique est conçu pour offrir une compréhension approfondie des bases de données et de l’analyse de données, en utilisant des outils et langages modernes. Les étudiants apprendront à manipuler des bases de données SQL, à extraire et transformer des données pour des analyses avancées et à bien maitriser Excel. Ils utiliseront Power BI pour créer des visualisations interactives et produire des tableaux de bord dynamiques facilitant l’interprétation des données. L’intégration de Python permettra d’automatiser l’analyse, d’explorer de grands ensembles de données et d’appliquer des techniques statistiques et de machine learning pour des insights pertinents.

    En parallèle, le cours couvre les fondamentaux de la programmation informatique, avec une approche axée sur l’analyse et le traitement des données. Les étudiants apprendront à coder en Python, R et Stata, des langages largement utilisés en science des données et en recherche quantitative. Ils développeront des scripts pour la manipulation de données, la modélisation statistique et l’optimisation de calculs. L’objectif est de les rendre autonomes dans la création d’algorithmes efficaces et reproductibles, leur permettant d’analyser et de résoudre des problématiques réelles dans divers domaines comme la finance, l’économie, la santé ou l’ingénierie.

    Informations supplémentaires

    Pour une expérience optimale, les participants doivent apporter un ordinateur portable équipé de Python (avec ses bibliothèques), R ou Stata pour l’analyse de données. Un environnement de développement comme Jupyter Notebook, RStudio ou Stata est requis selon le langage utilisé. L’accès à un SGBD (MySQL ou SQLite) est nécessaire pour la manipulation des bases SQL, Excel et Power BI doit être installé pour les visualisations et tableaux de bord.

    Lieu

    Au domicile de l'élève: Autour de Lille, France
    Cours par webcam

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    Info générales

    Age :
    Adolescents (13-17 ans)
    Adultes (18-64 ans)
    Seniors (65+ ans)
    Niveau du Cours :
    Débutant
    Intermédiaire
    Avancé
    Durée :
    60 minutes
    90 minutes
    120 minutes
    Enseigné en :français

    Présentation

    Bonjour et bienvenue ! 👋

    Je suis doctorant-chercheur à l’Université de Lille, passionné par l’analyse des données et les sciences économiques et sociales. 📊

    J’accompagne les étudiants à travers des cours privés interactifs et adaptés dans un large éventail de disciplines : statistiques (descriptive, explicative, économétrie, biostatistique) appliquées à diverses disciplines (économie, psychologie, sciences sociales, santé publique, etc., informatique appliquée (bases de données, programmation en Python, R, SQL, SAS, Stata, SPSS, Power BI, Tableau, BigQuery, etc.), ainsi que les techniques d’enquête et méthodologies qualitative et quantitative.

    Ma pédagogie repose sur des exemples concrets, des études de cas et des mises en situation, afin de transformer la théorie en compétences pratiques.
    Mon objectif ? Vous aider à maîtriser les outils essentiels, à analyser efficacement les données et à prendre des décisions éclairées !

    Education

    Doctorant actuellement - Université de Lille, diplômé Master 2 en Statistiques des population (2017) - Université Catholique de Louvain, Master 1 en Biostatistique à l'Université Libre de Bruxelles - ESP (2021)

