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Programmierung Unterricht أنيارسورسين

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47 programmierung Lehrer أنيارسورسين

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47 programmierung Lehrer أنيارسورسين

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(21 Bewertungen)
Manoj - Soest25Fr
Vertrauter Lehrer: Ich bin ein professioneller Full-Stack-Entwickler mit über 15 Jahren praktischer Erfahrung in Softwareentwicklung, Systemdesign und künstlicher Intelligenz. Ich habe in den Bereichen Frontend, Backend, DevOps und KI gearbeitet und Systeme auf Unternehmensniveau für reale Anwendungen entwickelt – von groß angelegten Microservices bis hin zu kognitiven KI-Plattformen. Ich unterrichte mit Leidenschaft die echte, moderne Art des Programmierens – und kombiniere dabei tiefe technische Grundlagen mit den fortschrittlichsten Technologien von heute: Generative KI, Agentensysteme, RAG-Architekturen, Cloud-Automatisierung und intelligente DevOps. Egal, ob Sie ein Anfänger sind, der sein erstes „Hello World“ erkundet, ein Profi, der seinen Stack verbessert, oder ein Forscher/Entwickler, der KI-Systeme erforscht, ich kann Sie Schritt für Schritt anleiten – konzeptionell, praktisch und strategisch. 🧩 Was Sie lernen werden 🖥️ Front-End-Entwicklung Erfahren Sie, wie Sie reaktionsschnelle, interaktive und leistungsstarke Schnittstellen erstellen: HTML / HTML5 – Struktur, Semantik, Formulare, Barrierefreiheit CSS / CSS3 / SCSS – Layout, Animationen, Responsive Design, Flexbox, Grid Bootstrap / Tailwind / Material UI – Schnelle Design-Frameworks JavaScript (ES6+) – Funktionale Programmierung, Ereignisschleife, Closures, async/await TypeScript – Starke Typisierung, Schnittstellen, Dekoratoren, Generika React.js / Next.js – Komponenten, Hooks, Statusverwaltung, Routing, APIs Angular (1.x bis 17) – Module, Abhängigkeitsinjektion, RxJS, erweiterte Architektur Vue.js (optional) – Reaktive Programmierung, Lebenszyklusmanagement jQuery / AJAX – Legacy-Unterstützung und Backend-Kommunikation Web-Performance – Lighthouse, Core Web Vitals, PWA, Caching-Strategien ⚙️ Back-End- und Unternehmensentwicklung Erstellen Sie skalierbare, sichere und intelligente serverseitige Systeme: C / C++ / Datenstrukturen / Algorithmen / OOPS Java / J2EE / Spring / Spring Boot / Spring Cloud / Hibernate / Struts / Wicket Microservices-Architektur – API-Gateway, Service-Registry, Kommunikation zwischen Diensten Node.js / Express / NestJS – Modernes JavaScript/TypeScript-Backend REST- und SOAP-Webdienste – API-Design, Sicherheit, Dokumentation (Swagger/Postman) Python (Flask / FastAPI) – REST-APIs, ML-Pipelines, Automatisierung Shell-Skripting (Linux/Unix) – Automatisierung, Cron-Jobs, Protokollanalyse, DevOps-Skripting PHP / Laravel / CodeIgniter – Klassische Web-Backend-Entwicklung Containerisierung und Orchestrierung: Docker, Kubernetes, Helm CI/CD und Cloud: Jenkins, GitHub Actions, Azure DevOps Pipelines ☁️ Cloud- und DevOps-Meisterschaft Erfahren Sie, wie Sie Anwendungen in der Cloud