facebook
Dar clases particulares

Clases de Matemáticas en Renens

Encuentra tu profe de matemáticas ideal en Renens.
Las clases de matemáticas se imparten a domicilio o en casa del profesor.

Clases particularesMatemáticasMatemáticas en Renens

4 profesores particulares de matemáticas en Renens

0 profesores en mi lista de favoritos
+–

4 profesores particulares de matemáticas en Renens

Valeria - Argentina2€
2€Desarrollo web, matemáticas, solidwork.
Profe fiable: Phtoshop, python, informática,
Matemáticas · Desarrollo de habilidades de aprendizaje y estudio · Informática
Melika - Reino Unido25€
25€Año 6- GCSE Biología, Química, Física, Matemáticas e Inglés Matrícula
Profe fiable: Durante los últimos cuatro años, he tenido la experiencia increíblemente gratificante de dar tutoría a una amplia gama de estudiantes, tanto en lo que respecta a la edad, la capacidad y la materia. Mis experiencias van desde estudiantes de Year 5 y 6, en preparación para los exámenes de ingreso SAT y Y7 hasta Y11 GCSE prep y sexta forma A-level y preparación universitaria. Me especializo en clases de Inglés, Matemáticas, Física, Química y Biología. Creo en hacer que las lecciones sean altamente interactivas y agradables para fomentar una comprensión y apreciación más profundas de los temas que cubrimos. En lugar de depender únicamente de la memorización, me esfuerzo por cultivar el pensamiento crítico y las habilidades de resolución de problemas en mis alumnos, mediante la aplicación constante de los temas que hemos aprendido en la lección, a través de preguntas de examen estructuradas, tanto en las lecciones como a través de la tarea. Al enfatizar la comprensión y la aplicación del conocimiento, en lugar del aprendizaje de memoria, mi objetivo es sentar una base sólida para su éxito académico. Como estudiante de Medicina, creo firmemente que la comunicación y la retroalimentación son componentes vitales para un aprendizaje exitoso. Las discusiones regulares con los padres y los estudiantes me permiten obtener información valiosa y adaptar mis estrategias de enseñanza en consecuencia. Esta línea abierta de comunicación garantiza que abordemos cualquier desafío o inquietud con prontitud, al mismo tiempo que celebramos los logros y los hitos en el camino. Entiendo que cada estudiante tiene una experiencia de aprendizaje única, por lo que siempre me aseguro de que los comentarios que recibo se utilicen para adaptar las lecciones a las necesidades únicas de cada estudiante. Siempre he priorizado la comprensión de sus fortalezas, debilidades y estilos de aprendizaje individuales. Al estructurar las lecciones de acuerdo con sus necesidades específicas, he podido crear un entorno de aprendizaje efectivo y de apoyo. Diseño actividades interactivas y atractivas que se adaptan a sus intereses y fomentan la participación activa. Este enfoque no solo mantiene a los estudiantes motivados, sino que también los ayuda a comprender conceptos complejos de manera más efectiva. Al hacerlo, he ayudado a mis alumnos a sobresalir académicamente, obtener altas calificaciones y desarrollar una pasión por el aprendizaje. Además, fomento un entorno en el que los estudiantes se sientan cómodos haciendo preguntas y buscando aclaraciones. Les animo activamente a expresar cualquier duda o incertidumbre que puedan tener durante nuestras sesiones. Hago que sea una prioridad proporcionar respuestas rápidas y completas, asegurándome de que no solo entiendan el material, sino que también se sientan apoyados y alentados en su viaje de aprendizaje. Ser accesible y receptivo a sus necesidades. Mi objetivo es crear una relación enriquecedora y colaborativa con mis alumnos. . Este enfoque no solo genera confianza, sino que también fomenta una experiencia de aprendizaje positiva en la que los estudiantes se sienten valorados y motivados para sobresalir. En general, mi enfoque de tutoría gira en torno a la instrucción personalizada, la adaptabilidad y la comunicación abierta para garantizar que cada estudiante reciba el apoyo que necesita para tener éxito.
Ciencias · Matemáticas · Inglés
Traducir este texto utilizando Google Traductor.
Juan - Guayaquil, Ecuador23€