    Expérience / Qualifications

    I. Enseignements à l'Université de Lille (Septembre 2021 - Aujourd'hui)
    - TD de techniques d’enquête, Méthodologie qualitative, Méthodologie quantitative, Introduction en Ethnologie, Techniques de recherche sur l’entretien (Promotion : Licence 1 et 2 en Sociologie et double Licence Économie et Sociologie).
    II. Cours particuliers via Apprentus (septembre 2024 - Aujourd'hui)
    - Statistiques (descriptive, explicative, économétrie, biostatistique),
    - Informatique appliquée (bases de données, programmation en Python, R, SQL, SAS, Stata, SPSS, Power BI, Tableau, BigQuery, etc.)
    - Techniques d’enquête
    - Méthodologie d'Analyse quantitative
    - Méthodologie d'Analyse qualitative
    III. Data Analyst à la DREAL Haut de France (Juin 2023 - Septembre 2023)
    - Extraction et traitement des données des dossiers de déclaration/autorisation issues de différentes sources (Excel, rapports d’étude)
    - Création de cartes interactives sur QGIS pour visualiser l’implantation des projets liés à la rubrique 3.3.1.0
    - Extraction et nettoyage des données issues des bases MySQL
    - Analyse de données avec Python (NumPy, Pandas, Matplotlib)
    MÉTHODES D’ANALYSE QUALITATIVE – Description du cours Le cours de Méthodes d’Analyse Qualitative vise à fournir aux étudiants les outils méthodologiques et analytiques pour explorer, interpréter et structurer des données qualitatives issues de diverses sources, telles que des entretiens, des observations ou des documents textuels. Il s’inscrit dans une démarche de méthodologie de recherche, permettant de concevoir et d’appliquer des approches qualitatives adaptées aux problématiques étudiées dans des domaines variés, notamment les sciences sociales, le marketing, la gestion et l’éducation. Ce cours permet de comprendre les fondements de la recherche qualitative et son importance dans l’analyse des phénomènes sociaux et organisationnels. Il vise à maîtriser les principales méthodes de collecte de données, telles que les entretiens, l’observation et l’analyse documentaire, tout en développant des compétences en analyse qualitative [codage manuel et assisté par logiciel via RQDA – Un package R permettant l’analyse qualitative des données textuelles avec une interface graphique simple – Taguette – Un outil open-source et léger pour le codage et l’annotation de textes qualitatifs –, analyse thématique et catégorisation et triangulation des sources et validation des résultats], notamment à travers le codage, l’analyse thématique et l’interprétation des résultats. Enfin, il apprend aux participants à structurer et rédiger des rapports de recherche rigoureux, en mettant en valeur les insights issus des données qualitatives.
    Ce cours de biostatistique vous permettra de maîtriser les méthodes statistiques essentielles à l'analyse des données en biologie, médecine et santé publique. Vous apprendrez à appliquer les tests d'hypothèse, modèles statistiques et analyses de variance pour interpréter efficacement des résultats scientifiques. Grâce à une approche pratique et des exercices appliqués, vous développerez des compétences en traitement de données, probabilités et modélisation, essentielles pour la recherche scientifique et la prise de décision en sciences de la santé. Que vous soyez étudiant, chercheur ou professionnel, ce cours vous fournira les outils nécessaires pour analyser et exploiter des données complexes avec rigueur et précision.
    Le cours de Méthodes d’Analyse Quantitative vise à fournir aux étudiants les outils et techniques nécessaires pour collecter, traiter et interpréter des données de manière rigoureuse et scientifique. Il s’agit d’un cours fondamental pour toute discipline nécessitant l’exploitation de données afin de soutenir la prise de décision, que ce soit en économie, en gestion, en finance, en sciences sociales ou en ingénierie. Le cours de Méthodes d’Analyse Quantitative aborde d’abord l’importance de l’analyse quantitative ainsi que les différentes approches et types de données. Il couvre ensuite les statistiques descriptives et exploratoires, incluant les mesures de tendance centrale et de dispersion, la représentation graphique des données et l’identification des tendances et anomalies. L’inférence statistique est également explorée à travers les tests d’hypothèses, les régressions linéaires, les modèles prédictifs et l’analyse de variance (ANOVA). Le cours introduit aussi des techniques avancées d’analyse des données, telles que l’analyse factorielle, la classification, l’étude des séries temporelles et l’optimisation pour la prise de décision. Enfin, une partie est consacrée à la maîtrise des outils et logiciels d’analyse, notamment Excel, R, Python, SAS, Stata et SPSS, pour le traitement, la visualisation (Power BI, Tableau) et le reporting des données.