erstellen, bereitstellen und skalieren: AWS (EC2, S3, Lambda, DynamoDB, API Gateway, ECS) Azure (App-Dienste, Funktionen, CosmosDB, DevOps) Google Cloud (GCP, Vertex AI, BigQuery, Cloud Run) Überwachung und Protokollierung: ELK-Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Grafana, Prometheus Infrastruktur als Code (IaC): Terraform, AWS CDK, Azure Bicep Versionskontrolle und Zusammenarbeit: Git, GitHub, GitLab, Bitbucket CI/CD-Pipelines: Erstellen, Testen, Bereitstellen von Automatisierung, Rollback, Release-Management 📱 App-Entwicklung Entwickeln Sie mobile und hybride Apps von Anfang bis Ende: Android (Java/Kotlin) – UI/UX, Aktivitätslebenszyklus, API-Integration Hybrid-Frameworks: Ionic, Cordova, React Native Progressive Web Apps (PWA) – Offline-First, Caching, Mobile-Optimierung Firebase-Integration: Auth, Firestore, Cloud Messaging 🤖 Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen Erfahren Sie, wie moderne KI-Systeme erstellt und eingesetzt werden: KI-Grundlagen: Neuronale Netze, überwachtes/unüberwachtes Lernen Maschinelles Lernen mit Python: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Transformers, BERT, GPT Computer Vision: OpenCV, YOLO, Bildklassifizierung KI-APIs und -Integrationen: Google DialogFlow, Azure Cognitive Services, OpenAI API 🧬 Generative KI, RAG und Agentensysteme Besonderer Fokus auf realer KI-Integration und Automatisierung: Generative KI-Modelle (GPT, Claude, Gemini, Llama, Mistral) – Praktische Umsetzung Prompt Engineering – Entwicklung leistungsstarker, wiederverwendbarer Prompt-Frameworks Retrieval-Augmented Generation (RAG) – Hybride Such- und Generierungsarchitekturen Agentische KI-Systeme – Erstellen autonomer Multi-Agent-Workflows (z. B. AutoGPT, CrewAI) Agentic RAG – Kontextuelle Gedächtnis-, Verkettungs- und Schlussfolgerungssysteme LangChain / LlamaIndex – RAG-Pipelines, Dokumentlader, Einbettungen, Vektor-DBs Vektordatenbanken: Pinecone, Chroma, Weaviate, FAISS Wissensgraphen & Kontextmanagement – Unternehmensdatenverknüpfung mit RAG Bereitstellung von KI-Apps: FastAPI + Streamlit + LangServe + Docker Copilot und KI-Tools: GitHub Copilot, ChatGPT-API, Code-Interpreter, Vertex AI Studio Google AI Developer Kit (ADK) – Edge AI, TensorFlow Lite, Coral und Modellbereitstellung Sprach-KI und Konversationsdesign: Dialogflow CX, OpenAI Assistants, ElevenLabs 🔬 Daten, Tests und Qualität Datenbanksysteme: MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Oracle, DB2, Redis Datenbankdesign: ERD, Normalisierung, Indizierung, Leistungsoptimierung Testtools: JUnit, Mockito, Selenium, Cypress, Postman TDD/BDD-Praktiken: Unit-, Integrations- und End-to-End-Tests Protokollierung und Überwachung: ELK, Splunk, Prometheus Leistungsoptimierung: Profiling, Caching, Parallelität 🧩 Betriebssysteme und Skripting Windows-/Linux-/Ubuntu-/Unix-Administration Dateisysteme, Berechtigungen, Vernetzung, Prozessmanagement Shell-Skripting / Automatisierung / Protokollanalyse Systemsicherheit und SSH-Härtung 🧠 Bonusthemen Mathematik für Programmierer – Logik, Kombinatorik, Wahrscheinlichkeit, Graphentheorie Grundlagen der Spieleentwicklung: Unity, Phaser.js, HTML5 Canvas KI-Ethik, Datenschutz, verantwortungsvolles KI-Design Automatisierungsprojekte und Web-Crawling/Scraping: BeautifulSoup, Selenium, Puppeteer No-Code-/Low-Code-Integrationen: Zapier, Make, KI-Automatisierungen
