Bijles statistiek in Steenhuffel

Ik geef graag les, liefst aan jongeren die een traject binnen de Examencommissie volgen of aan jongeren met een leerstoornis (zoals ASS), en ik heb hiervoor de nodige vrije tijd.

Door bijles te geven en iemand te helpen om bepaalde complexe leerstof te begrijpen, hoop ik een positieve, directe impact te hebben.

Als handelsingenieur met afstudeerrichting in 'data analytics' draaide een groot deel van mijn opleiding rond statistiek. Dit gaat van basis statistiek in de bachelor tot data mining en machine learning in de masteropleiding. Ook heb ik ervaring met software zoals R en python voor statistische verwerking van gegevens;

Ik ben een gedisciplineerd en positief ingesteld persoon die goed kan omgaan met jonge mensen. Dankzij mijn studies heb ik een uitgebreide kennis van wiskunde en computerwetenschappen, en een redelijke kennis van fysica-gerelateerde onderwerpen kunnen opbouwen. Ik wilde al langer proberen om bijles te beginnen geven, maar mijn schema was tot nu altijd heel druk bezet.

Ik vind het erg leuk mensen te helpen groeien en te begeleiden naar succes.

Ik ben in 2014 afgestudeerd als master handelsingenieur (major productie- en logistiek & minor finance). In 2019 heb ik vervolgens een doctoraat in de Toegepaste Economische Wetenschappen behaald aan de KU Leuven. In het doctoraat heb ik vooral met technieken uit het operationeel onderzoek gewerkt (geheeltallige (lineaire) programmering, heuristieken, simulatie). Vervolgens heb ik gewerkt als onderzoeker aan de Koninklijke Militaire School op een project rond het ontwikkelen van machine learning modellen voor de analyse van data in sociale media (Twitter).

Momenteel geef ik als gastdocent aan KU Leuven de vakken Operations Research in de Bachelor Business Engineering (Brussel) en (Inleiding tot) Kwantitatieve Beleidsmethoden in de Master Management (Leuven). In het vak Operations Research behandelen we geheeltallige lineaire programmering, dynamische programmering, complexiteitstheorie en wachtrijmodellen. In de vakken (Inleiding tot) Kwantitatieve Beleidsmethoden behandelen we beschrijvende statistiek, betrouwbaarheidsintervallen, hypothesetoetsen, beslissen onder onzekerheid, lineaire regressie, logistische regressie, tijdreeksen en lineaire optimalisatie. We passen ook alle geziene technieken toe in Excel. Ik ondersteun in mijn vrije tijd graag studenten en volwassenen bij wiskunde, statistiek en Excel.

Statistiek:
- Beschrijvende statistiek (boxplots, histogrammen, spreidingsdiagrammen, ...)
- Hypothesetoetsen (t-toets gemiddelde(s), z-toets proportie(s), Chikwadraattoets onafhankelijkheid, Chikwadraattoets varianties, Wilcoxon-toetsen)
- Betrouwbaarheidsintervallen
- Variantieanalyse (ANOVA) en Kruskal-Wallis-toets
- Lineaire regressie
- Logistische regressie
- Tijdreeksanalyse (regression-based models, autoregressive models, moving-average models, Holt-Winters model)

Toepassing van de technieken in Excel, RStudio en Matlab

Kansrekenen:
- Voorwaardelijke kansen en regel van Bayes
- Stochastische variabelen (kansmassafunctie en kansdichtheidsfunctie, cumulatieve verdelingsfunctie, verwachtingswaarde, variantie, covariantie en correlatie, ...)
- Kansverdelingen (uniform, binomiaal, Poisson, negatief-binomiaal, hypergeometrisch; exponentieel, Erlang, normaal, lognormaal)