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Alexi Alexander
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Alexi Alexander hace parte de los mejores profesores de Programación. Perfil de calidad, excelencia en su diploma, responde rápidamente, ¡sus alumnos le adoran!
Acerca de 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
- Educación básica
- Ciclo Común
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niveles :
Educación básica
Ciclo Común
Educación media
Formación técnica
Educación Superior Universitaria
Adultos
Maestria
Doctorado
Educacion Pre Basica
Principiante
Intermedio
Avanzado
Niños
- Español
Todos los 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 provienen de exalumnos, conocidos y gente cercana al profesor de Programación.
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Muy a gusto con el profe, seguiremos trabajando, es muy experto en sus áreas!
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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Los cursos se pueden tomar de manera estandarizada por módulos, o cursos especializados en módulos específicos, con el fin de sacarle el mayor provecho.
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