Programmierung · Java · Javascript
Vertrauter Lehrer: Data Science, Statistik & Mathematik – klar erklärt, persönlich begleitet. Ich bin Kian, erfahrener Nachhilfelehrer aus Bern. Ich unterstütze Studierende, Berufseinsteiger:innen und Fachpersonen auf ihrem Weg in die datengetriebene Welt – sei es im Studium, bei Projekten oder im Berufsalltag. Mit meiner strukturierten, verständlichen und motivierenden Herangehensweise helfe ich dir nicht nur, Aufgaben zu lösen – sondern Daten zu durchdringen, Zusammenhänge zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Mein Unterricht ist individuell, effizient und auf Augenhöhe. Wer ich bin – und warum ich unterrichte: Ich unterrichte in Bern und habe den MAS-Studiengang in Statistical Data Science an der Universität Bern erfolgreich abgeschlossen – mit Schwerpunkt auf Statistik, Mathematik und Data Science. Seit mehreren Jahren unterrichte ich mit Leidenschaft, sowohl im akademischen Kontext als auch für Berufspraktiker:innen, die datenbasierter denken und arbeiten wollen. Parallel zu meinem Unterricht habe ich zahlreiche Data-Science-Projekte realisiert – von der explorativen Analyse über Datenmodellierung bis hin zur Entscheidungsunterstützung im Business-Kontext. Diese Verbindung von Theorie und Praxis macht meinen Unterricht besonders nah an der Realität und gleichzeitig verständlich. Ich liebe es, komplexe Themen greifbar zu machen, Aha-Momente zu erzeugen und Menschen zu befähigen, sicher mit Daten umzugehen. Für mich ist Nachhilfe nicht nur Wissensvermittlung – sie ist Denkentwicklung auf Augenhöhe. -Was du bei mir erwarten kannst: Einzelunterricht mit Fokus auf Datenverständnis, Statistik & analytisches Denken Unterstützung bei Projekten, Arbeiten, Prüfungen oder dem Einstieg in die Datenwelt Praxisnahe Erklärungen – Schritt für Schritt und an deinen Alltag angepasst Vermittlung moderner Methoden zur Datenanalyse, Modellierung & Interpretation Langfristige Strategien zur Problemlösung & strukturiertem Denken Flexibler Unterricht in Bern oder online – persönlich, kompetent & zuverlässig Warum ich dir Data Science verständlich machen kann: Weil ich an der Schnittstelle von Wissenschaft und Praxis arbeite. Ich weiß, wie schnell man sich in Formeln und Tools verlieren kann – und helfe dir, den roten Faden zu sehen: Wie Daten Geschichten erzählen, wie du sie analysierst und daraus kluge Entscheidungen ableitest. Du lernst bei mir nicht nur Methoden – du lernst, mit Daten zu denken. Ob im Studium oder im Beruf: Ich begleite dich dabei, Daten wirklich zu verstehen und souverän anzuwenden. Lerne Datenanalyse. Analysiere und modelliere komplexe Datensätze – verständlich, praxisnah und mit Struktur. Wenn du bereit bist, mit Daten klarzukommen, bin ich bereit, dich zu begleiten.
