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Desde hace más de 10 años, nuestros profesores particulares de programación acompañan el aprendizaje de los estudiantes. Clases particulares en Albacete, personalizadas, adaptadas a tus necesidades y objetivos: niños y adultos, desde principiantes hasta avanzados, ya sea para reforzar conocimientos, mejorar tus habilidades o preparar exámenes. En Apprentus, encontrarás al profesor ideal para guiarte hacia el éxito.

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1 profesor particular de programación en Albacete

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1 profesor particular de programación en Albacete

Programación · Python
Profe fiable: Tutorías personalizadas de Ciencias y Matemáticas para todos los niveles y Programación/Codificación (Javascript, CSS, HTML, Desarrollo Web y más) para principiantes e intermedios de todas las edades. ¡Nunca es tarde para aprender! Ya sea que necesites ayuda con tus tareas, preparación para exámenes o simplemente quieras dominar una nueva habilidad, mi mayor pasión es asegurarme de que comprendas los conceptos clave y no apresurar nuestro aprendizaje para que alcancemos la máxima calidad y un conocimiento duradero sobre nuevos temas. Nuestras clases se adaptarán a tu estilo de aprendizaje y siempre nos centraremos en que sea lo más adecuado para ti. También doy clases particulares de español o inglés. 📚 Temas posibles: ✔ Ciencias (Física, Química, Biología) - todos los niveles ✔ Matemáticas (Álgebra, Geometría, Cálculo, etc.) - principiante e intermedio ✔ Programación/codificación (Javascript, Typescript, React, React Native, CSS, HTML, desarrollo web y más) - principiante e intermedio ✔ Español (Gramática, Habla, Escritura, Lectura) - todos los niveles ✔ Inglés (gramática, escritura, expresión oral, lectura) - todos los niveles ✔ Producción musical y teoría musical básica: principiante e intermedio 🔹 Horario flexible 🔹 Sesiones individuales 🔹 Niveles principiante a avanzado 🔹 Lecciones exclusivamente interactivas posibles para alumnos muy pequeños (de 4 a 7 años) Tengo 15 años de experiencia enseñando a todas las edades. ¡Hagamos que el aprendizaje sea divertido y efectivo! 🚀 ¡Reserva una sesión hoy!
Ciencias · Programación · Matemáticas
Profe fiable: Descripción personal: Soy un estudiante de primer año de Informática en la universidad, con una sólida trayectoria académica que incluye matrícula de honor en programación. Mi pasión por la informática comenzó a los 10 años, y desde entonces he dedicado gran parte de mi tiempo a aprender y desarrollar habilidades en este campo. Experiencia y aptitudes: Amplia experiencia en programación: Llevo más de 8 años estudiando y practicando programación, lo que me ha permitido dominar conceptos fundamentales y avanzados en diversos lenguajes y tecnologías. Excelente desempeño académico: Mi matrícula de honor en programación refleja mi comprensión profunda de la materia y mi capacidad para transmitir conocimientos de manera clara y efectiva. Habilidad para enseñar: Tengo facilidad para explicar conceptos complejos de manera sencilla y adaptarme al ritmo de aprendizaje de cada persona, lo que me permite ser un profesor paciente y comprensivo. Enfoque en principiantes: Mi objetivo es ayudar a niños y personas novatas a descubrir el mundo de la programación, fomentando su curiosidad y brindándoles las herramientas necesarias para que desarrollen sus habilidades con confianza. Ofrezco: Clases personalizadas adaptadas a las necesidades y nivel de cada estudiante. Enseñanza de conceptos básicos y avanzados de programación, con ejemplos prácticos y ejercicios interactivos. Apoyo continuo y seguimiento del progreso para garantizar un aprendizaje efectivo. Si buscas un profesor joven, apasionado y con experiencia, ¡estaré encantado de guiarte en tu camino hacia el mundo de la programación! También doy clases en Catalán.
Programación
Circuitos electrónicos · Programación · Electrotécnica
Programación · Robótica · Algoritmos
Profe fiable: Magíster en Ciencia de la Computación por parte de la Universidade Estadual de Campinas (Brasil) y docente universitario en Perú. Ha participado en las conferencias más importantes de Inteligencia Artificial incluyendo ACL, NeurIPS, ICML, ICLR, KDD, ICCV y CVPR, escuelas de verano como Machine Learning (MLSS), Deep Learning (DLRL) y Probabilistic ML (ProbAI). También ha participado en varios concursos de programación y posee experiencia en la preparación de entrevistas para la postulación a empresas como Google, Meta, Microsoft, entre otros. Tiene amplia experiencia en las áreas de Machine Learning y Deep Learning aplicadas principalmente a visión por computador y procesamiento de lenguaje natural. Posee experiencia en la enseñanza, brindando explicaciones ilustrativas para un mejor entendimiento tanto de la parte teórica como práctica. Algunos ejemplos de ponencias impartidas: También ha asesorado a estudiantes de diferentes países en sus tesis de graduación y maestría brindándoles la base teórica y practica con ejemplos que luego pueden utilizar para continuar con su desarrollo. Algunos de los temas que puedo ayudarte: - Machine Learning: Regresión lineal, regresión logística, regularización, LDA, QDA, SVMs, árboles de decisión, random forest, boosting, PCA, clustering (K-means, DBSCAN, jerárquico, GMM), redes neuronales, model selection, métricas de evaluación, MLE, aprendizaje bayesiano, data preprocessing, etc. - Deep Learning: Perceptrón multicapa (MLP), backpropagation, funciones de activación, clasificación multiclase, optimizadores (SGD, Adam, RMSProp, etc.), CNNs, arquitecturas (ResNet, DenseNet, EfficientNet, Siamese, etc), RNNs, LSTMs, Seq2seq, Atención, Transformers (BERT, GPT, ViT, etc), autoencoders, modelos generativos (VAE, GAN, Diffusion, etc.), etc. - Lenguajes: Python, C++ - Librerías y frameworks: PyTorch, Tensorflow, Keras, Huggingface, numpy, pandas, scikit-learn, sympy, etc.