23€Análisis estadístico para la era digital: exploración de estadísticas descriptivas e inferenciales con Microsoft Excel
Profe fiable: Descripción de la clase: En la era digital actual, el análisis estadístico juega un papel crucial en la toma de decisiones informadas para empresas y organizaciones. Esta clase integral de estadísticas, "Análisis estadístico para la era digital: exploración de estadísticas descriptivas e inferenciales con Microsoft Excel", está diseñada para brindarle el conocimiento y las habilidades necesarias para navegar por el mundo de los datos con Microsoft Excel. Desde los conceptos básicos de la estadística descriptiva hasta las complejidades de la estadística inferencial, este curso lo llevará en un viaje a través de los conceptos y técnicas fundamentales utilizados en el análisis estadístico. Aprenderá cómo recopilar, organizar e interpretar datos utilizando las poderosas capacidades de Microsoft Excel, incluidas sus hojas de trabajo, la herramienta de análisis de datos y el complemento PhStat2. Para mejorar su experiencia de aprendizaje, este curso se centrará exclusivamente en la utilización de Microsoft Excel. A través de ejercicios prácticos y ejemplos del mundo real, desarrollará competencia en las características y funcionalidades integradas de Microsoft Excel para el análisis estadístico. Aprenderá cómo usar de manera efectiva las hojas de cálculo de Excel, aprovechar la herramienta de análisis de datos y utilizar el complemento PhStat2 para realizar varios análisis estadísticos. Al final de este curso, tendrá una base sólida en el análisis estadístico con Microsoft Excel. Estará equipado con las habilidades para navegar datos con confianza, realizar análisis significativos y tomar decisiones basadas en datos que impulsen el éxito en el panorama digital actual. Temas clave cubiertos: Capítulo 1: Introducción a la Estadística • Definición de estadísticas • Papel de las estadísticas en el análisis de datos y la toma de decisiones • Diferenciar estadística descriptiva e inferencial Capítulo 2: Tipos de estadísticas • Estadísticas descriptivas: resumen y descripción de datos • Estadísticas inferenciales: hacer inferencias y sacar conclusiones sobre poblaciones basadas en datos de muestra Capítulo 3: Tipos de Variables • Variables categóricas: Escalas nominales y ordinales • Variables continuas: escalas de intervalo y razón Capítulo 4: Estadística Descriptiva: Medidas de Tendencia Central • Media, mediana y moda • Elegir las medidas apropiadas en función de las características de los datos Capítulo 5: Estadística descriptiva: medidas de variación • Rango, varianza y desviación estándar • Interpretación de la variación en los datos Capítulo 6: Estadística descriptiva: medidas de forma • Asimetría y curtosis • Comprensión de las características de distribución de los datos Capítulo 7: Visualización de datos: elegir el gráfico adecuado • Histogramas: visualización de la distribución de datos continuos • Gráficos circulares: representación de proporciones o porcentajes • Gráficos de columnas y barras: comparación de categorías o grupos • Gráficos de líneas: visualización de tendencias o datos de series temporales • Pautas para seleccionar gráficos apropiados según los tipos de datos y los objetivos del análisis Capítulo 8: Probabilidad y conteo • Espacio muestral • Eventos • Conteo de puntos de muestra • Probabilidad de un evento • Reglas aditivas • La probabilidad condicional • Independencia y la regla del producto • Regla de Bayes Capítulo 9: Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad • Concepto de Variable Aleatoria • Distribuciones de probabilidad discretas • Distribuciones de probabilidad continua • Distribuciones de probabilidad conjunta Capítulo 10: Esperanza matemática • Media de una variable aleatoria • Varianza y Covarianza de Variables Aleatorias • Medias y Varianzas de Combinaciones Lineales de Variables Aleatorias Capítulo 11: Algunas distribuciones de probabilidad discretas • Introducción y Motivación • Distribuciones Binomiales y Multinomiales • Distribución Hipergeométrica • Distribuciones binomiales y geométricas negativas • Distribución de Poisson y el Proceso de Poisson Capítulo 12: Algunas distribuciones de probabilidad continua • Distribución