Daniele - Insegnante di econometria - Milano
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Daniele

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Fisico teorico esperto in probabilità e statistica propone lezioni di statistica e data science

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Riguardo Daniele

Dottorando in Intelligenza Artificiale. Tutor universitario ed esercitatore per il corso di Fisica I nell’anno accademico 2020-2021. Laureato magistrale con 110 e lode in Fisica Teorica e Astrofisica con percorso di eccellenza. Laureato triennale con 110 e lode in Fisica con percorso di eccellenza. Periodo di ricerca tesi presso l'École Normale Supérieure e l’Istituto Curie di Parigi. Autore di pubblicazioni scientifiche e di un album di musica elettronica, parlo inglese e possiedo una certificazione Cambridge di livello C1. Esperienza pluriennale in Scientific Computing con focus nei linguaggi di programmazione Python e Julia. Esperienza di 5 anni di ripetizioni di matematica, fisica, informatica, probabilità e statistica.

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Hai bisogno di aiuto per un corso universitario, un compito in classe, un test di ammissione, oppure sei interessato a capirne di più di fisica quantistica o di intelligenza artificiale? L’esperienza di apprendimento che offro è fatta su misura per te! Preferisco un approccio pratico e orientato verso i risultati, capace di assicurare una comprensione profonda dell’argomento, senza appesantire lo studio. Preferisco costruire con lo studente un percorso didattico che gli possa conferire più autonomia nello studio, per questo seguo studenti che necessitano di più di un incontro. Nelle lezioni da remoto sono solito utilizzare un tablet e creare una lavagna condivisa con la quale interagire con lo studente, sarà anche possibile registrare la lezione in modo che lo studente possa riseguirla tutte le volte che desidera. Ho esperienza come tutor e esercitatore universitario e privato. Se vuoi superare esami universitari in materie come Econometria, Fisica 1 e 2, Analisi 1 e 2, Processi Stocastici, Probabilità e statistica non esitare a contattarmi. Ecco alcuni argomenti di statistica, probabilità ed econometria che potremmo trattare insieme: -Elementi di statistica descrittiva: distribuzioni di frequenza, indici di posizione, di variabilità, di forma e di concentrazione -Distribuzioni di frequenza multiple; indici di connessione e di correlazione  -Teoria dei numeri indice  -Fondamenti del calcolo delle probabilità  -Variabili casuali semplici e multivariate. Principali distribuzioni delle variabili casuali discrete e continue  -Teoremi limite del calcolo delle probabilità  -Teoria dell’inferenza statistica: stimatori, proprietà degli stimatori, metodi di stima. Il problema della stima per intervallo: intervalli e regioni di confidenza  -La verifica delle ipotesi. I principali test parametrici e non parametrici -Modello di regressione lineare multipla: ipotesi del modello, metodi di stima, proprietà degli stimatori, verifica del modello, inferenza asintotica e previsioni  -La rimozione delle ipotesi alla base del modello classico: problemi nella specificazione del modello, stima, proprietà degli stimatori, verifica del modello  -Metodi di regolarizzazione per modelli di regressione (RIDGE e LASSO) e di cross-validation  -Modelli per dati di conteggio (log-lineari)  -Metodi di classificazione: modelli per dati binari (logit e probit)  -Cluster analysis e misture  -Tecniche statistiche multivariate: analisi in componenti principali, analisi discriminante e analisi delle corrispondenze  -Analisi delle serie temporali. Modelli ARMA e ARIMA: definizione e caratterizzazione. Identificazione, stima e verifica del modello. Il problema della previsione. Cointegrazione e VAR  -Analisi dei dati panel Propongo anche convenienti percorsi di apprendimento concentrati sull'intelligenza artificiale e sulla fisica quantistica, come il seguente. Pacchetto "Le tecnologie del futuro", due o più lezioni a scelta tra: Lezione 1 - Introduzione all'intelligenza artificiale Lezione 2 - Reti neurali artificiali e biologiche Lezione 3 - Un semplice modello di machine learning Lezioni 4 e 5- Implementazione su Python (o Julia) Lezione 6 - Introduzione al Cloud Computing Lezione 7 - Introduzione al Quantum Computing Lezione 8 - Fisica e Tecnologie del futuro: fisica statistica e quantistica. Le lezioni del pacchetto durano un'ora e costano 25 euro all'ora. Pacchetto "Data Science", due o più lezioni a scelta tra: -Fondamenti di crittografia e di blockchain. -Fondamenti di Natural Language Processing (approccio bag-of-words, word embedding, sentiment analysis) -Reti neurali feedforward. -Fondamenti di deep learning -Metodi di apprendimento supervisionato 1: support vector machines e kernel methods. -Metodi di apprendimento supervisionato 2: Decision trees, bagging, random forests, gradient boosting machines, k-nearest neighbor. -Metodi di apprendimento non supervisionato: PCA, LDA e k-means -Esempi di implementazione su Python (o Julia) Non esitare a contattarmi per qualsiasi informazione!

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