Aprende programacion en R, Rstudio, Matlab, Python, C y C

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🔹 Máxima flexibilidad horaria: Me adapto a tu horario, incluyendo fines de semana.
🔹 Grabación de las clases: Para que puedas revisarlas cuando lo necesites.
🔹 Tutorías personalizadas: Atención individualizada según tus necesidades.
🔹 Trabajo con tu material: Me baso en los contenidos y requerimientos de tu profesor.
🔹 Clases individuales, en microgrupos y grupos: Elige el formato que mejor se adapte a ti.

Temas habituales para las asignaturas de programación:

Fundamentos de Programación: Declaración de variables, funciones, operadores lógicos, operadores a nivel de bits.
Arrays y Punteros: Arrays de datos, punteros a cadenas de caracteres, arrays de punteros.
Punteros y Funciones: Paso de argumentos por referencia, punteros retornados por una función.
Estructuras: Fundamentos, punteros a estructuras, paso de estructuras por valor o por referencia.
Ficheros: Fundamentos, apertura, modificación y cierre de ficheros, detección de errores, eliminación de ficheros.
Programación Orientada a Objetos: Diseño de algoritmos, programación de videojuegos, bases de datos, estructura de datos.
Lenguajes de Programación: C, C++, Pascal, Kotlin, Python, SQL, NoSQL, MATLAB, R.

Entornos de Desarrollo: Visual Studio, PyCharm, Oracle, Microsoft SQL Server, PostgreSQL, MySQL.
Conceptos Básicos de Programación: Variables, bucles, condicionales, tipos de datos y estructuras de datos.
Programación Avanzada: Programación iterativa, recursiva y funcional.
Sistemas Operativos y Arquitectura de Computadores: Fundamentos y prácticas.
Programación Avanzada: Herencia y polimorfismo, herencia simple y múltiple, clases virtuales, conversión entre objetos, funciones virtuales y virtuales puras, clases abstractas.
Temas habituales para las asignaturas de Matemáticas y Estadística:

Álgebra Lineal: Matrices, determinantes, vectores, espacios vectoriales, autovalores y autovectores.
Cálculo: Diferencial, integral, multivariable, series y secuencias.
Estadística Descriptiva: Análisis de datos, medidas de centralización y dispersión.
Probabilidad: Espacios muestrales, teoremas de probabilidad, variables aleatorias, distribuciones de probabilidad.
Inferencia Estadística: Estimación de parámetros, intervalos de confianza, pruebas de hipótesis.
Estadística Multivariante: Regresión lineal múltiple, análisis de componentes principales, análisis discriminante.