Programación · Python
Profe fiable: Graduado de Licenciado en Estadística, con 10 años de experiencia como profesor universitario en las áreas de estadística descriptiva, probabilidad, inferencia, diseño de experimentos, series de tiempo, análisis de datos multivariables, control de calidad, muestreo, minería de datos, bioestadística, matemática-estadística e investigación de operaciones. Manejo de los programas R, R Studio, Python, Spss, Minitab, Ampl, Lingo, Gams, Opl, WinQsb, Invop y Excel. Resuelvo tareas y trabajos con ejercicios a mano o a computadora, clases online, grabación y edición de vídeos para que puedan ver las clases las veces que le sean necesarias. Explico desde cero el manejo de los diversos Software, como es el caso de R, importación y exportación de datos, depuración y limpieza de datos, metodología CRISP-DM, medidas de tendencia central y de dispersión, agrupación de datos en tablas de frecuencias, medidas de forma, probabilidad, teorema de probabilidad total, teorema de Bayes, variables aleatorias discretas, continuas y mixtas, distribuciones Poisson, Bernoulli, Binomial, Geométrica, Binomial Negativa, Hipergeométrica, Uniforme Discreta, Exponencial, Gamma, Normal, Beta, Uniforme Continua, t Student, F y Chi-Cuadrado. Pruebas de Hipótesis para la media, para la diferencia de medias, para la varianza y para el cociente de varianzas, error de tipo I y error de tipo II, el Lema de Neyman Pearson, la prueba UMP, intervalos de confianza, el método de la cantidad pivote, Regresión lineal simple y múltiple, matriz de varianzas y covarianzas, Vectores Aleatorios, transformaciones, Método del Jacobiano, momentos muestrales y poblacionales, diseños completamente aleatorizados, diseño de bloques, diseños factoriales, diseños factoriales 2^k, diseños factoriales con efectos aleatorios, análisis de correspondencias múltiples, Análisis Clúster, etc, y experiencia en todo tipo de aplicaciones, en el área de ingeniería, ciencias sociales y económicas, área médica o de la salud, diseños experimentales, manejo de problemas y aplicaciones de optimización, Método gráfico, Método Simplex, Método de la M, Método de las dos fases, Análisis de Sensibilidad, Modelos de transporte para conseguir una solución básica factible inicial, el Método de Vogel, de la Esquina Noroeste, el Método del Costo Mínimo, el Método MODI para alcanzar la solución óptima. Problemas de Asignación, el Método Húngaro.
Estadísticas · Matemáticas · Programación
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(1 comentario)
Natalia - Zúrich, Suiza53€
Profe fiable: En este curso integral, ofrezco dos módulos distintos: Conceptos básicos de Python y Fundamentos del aprendizaje automático. Con más de 4 años de experiencia como desarrollador de software especializado en inteligencia artificial y enseñando Python durante el mismo período, aporto experiencia práctica tanto a principiantes como a estudiantes experimentados. En el módulo Conceptos básicos de Python, cubrimos conceptos fundamentales como variables, tipos de datos, estructuras de control, funciones y programación orientada a objetos en Python. A través de ejercicios prácticos y ejemplos del mundo real, obtendrá una sólida comprensión de la sintaxis y las mejores prácticas de Python. El módulo Machine Learning Fundamentals profundiza en el apasionante mundo del aprendizaje automático utilizando Python. Desde el preprocesamiento de datos y el entrenamiento de modelos hasta la evaluación y la implementación, lo guiaré a través de técnicas y algoritmos esenciales de aprendizaje automático. Ya sea que esté interesado en la regresión, la clasificación, la agrupación en clústeres o el aprendizaje profundo, este módulo le proporciona el conocimiento y las habilidades para afrontar los desafíos de la ciencia de datos del mundo real. Al final de este curso, no solo comprenderá los fundamentos de la programación en Python, sino que también tendrá una base sólida en el aprendizaje automático, lo que le permitirá embarcarse en su viaje hacia la IA y la ciencia de datos con confianza.
Programación · Python · Neurociencia computacional
Informática · Programación · Programación de páginas web internet
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Clases de inglés para la vida cotidiana y profesionales. (North Lauderdale)
Xavier
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Me gusto mucho mi primera clase, gracias, lo recomiendo
Comentario de JORGE ALEJANDRO
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