Statistik · Programmierung · Mathematik
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(3 Bewertungen)
Tommie - Amsterdam29Fr
Vertrauter Lehrer: 🐍 Python-Programmierung – Lernen durch praktisches Tun Kursübersicht Dieser Kurs richtet sich an alle, die Python von Grund auf lernen oder ihre Programmierkenntnisse vertiefen möchten. Egal, ob Sie absoluter Anfänger sind oder Python in der Datenanalyse, Automatisierung oder Webentwicklung einsetzen möchten – dieser Kurs führt Sie Schritt für Schritt anhand praktischer Beispiele und Projekte durch den Lernprozess. Was Sie lernen werden ✅ Python-Grundlagen: Variablen, Datentypen, Operatoren und Kontrollfluss ✅ Funktionen und Module: Wiederverwendbaren, sauberen Code schreiben ✅ Arbeiten mit Dateien und Daten (CSV, JSON, Text) ✅ Konzepte der objektorientierten Programmierung (OOP) ✅ Bibliotheken für reale Aufgaben (z. B. pandas, matplotlib) ✅ Problemlösungsstrategien und Debugging-Techniken Unterrichtsstil Praxisorientiertes Lernen: Sie werden in jeder Sitzung Code schreiben. Projektorientiert: Entwickeln Sie Mini-Projekte wie Taschenrechner, Datenvisualisierungen oder einfache Web-Apps. Flexibles Lerntempo: Der Unterricht wird auf Ihr Niveau und Ihre Ziele (akademisch, beruflich oder als Hobby) zugeschnitten. Für wen ist es geeignet? Studierende, die sich auf Prüfungen oder Informatikkurse vorbereiten Fachleute, die Aufgaben automatisieren oder Daten analysieren möchten Neugierige Lernende, die Programmieren als Hobby beginnen möchten. Praktische Details 📍 Online oder persönlich (je nach Ihrem Standort) ⏱ Flexible Terminplanung, die sich Ihrer Verfügbarkeit anpasst 🧑‍🏫 Individuelle Betreuung mit klaren Erklärungen und Übungen
Programmierung
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(1 Bewertung)
Kevin - Luzern41Fr
Vertrauter Lehrer: Seit vielen Jahren begleite ich erfolgreich Schweizer Studierende in den Bereichen Statistik, Data Analytics, Machine Learning und künstliche Intelligenz. Ich habe dabei umfassende Erfahrung mit dem Einsatz von R als statistisches Programmierwerkzeug gesammelt und weiss genau, welche Anforderungen an Studierende in der Schweiz gestellt werden. Ich verfüge über zahlreiche Beispielprojekte, Datensätze und Prüfungsaufgaben und habe viele Studierende gezielt, nachhaltig und mit grossem Erfolg auf ihre Arbeiten und Prüfungen vorbereitet. Mein Fokus liegt darauf, komplexe statistische Verfahren, Algorithmen und Datenanalysen verständlich zu erklären, praxisnah zu demonstrieren und das Vertrauen in den sicheren Umgang mit Daten zu stärken. Mein Ziel ist nicht nur die Verbesserung der Noten, sondern langfristig die Entwicklung eines tiefen Verständnisses für datengetriebene Fragestellungen und moderner Technologien wie Machine Learning und KI, die im späteren Berufsleben entscheidend sind ► Wie unterrichte ich? ►Ich lege grossen Wert darauf, dass meine Studierenden statistische Konzepte, Data Analytics-Methoden sowie Machine Learning- und KI-Modelle wirklich verstehen und nicht nur mechanisch anwenden – so erzielen wir nachhaltigen Erfolg in Statistik, Datenanalyse und modernen Technologien. ►Mein Erfolg beruht auf meiner Fähigkeit, meinen Unterrichtsstil flexibel an die individuellen Bedürfnisse der Studierenden in Statistik, Data Analytics, Machine Learning und KI anzupassen, inklusive Themen wie Regressionsverfahren, logistischer Regression und anderen maschinellen Lernalgorithmen. ►Ich verwende praxisnahe, lebendige Beispiele aus Statistik, Data Science und KI, um abstrakte Konzepte wie Hypothesentests, Varianzanalyse, lineare und nichtlineare Modelle anschaulich zu erklären und tief im Gedächtnis zu verankern. ►Mit Geduld und Klarheit breche ich komplexe statistische Analysen, Machine-Learning-Modelle und Datenprozesse in ihre wesentlichen Bestandteile herunter, damit kein Studierender überfordert wird und ein stabiles Fundament in Statistik, Data Analytics und KI aufbauen kann. ►Ich bin überzeugt, dass eine vertrauensvolle Zusammenarbeit entscheidend ist, um Unsicherheiten in Statistik oder Data Science abzubauen und eine produktive Lernatmosphäre zu schaffen. ►Ich biete intensive Prüfungsvorbereitung und Projektbetreuung in Statistik, Data Analytics, Machine Learning und KI an, entwickle mit meinen Studierenden Strategien gegen Prüfungsangst und trainiere mit ihnen reale Datensätze und komplexe Algorithmen. ►Als erfahrener Online-Tutor für Statistik, Data Analytics, Machine Learning und KI nutze ich moderne Tools wie interaktive Whiteboards und Live-Coding-Sessions in R, um den Unterricht so effizient und praxisorientiert wie möglich zu gestalten. ►Standorte: Ich unterrichte Statistik, Data Analytics, Machine Learning und KI bei Ihnen zuhause, online oder nach Absprache – flexibel, professionell und genau auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten.
