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Alexi
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Aprende Python desde Fundamentos hasta Aplicaciones Científicas y de Ingeniería con Proyectos Reales
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Acerca de Alexi
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
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niveles :
Educación primaria
Educación secundaria
Educación secundaria superior
Terminale
Grado Asociado
Educación superior
Educación para adultos
Facultate (Licență)
Maestría
Diplomado
Doctorado
Otro
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
Tarifa por hora
- $21
Tarifas de los paquetes
- 5h: $105
- 10h: $210
En línea
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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: $72 Soles.
➢ 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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