Alexi Alexander - profesor de programación - Bogotá
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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 Primaria
  • Educacion Secundaria
  • Seconde
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    Educación Primaria

    Educacion Secundaria

    Seconde

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    Carrera Técnica

    Facultad

    Formación para Adultos

    Facultate (Licență)

    Maestria

    Diplomgrad

    Doctorado

    Other

    MBA

    Educación Inicial

    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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Precios

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Tarifas de los paquetes

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Precisiones

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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