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14 profesores particulares de estadísticas en Madrid

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14 profesores particulares de estadísticas en Madrid

(1 comentario)
Lourdes - Argentina46€
46€Clases y apoyo en estadística | bioestadística | análisis de datos y técnicas de investigación.
Profe fiable: Hola, mi nombre es Lourdes. Te enseño a analizar los datos de tu investigación y redactar adecuadamente los resultados. También imparto clases de estadística a estudiantes de cualquier nivel. Me gusta usar programas estadísticos, pero también puedo enseñarte a resolver los cálculos paso a paso según lo necesites. Puedo ayudarte a solucionar tus problemas de datos de dos maneras: El primero, puedo guiarte y apoyarte en el análisis de datos, visualización y presentación de resultados para tesis, proyectos de investigación, conferencias y webinars. Para ello necesito conocer los objetivos de tu investigación, tus hipótesis y que describas los datos que tomaste, qué mediste y cómo lo mediste. Con esto hacemos un plan de trabajo que nos permitirá contar historias con tus datos para lograr tus objetivos de investigación. El segundo es darte lecciones sobre un tema estadístico que necesitas aprender. En ese caso, deberás enviarme el material con los ejercicios a resolver, para que pueda preparar tu clase. Si no tienes material te lo puedo facilitar, recomendarte lecturas, vídeos y explicarte todo lo que no entiendes en una clase online. Soy una persona planificada, seria y comprometida con mi trabajo, me gusta brindar al estudiante la mejor ayuda para lograr sus objetivos, no solo cómo hacer los cálculos, sino también cómo comprender e interpretar los resultados. Lo más importante es que me adapto a tu nivel, puedo explicarle a alguien que ya sabe algunas estadísticas, así como a personas que están empezando desde 0. Tengo más de 20 años de experiencia en estadística descriptiva, pruebas t, Normal, ANOVA, ANOVA de medidas repetidas, ANCOVA, regresión lineal simple y múltiple, regresión logística, regresión de Cox, métodos multivariados como Componentes Principales, Análisis Factorial, Simple y Análisis de Correspondencias Múltiples, Análisis Discriminante, Supervivencia Kaplan-Meier, utilizando Excel, VassarStats, SPSS, JASP, Jamovi o PAST. También tengo experiencia en diseño de tableros de mando (dashboards) tanto en Power BI como en Google Looker Studio.
Estadísticas
Francisco - Venezuela20€
20€Estadística e Investigación de Operaciones y programación en R
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
Meyra - Estambul, Turquía20€
20€Dominar la ciencia de datos: desde los fundamentos hasta las técnicas avanzadas
Profe fiable: Descripción del curso: Este curso integral sobre ciencia de datos está diseñado para llevar a los estudiantes desde el nivel principiante hasta el avanzado, brindándoles las habilidades necesarias para sobresalir en las industrias impulsadas por los datos. A través de proyectos prácticos, los estudiantes aprenderán a manipular datos, crear modelos de aprendizaje automático y comunicar información de manera eficaz. Ya sea que esté buscando ingresar a la industria tecnológica o mejorar sus habilidades en su puesto actual, este curso le brindará la experiencia práctica y el conocimiento teórico necesarios para tener éxito. Objetivos del Curso: Comprender los conceptos básicos de la ciencia de datos y sus aplicaciones. Aprenda a recopilar, limpiar y preprocesar datos. Desarrollar sólidas habilidades de programación en Python y R. Construir y evaluar modelos de aprendizaje automático. Adquiera competencia en visualización de datos y narración de historias. Aplicar técnicas de modelado estadístico y predictivo. Trabaje en proyectos del mundo real para construir una cartera sólida. Público objetivo: Aspirantes a científicos y analistas de datos. Profesionales que buscan realizar la transición hacia la ciencia de datos. Estudiantes universitarios en campos STEM. Emprendedores interesados en aprovechar los datos para el crecimiento empresarial. Requisitos previos: Conocimientos básicos de programación (preferiblemente Python o R). Comprensión de matemáticas y estadísticas básicas. Una computadora portátil capaz de ejecutar herramientas de ciencia de datos.
Estadísticas · Base de datos
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Clases de Matemática, Física y Estadística para todos los niveles (Paraíso)
Anthony
El profesor Anthony a aclarado todas mis dudas. Explica a detalle cada operación matemática. Es atento y amable lo cual facilita el aprendizaje. Muchas gracias.
Comentario de AISHA

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