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Alexi Alexander
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Domina Python desde Fundamentos Esenciales hasta Aplicaciones Científicas y de Ingeniería con Proyectos Reales y Prácticos
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Super Profesor
Alexi Alexander es uno/a de nuestros/as mejores profes de Programación. Perfil de calidad, diploma validado y respuesta en el día. ¡Sus alumn@s le adoran!
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
- Todos los niveles
- 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 vienen del entorno del profesor de Programación.
4
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.
En los casos de asesoramiento, acompañamiento en proyectos de tipo educativo o empresariales, el cobro se realiza de igual manera por horas, teniendo el mismo valor de $ 395 MXN.
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