Uniforme Continua • Distribución normal • Áreas bajo la Curva Normal • Aplicaciones de la Distribución Normal • Aproximación Normal a la Binomial • Distribuciones Gamma y Exponenciales • Distribución chi-cuadrado Capítulo 13: Distribuciones de muestreo fundamentales y descripciones de datos • Muestreo aleatorio • Algunas estadísticas importantes • Distribuciones de muestreo • Distribución muestral de medias y el teorema del límite central • Distribución de muestreo de S2 • Distribución t • Distribución F • Gráficas de cuantiles y probabilidades Capítulo 14: Problemas de estimación de una y dos muestras • Inferencia estadística • Métodos clásicos de estimación • Muestra única: estimación de la media • Error estándar de una estimación puntual • Intervalos de predicción • Límites de tolerancia • Dos muestras: estimación de la diferencia entre dos medias • Observaciones emparejadas • Muestra única: estimación de una proporción • Dos muestras: estimación de la diferencia entre dos proporciones • Muestra única: estimación de la varianza • Dos muestras: estimación de la razón de dos varianzas • Estimación de máxima verosimilitud Capítulo 15: Pruebas de hipótesis de una y dos muestras • Hipótesis Estadísticas: Conceptos Generales • Prueba de una hipótesis estadística • El uso de valores P para la toma de decisiones en la prueba de hipótesis • Muestra única: Pruebas relativas a una media única • Dos Muestras: Pruebas de Dos Medias • Elección del tamaño de la muestra para los medios de prueba • Métodos gráficos para comparar medias • Una muestra: prueba en una sola proporción • Dos Muestras: Pruebas en Dos Proporciones • Pruebas de una y dos muestras sobre varianzas • Prueba de bondad de ajuste • Prueba de Independencia (Datos Categóricos) Capítulo 16: Análisis de varianza (ANOVA) • Comparación de medias entre múltiples grupos • ANOVA unidireccional y bidireccional Capítulo 17: Prueba de chi-cuadrado • Probar relaciones entre variables categóricas • Evaluación de la independencia y la bondad de ajuste Capítulo 18: Regresión lineal simple y correlación • Introducción a la regresión lineal • El modelo de regresión lineal simple • Mínimos cuadrados y el modelo ajustado • Propiedades de los estimadores de mínimos cuadrados • Inferencias sobre los coeficientes de regresión • Predicción • Elección de un modelo de regresión • Enfoque de análisis de varianza • Prueba de Linealidad de Regresión: Datos con Observaciones Repetidas • Gráficos de datos y transformaciones • Correlación Capítulo 19: Regresión lineal múltiple y ciertos modelos de regresión no lineal • Estimación de los Coeficientes • Modelo de Regresión Lineal Usando Matrices • Propiedades de los estimadores de mínimos cuadrados • Inferencias en Regresión Lineal Múltiple • Elección de un modelo ajustado a través de pruebas de hipótesis A lo largo del curso, participará en ejercicios prácticos, ejemplos del mundo real y tareas de análisis de datos para reforzar su comprensión de los conceptos y técnicas estadísticas. También tendrá la oportunidad de aplicar estas habilidades utilizando herramientas de software estadístico para adquirir experiencia práctica con el análisis de datos. Al final de este curso, tendrá una sólida comprensión de las estadísticas descriptivas e inferenciales, lo que le permitirá explorar, analizar e interpretar datos con confianza en varios contextos. Si usted es un estudiante, un profesional o una persona que busca mejorar sus habilidades de análisis de datos, este curso lo capacitará para tomar decisiones informadas basadas en información estadística. Únase a nosotros en este viaje estadístico y desbloquee los fundamentos del análisis estadístico. Inscríbase ahora en el curso "Fundamentos estadísticos: exploración del análisis descriptivo e inferencial" para desarrollar su competencia estadística y aprovechar el poder de la toma de decisiones basada en datos, incluido el uso de gráficos para una visualización e interpretación de datos efectiva.
Matemáticas · Estadísticas · Álgebra
Traducir este texto utilizando Google Traductor.
« Anterior«
Resultados de la búsqueda 301 - 325 de 2471301 - 325 de 2471
Siguiente »»

Estás aquí

Clases particulares
Matemáticas
Matemáticas en Renens