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Alexi Alexander
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Alexi Alexander forma parte de los mejores profesores Programación. Calidad de perfil, Excelente diploma, rápida organización 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
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Grados universitarios
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Posgrados universitarios
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Niños y adolescentes
- 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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Hemos trabajado varios meses, nos ha ayudado a mí y a mi pareja en la programación de varias cosas en nuestro negocio
Hemos trabajado en diferentes proyectos y me ha encantado su metodología, seguiremos trabajando sin duda alguna, muy contenta!
Muy fascinado con las clases, muy responsable y la metodología es la mejorr
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