Alexander
Actualmente curso un Máster en Métodos de Apoyo a la Decisión con énfasis en Inteligencia Computacional, lo que me permite unir una sólida base teórica con proyectos prácticos en Data Science e Inteligencia Artificial. En mis clases adopto una metodología dinámica, centrada en el aprendizaje práctico y en la resolución de problemas reales, de modo que cada estudiante avance con seguridad y desarrolle una comprensión auténtica de los conceptos. Me enfoco en que cada alumno domine los fundamentos antes de pasar a técnicas más complejas, promoviendo una comprensión profunda en lugar de la memorización mecánica. Trabajo con ejercicios guiados, coding sessions, notebooks interactivos y proyectos aplicados, utilizando lenguajes como Python, C y Java, según los objetivos y nivel de cada estudiante. En Python, enseño desde programación básica hasta machine learning, deep learning, visión computacional y análisis de datos; en C , me concentro en programación básica y en los principios esenciales del lenguaje; y en Java, trabajo con programación orientada a objetos, enfatizando buenas prácticas y una estructura clara de proyectos. Mis clases incluyen prácticas en modelado predictivo, optimización, metaheurísticas, series temporales y desarrollo de soluciones inteligentes para situaciones reales. Además, acompaño de forma personalizada, reviso código, ofrezco feedback detallado y ayudo a adquirir buenas prácticas de programación, análisis crítico y pensamiento estructurado. Procuro que cada sesión sea clara, aplicable y motivadora, combinando teoría, intuición matemática y ejemplos de la industria o investigación. Los estudiantes suelen valorar la claridad en las explicaciones, la organización del contenido y la posibilidad de aprender mediante casos reales que reflejan desafíos actuales en ciencia de datos e inteligencia artificial.
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