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Alexi Alexander
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Domina Python desde Fundamentos hasta Aplicaciones Científicas y de Ingeniería con Proyectos Reales
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Super profesor
Alexi Alexander es uno de los mejores profesores de Programación. Perfil de calidad, excelencia del diploma, organización rápida de la primera clase, ¡a sus alumnos les encanta!
Sobre Alexi Alexander
Físico egresado de la Universidad Nacional de Colombia | Docente y tutor con amplia experiencia en educación universitaria y posgrado.
He acompañado estudiantes de instituciones nacionales e internacionales (Boston University, La Sapienza, Universidad de Valencia, Universidad de los Andes, entre otras) en programación científica, modelado y análisis numérico.
Mi experiencia y conocimientos:
➢ Más de una década como docente en asignaturas de matemáticas y física aplicadas.
➢ Uso intensivo de Python en resolución numérica, análisis de datos y simulación (NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib, SymPy).
➢ Desarrollo de proyectos científicos, scripts para automatización y análisis reproducible.
➢ Formación de estudiantes en metodologías experimentales, modelado y validación de resultados.
➢ Capacidad pedagógica para adaptar explicaciones técnicas a distintos niveles: secundaria, pregrado y posgrado.
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Acerca de la clase
- Enseñanza básica
- Enseñanza media
- Seconde
- +10
niveles :
Enseñanza básica
Enseñanza media
Seconde
Pre-universitario
Formación Técnica
Educación para adultos
Pregrado
Postgrado
Kinder
Principiante
Intermedio
Avanzado
Para niños
- Español
Todos idiomas hablados para las clases :
Español
Este curso de Python está pensado para estudiantes e investigadores de ciencias e ingeniería que desean aprender a programar de forma práctica y aplicada.
Partimos desde la sintaxis esencial y la lógica algorítmica, y avanzamos hasta el uso de bibliotecas científicas y la construcción de proyectos reproducibles para simulación, análisis de datos y automatización de tareas.
¿Qué aprenderás conmigo?
➢ Sintaxis básica, estructuras de control, tipos de datos y buenas prácticas.
➢ Funciones, módulos, paquetes y organización de proyectos en Python.
➢ Programación orientada a objetos y manejo de excepciones.
➢ Trabajo con arrays y operaciones numéricas con NumPy.
➢ Manipulación y análisis de datos con Pandas; limpieza y transformación de datasets.
➢ Visualización de datos con Matplotlib y Seaborn; creación de gráficos para comunicación científica.
➢ Cálculo simbólico y álgebra con SymPy para derivadas, integrales y manipulación simbólica.
➢ Resolución y simulación de ecuaciones diferenciales con SciPy; integración numérica y métodos de paso.
➢ Automatización de procesos, manejo de archivos, lectura/escritura y scripting para tareas repetitivas.
➢ Entornos de trabajo: Jupyter Notebook, Google Colab y uso de entornos virtuales.
➢ Introducción a machine learning con scikit-learn (preprocesamiento, modelos básicos y validación).
➢ Desarrollo de proyectos aplicados: simulaciones físicas, análisis de experimentos, pipelines de datos y mini-portafolio reproducible.
Asesoría personalizada: adapto ejercicios y proyectos al área de investigación o interés profesional del estudiante (física, ingeniería, estadística, control, etc.).
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Recomendaciones
Las recomendaciones vienen del círculo más próximo al profesor
Programación.
4
Muy a gusto con las clases, es un profesor muy dedica do y responsable, de principio a fin me ayudó
Muy buen maestro de matemáticas y desarrollo, lo recomiendo mucho, seguiremos trabajando
Me ha agradado demasiado su metodología de enseñanza, es un excelente instructor y con mucha experiencia en matemáticas
Excelente matemático, me salvó la vida en la preparación de un parcial!
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Oferta Exclusiva:
Paga Solo por Clase Recibida Pagas únicamente después de cada sesión, asegurando que el contenido y el avance se ajusten a tus expectativas.
Metodología Adaptada a Tu Perfil:
➢ Enfoque desde lo básico hasta aplicaciones científicas y de ingeniería con Python.
➢ Ejercicios y proyectos prácticos con datos y problemas reales de tu área de interés (física, ingeniería, investigación).
➢ Uso de entornos y librerías profesionales: Jupyter Notebook, Google Colab, entornos virtuales, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, SciPy, SymPy y scikit-learn según necesidades.
➢ Orientación para tesis, proyectos de investigación, automatización de tareas y construcción de pipelines reproducibles.
Condiciones y Tarifas:
➢ Valor por hora: $80.000 COP.
➢ Modalidad online y horarios flexibles.
➢ Material complementario incluido: notebooks, scripts, datasets, ejemplos comentados y guías prácticas.
Con este curso, desarrollarás la capacidad de resolver problemas cuantitativos, simular fenómenos y automatizar procesos con Python, aplicable a investigación y entornos profesionales.
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