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Desde hace más de 10 años, nuestros profesores particulares de programación acompañan el aprendizaje de los estudiantes. Clases particulares en Madrid, 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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17 profesores particulares de programación en Madrid

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17 profesores particulares de programación en Madrid

Circuitos electrónicos · Programación · Electrotécnica
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
Profe fiable: Ingeniero estadístico con más de 7 años de experiencia en docencia, asesorías y consultoría ofrece asistencia en todo tipo de temas relacionados a estadística o modelamiento de datos. El modo de asistencia es 100% online y los sofware a emplear pueden ser ser R (nivel experto), powerBI, gretl, sql, stata, spss y excel. Profesionalmente, trabajando para una consultora multinacional me he desempeñado en el desarrollo de modelos estadísticos para varias de las principales instituciones financieras de Latinoamérica, correspondientes al sector bancario, retail, factoring, leasing, seguros, entre otros. Por otro lado, como consultor independiente he desarrollado proyectos para todo tipo de áreas, como la industria farmaceútica, minería, medicina, arquitectura, forestales, etc. Además, he trabajado para dos universidades realizando clases de asignaturas de matemáticas y estadística. Por último, es importante destacar, que se garantiza la calidad, responsabilidad y respeto en cada clase o trabajo requerido. Acompañado de un método de enseñanza eficaz, basado en conocimientos teóricos y prácticos, incluido ejemplos reales de aplicabilidad en el campo laboral. En cuanto al valor del servicio, este será acordado en conjunto y dependerá de la asesoría o clase a realizar. Saludos cordiales Otras fuentes: Estadística, Probabilidad, Inferencia, Econometría, Modelos lineales, Métodos no paramétricos, Muestreo, Análisis de datos, Series de tiempo, Diseño experimental, Análisis multivariado, Minería de datos, Métodos cuantitativos, Bioestadística, Geoestadística, Riesgo de crédito, Riesgo operacional, Inteligencia de negocios, Machine Learning, Programación en R, Rstudio, R proyect.
Estadísticas · Programación · Microsoft excel
Programación · Robótica · Algoritmos
Informática · Base de datos oracle · Programación
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Sólo se publican las reseñas de estudiantes y están garantizadas por Apprentus. Calificado con 5.0 de 5 basado en 6 comentarios.

Clases de inglés para la vida cotidiana y profesionales. (North Lauderdale)
Xavier
rating star
rating green star
Me gusto mucho mi primera clase, gracias, lo recomiendo
Comentario de JORGE ALEJANDRO

Preguntas frecuentes sobre las clases de programación en Madrid

1. ¿Por qué elegir clases particulares de programación con Apprentus?

Nuestros profesores ofrecen tutorías personalizadas adaptadas a niños, adolescentes y adultos, desde iniciación en Scratch hasta Python avanzado. Aprenderás habilidades digitales como lógica de programación, desarrollo web o data science, según tus objetivos: estudios, carrera o proyectos personales. Las clases fomentan la resolución de problemas y el aprendizaje práctico, con metodologías dinámicas que incluyen proyectos reales. Nuestros profesores se adaptan a tu nivel, ya sea para reforzar competencias técnicas o iniciar una carrera tecnológica. La programación abre puertas a un mundo de oportunidades tecnológicas.

2. ¿Cómo se estructuran las clases de programación en Apprentus?

Nuestras clases se adaptan a cada alumno, desde principiantes hasta expertos.

  • Metodología: Proyectos prácticos, ejercicios de algoritmos y resolución de problemas.
  • Flexibilidad: Sesiones personalizadas según tu nivel y objetivos, como crear apps o sitios web.
  • Enfoque técnico: Aprendizaje de lenguajes como C++ o Java con aplicaciones reales.

Los profesores ajustan el ritmo para niños curiosos, estudiantes o profesionales que buscan avanzar en desarrollo software o inteligencia artificial. La programación se vuelve accesible y práctica con Apprentus.

3. ¿Qué ventajas tienen las clases particulares de programación frente a cursos grupales?

Ventajas destacadas

  • Personalización: Clases adaptadas a tu ritmo, desde iniciación hasta automatización avanzada.
  • Atención individual: Resuelve dudas específicas sobre Python, JavaScript o desarrollo web.
  • Proyectos reales: Aplica conocimientos en apps o software, impulsando competencias técnicas.

A diferencia de cursos grupales, nuestros profesores se centran en tus metas, ya sea para estudios, carrera tecnológica o hobbies. Las sesiones prácticas refuerzan tu lógica de programación, preparándote para el mundo digital. Apprentus te guía hacia el éxito tecnológico.

4. ¿Qué metodologías emplean los profesores de programación en Apprentus?

Nuestros tutores usan enfoques prácticos y personalizados, combinando teoría y práctica. Las clases incluyen ejercicios de coding, resolución de algoritmos y creación de proyectos como sitios web o apps. Desde Scratch para niños hasta Java para profesionales, cada sesión se adapta a tu nivel y objetivos, como dominar data science o inteligencia artificial. Los profesores ofrecen feedback continuo, asegurando un aprendizaje sólido, consiguiendo así que la programación se convierta en una habilidad accesible y transformadora.

5. ¿Cómo benefician las clases de programación a niños y adolescentes?

Nuestros profesores introducen a jóvenes en la programación con herramientas como Scratch o Python, fomentando creatividad y lógica.

Beneficios clave:

  • Desarrollan habilidades digitales para estudios o carreras tecnológicas.
  • Crean videojuegos, apps o sitios web, aplicando conceptos reales.
  • Refuerzan el pensamiento computacional con clases dinámicas.

Se adaptan las sesiones a su edad, haciendo el aprendizaje divertido y relevante. La programación prepara a niños y adolescentes para un futuro tecnológico cada vez más demandante.

6. ¿Por qué es importante aprender programación en Madrid?

Madrid destaca como epicentro tecnológico y cultural, donde la programación es una herramienta clave.

  • Ecosistema innovador: Participa en hackatones, meetups y ferias tecnológicas locales, conectando con comunidades de programadores.
  • Educación y ocio: Niños y adolescentes aprenden con Scratch en talleres dinámicos, mientras adultos exploran Python para startups o proyectos creativos.
  • Demanda local: Las empresas madrileñas buscan expertos en desarrollo web, apps móviles y automatización.

Las clases particulares ofrecidas por los profesores de Apprentus te integran en este vibrante escenario, adaptándose a tus objetivos, desde hobbies hasta carreras tecnológicas.

7. ¿Cómo se adaptan las clases de programación a diferentes objetivos personales?

Nuestros tutores diseñan clases que reflejan las motivaciones únicas de cada alumno, conectando la programación con sus intereses.

Adaptaciones clave:

  • Creatividad: Niños usan Scratch para crear historias interactivas, fomentando imaginación.
  • Académico: Estudiantes refuerzan informática con ejercicios prácticos en Python o Java, alineados con sus estudios.
  • Proyectos personales: Adultos desarrollan apps o automatizan tareas, como herramientas para hobbies o pequeños negocios.

Las clases individuales priorizan tus pasiones, desde videojuegos hasta data science, asegurando un aprendizaje relevante y motivador con Apprentus.

8. ¿Cuánto cuestan las clases particulares de programación en Madrid con Apprentus?

En Apprentus, los precios de las clases de programación en Madrid varían según el profesor, la experiencia y la duración de la sesión, con tarifas que oscilan entre 25 y 50 euros por hora. Puedes consultar los perfiles de nuestros profesores para encontrar una opción que se ajuste a tu presupuesto y necesidades.

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