1. Unterrichtsstunde gratis
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Nikita
- Tarif 27CHF
- Antwortzeit 24h
-
Schüler:innen1
Anzahl der Schüler, die Nikita seit der Ankunft bei Superprof unterstützt hat
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27CHF/h
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1. Unterrichtsstunde gratis
- Mathematik
- Statistik
- Informatik
Machine Learning & Python Nachhilfe – RWTH Aachen Student mit Industrie- und Forschungserfahrung (Data Science/ML) | Master Admission Tsinghua University | Klausurvorbereitung & Projekte
- Mathematik
- Statistik
- Informatik
Unterrichtsort
Über Nikita
Ich studiere Informatik an der RWTH Aachen und habe mich auf Machine Learning und Data Science spezialisiert. Neben meinem Studium habe ich über zwei Jahre praktische Erfahrung in der Industrie gesammelt, in denen ich an realen Datenproblemen und Modellen gearbeitet habe. Aktuell arbeite ich zusätzlich an einem Lehrstuhl, wodurch ich Einblicke in Forschung und wissenschaftliches Arbeiten erhalte. Darüber hinaus wurde ich für den Informatik-Master an der Tsinghua University angenommen, einer der führenden technischen Universitäten weltweit.
In meinem Unterricht lege ich Wert auf ein tiefes Verständnis der Inhalte. Viele Lernende scheitern nicht an der Komplexität der Themen, sondern daran, dass grundlegende Konzepte nicht sauber erklärt werden. Genau hier setze ich an: Ich erkläre strukturiert, reduziere Inhalte auf ihre Kernprinzipien und baue darauf Schritt für Schritt auf. Dabei verbinde ich Theorie mit praktischer Umsetzung in Python, sodass das Gelernte direkt angewendet werden kann.
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Über den Unterricht
- Alle Niveaus
- Deutsch
Alle verfügbaren Sprachen für diesen Kurs :
Deutsch
Ich arbeite konzeptgetrieben und praxisnah. Ziel ist nicht kurzfristiges Auswendiglernen, sondern ein belastbares Verständnis der zugrunde liegenden Prinzipien (z. B. Optimierung, Generalisierung, Bias-Varianz). Jede Einheit verbindet Theorie mit konkreter Implementierung in Python.
Unterrichtstechniken und Methoden
- Zerlegung komplexer Themen in klar definierte Teilprobleme
- Herleitung zentraler Konzepte statt reiner Anwendung fertiger Formeln
- Direkte Umsetzung in Code (NumPy, Pandas, optional PyTorch)
- Arbeiten mit realistischen Beispielen
- Gezielte Fehleranalyse: Modelle verstehen durch Debugging und Interpretation
- Anpassung an das Niveau: von Grundlagen bis fortgeschrittene Inhalte
Typischer Ablauf einer Stunde
1. Klärung des Ziels (z. B. Klausurthema, konkretes Problem, Projektfortschritt)
2. Kurze Wiederholung relevanter Grundlagen
3. Einführung bzw. Vertiefung eines Konzepts
4. Anwendung: Aufgaben rechnen oder Modell implementieren
5. Analyse der Ergebnisse (Verständnis sichern)
6. Zusammenfassung der Kernpunkte
Zielgruppe
- Schüler (Oberstufe) mit Interesse an Programmierung oder Datenanalyse
- Bachelor-Studierende in Informatik, Data Science oder verwandten Fächern
- Einsteiger in Machine Learning, die strukturiert einsteigen wollen
- Studierende mit konkreten Zielen: Klausurvorbereitung, Projekte, erste Modelle selbst entwickeln
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Preise
Tarif
- 27CHF
Paketpreise
- 5 Std.: 137CHF
- 10 Std.: 275CHF
online
- 27CHF/h
Gratis-Unterricht
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- 1Std.
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