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    Matías
    Cours particuliers de codage / progammation avec python
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    Amin
    Analyse statistique avec Python et R (Rstudio) - Introduction à la science des données
    En approfondissant les applications pratiques des statistiques et de la science des données, ce cours est conçu pour vous préparer au succès. Apprenez à partir d'exemples concrets : au lieu de passer des heures à étudier des sujets théoriques et à essayer de les relier à des problèmes pratiques, nous nous concentrerons uniquement sur les statistiques appliquées. La programmation vous permettra d'appliquer la théorie à des problèmes concrets, vous dotant ainsi des connaissances et des compétences dont vous avez besoin pour réussir. Nous ne passerons pas des heures à résoudre des problèmes mathématiques à la main pour renforcer nos connaissances, car ce n'est pas l'école. Au lieu de cela, nous utiliserons des méthodes de pointe et des bibliothèques de codes qui exploitent les dernières versions de logiciels pour maximiser la productivité et l'efficacité. Si vous avez d'autres questions, n'hésitez pas à nous contacter.

    Adam
    Introduction à Python : bases de la programmation et applications simples
    Ce cours est conçu pour les débutants souhaitant s'initier à la programmation en Python, l'un des langages les plus populaires et accessibles aujourd'hui. Aucune expérience préalable n'est nécessaire. En une session, les étudiants apprendront les bases de la programmation et seront en mesure de créer leurs premières applications Python. Grâce à des explications claires, des exercices pratiques et des exemples concrets, ce cours est une passerelle idéale vers l'exploration de l'informatique et du codage. Cours en ligne : Introduction à Python - Bases de la Programmation et Applications Simples Durée : - 60 minutes : format intensif pour apprendre les concepts fondamentaux. - 90 minutes : format approfondi avec plus de temps pour des exemples pratiques et des questions interactives. --- Objectifs pédagogiques À la fin du cours, les participants seront capables de : 1. Comprendre les bases de la programmation, notamment les concepts de variables, types de données, structures conditionnelles et boucles. 2. Écrire et exécuter des scripts Python simples. 3. Manipuler les entrées et sorties pour interagir avec l’utilisateur. 4. Résoudre des problèmes pratiques avec des programmes courts et fonctionnels. --- Programme du cours 1. Introduction (10-15 min) - Présentation de Python : Pourquoi ce langage ? - Installation et configuration d’un environnement de programmation (IDLE, Visual Studio Code, ou Jupyter Notebook). - Premier programme : *"Hello, World !"*. 2. Bases de Python (20-30 min) - Variables et types de données (entiers, chaînes de caractères, listes). - Opérations mathématiques et manipulation de données. - Structures conditionnelles (if/else) et boucles (for/while). 3. Exercices pratiques (20-35 min) - Écrire un programme pour calculer la somme de deux nombres fournis par l'utilisateur. - Créer une application simple, comme un convertisseur de devises ou un générateur de mots de passe. - Bonus pour le format 90 min : Résolution d’un problème plus complexe impliquant des listes ou des boucles. 4. Q&R et conclusion (5-10 min) - Récapitulatif des notions abordées. - Propositions de ressources pour continuer l’apprentissage. - Feedback sur le cours. --- Méthodologie d'enseignement - Interactive et engageante : le cours combine des explications théoriques avec des exercices pratiques. - Approche personnalisée : les sessions sont adaptées aux besoins des participants. Les étudiants sont encouragés à poser des questions à tout moment. - Apprentissage par la pratique : les exemples et exercices sont conçus pour aider à assimiler les concepts rapidement. --- Public cible Ce cours est idéal pour : - Les débutants complets en programmation. - Les étudiants ou professionnels souhaitant acquérir des compétences en Python pour leurs projets personnels ou professionnels. - Toute personne curieuse de découvrir un outil puissant et polyvalent pour résoudre des problèmes. --- Avantages de ce cours en ligne - Enseignement par un formateur expérimenté et passionné. - Sessions interactives adaptées à votre rythme d’apprentissage. - Accès à des supports pédagogiques et exercices pour continuer à pratiquer après le cours. Rejoignez-nous dès maintenant pour découvrir la programmation et ses applications grâce à Python ! ---