Daniel - profesor de programación -
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Daniel

  • Tarifa por hora 419HNL
  • Tiempo de respuesta 14h
  • Alumnos

    Número de estudiantes que Daniel ha acompañado desde que se unió a Superprof

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Daniel - profesor de programación -
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  • Programación
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Científico de datos de la Universidad Javeriana enseña inteligencia artificial, machine learning y programación, mediante clases completamente personalizadas. Con experiencia en monitorias de programa

  • Programación
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Lugar de las clases

Recomendado

Daniel un profesor apreciado por su comunidad. Lo recomendaron por su seriedad, sus métodos de enseñanza y la calidad de sus clases. Una buena elección si quieres progresar con confianza.

Acerca de Daniel

Hola, soy Daniel y me encantan las matemáticas, la inteligencia artificial, además de enseñar. He sido tutor de c++ en la universidad y además le he dado clases de estadística a colegas y compañeros de clase, soy estudiante de Ciencia de datos de la universidad Javeriana en ultimo año ya realizando tesis, he tenido notas sobresalientes en materias de inferencia estadística, análisis multivariado, cálculo integral, entre otras, además tengo una empresa en la que trabajo como científico de datos.

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Acerca de la clase

  • Educación básica
  • Ciclo Común
  • Educación media
  • +12
  • niveles :

    Educación básica

    Ciclo Común

    Educación media

    Formación técnica

    Educación Superior Universitaria

    Adultos

    Maestria

    Diplomado

    Doctorado

    MBA

    Educacion Pre Basica

    Principiante

    Intermedio

    Avanzado

    Niños

  • Inglés
  • Español

Todos los idiomas hablados para las clases :

Inglés

Español

1. Diagnóstico inicial

En la primera clase, se evaluarán las bases del estudiante a través de preguntas y ejercicios clave. Esto permitirá adaptar la enseñanza según su nivel y necesidades, asegurando que todos tengan una base sólida antes de avanzar.

2. Enfoque basado en comprensión e intuición

El aprendizaje se enfocará en desarrollar la intuición para programar las soluciones y comprender los conceptos, antes de ir directamente al código

3. Estructura de la clase

Cada sesión sigue un esquema organizado:
Introducción y objetivo: Explicación breve de lo que se aprenderá y su utilidad.
Evaluación de conocimientos previos (solo en la primera clase): Preguntas clave para detectar fortalezas y vacíos en el conocimiento.
Explicación conceptual: Uso de gráficos, simulaciones y ejemplos aplicados.
Desarrollo práctico: Resolución guiada de ejercicios y problemas reales.
Aprendizaje activo: Preguntas, debates y resolución de problemas en grupo.
Evaluación y refuerzo: Pequeñas pruebas o retos para afianzar conocimientos.

4. Aprendizaje interactivo y activo

Preguntas y desafíos: Se fomenta el razonamiento crítico en lugar de la memorización.
Uso de tecnología: Software como R o Python
Datasets: manejo de todo tipo de datasets desde kaggle hasta data.gov, web scrapping y demas
Casos reales: Aplicaciones en ciencia, economía e ingeniería para contextualizar la teoría.

5. Flexibilidad y personalización

Se adapta la dificultad según el nivel de los estudiantes.
Se fomentan ejercicios opcionales y material complementario.
Se abren espacios de consulta para resolver dudas fuera de clase.

6. Evaluación continua sin presión

En lugar de exámenes tradicionales, se aplican mini-retos para reforzar conceptos clave.
Se fomenta la autoevaluación con ejercicios y proyectos aplicados.



Todo el material se graba y te lo entrego así como códigos para poder estudiar por tu parte.

Se responden dudas por chat precisas de manera rápida.

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Precios

Tarifa por hora

  • 419HNL

Tarifas de los paquetes

  • 5h: 1.845HNL
  • 10h: 3.773HNL

En línea

  • 419HNL/h

Precisiones

Descuento por packs de clases se cobraran en la ultima del paquete, por ejemplo el paquete de 5 horas, la ultima no se pagara 50.000 sino 20.000 o en la de 10, la ultima seria gratis

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