Statistik · Programmierung · Numerische analyse
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Kim - Berlin44Fr
Vertrauter Lehrer: Individueller Nachhilfeunterricht in Naturwissenschaften und Mathematik für alle Niveaus sowie Programmieren/Codieren (Javascript, CSS, HTML, Webentwicklung und mehr) für Anfänger und Fortgeschrittene jeden Alters! Es ist nie zu spät zum Lernen! Ob Sie Hilfe bei Hausaufgaben, Prüfungsvorbereitung oder einfach nur eine neue Fähigkeit erlernen möchten – meine größte Leidenschaft ist es, sicherzustellen, dass Sie die wichtigsten Konzepte verstehen und unser Lernen nicht überstürzen, damit wir ein möglichst gutes Verständnis erreichen und nachhaltiges Wissen zu neuen Themen erlangen. Unser Unterricht wird auf Ihren Lernstil zugeschnitten und ist stets darauf ausgerichtet, ihn so zu gestalten, wie es Ihnen am besten passt. Zusätzlich gebe ich Nachhilfe in Spanisch und Englisch. 📚 Mögliche Themen: ✔ Naturwissenschaften (Physik, Chemie, Biologie) – alle Niveaus ✔ Mathematik (Algebra, Geometrie, Analysis usw.) – Anfänger und Fortgeschrittene ✔ Programmierung/Codierung (Javascript, Typescript, React, React Native, CSS, HTML, Webentwicklung und mehr) – Anfänger und Fortgeschrittene ✔ Spanisch (Grammatik, Sprechen, Schreiben, Lesen) – alle Niveaus ✔ Englisch (Grammatik, Schreiben, Sprechen, Lesen) – alle Niveaus ✔ Musikproduktion und grundlegende Musiktheorie – Anfänger und Fortgeschrittene 🔹 Flexible Planung 🔹 Einzelsitzungen 🔹 Anfänger bis Fortgeschrittene 🔹 Rein interaktiver Unterricht für sehr junge Lernende (4–7 Jahre) möglich Ich habe 15 Jahre Erfahrung im Unterrichten aller Altersgruppen. Lassen Sie uns das Lernen unterhaltsam und effektiv gestalten! 🚀 Buchen Sie noch heute eine Sitzung!
Natururkunde · Programmierung · Mathematik
Entfesseln Sie Ihr Potenzial in den Bereichen Programmierung, Mathematik und Daten! Hallo! Möchtest du deine Fähigkeiten in Programmierung, Mathematik oder Data Science verbessern? Als Masterstudentin in Data Science an der Technischen Universität Wien und erfahrene Dozentin biete ich dir individuelle Nachhilfe an, um dich beim Erreichen deiner akademischen und Lernziele zu unterstützen. Was ich anbiete: Programmiergrundlagen: Tauchen Sie ein in Python, C/C++, objektorientierte Programmierung (OOP) und Datenstrukturen. Ideal für Anfänger und alle, die ihr Wissen vertiefen möchten. Mathematik: Von Konzepten auf Schulniveau bis hin zu grundlegenden Universitätsthemen kann ich Ihnen helfen, komplexe Ideen zu verstehen und Ihre Problemlösungsfähigkeiten zu verbessern. Einführung in Data Science: Machen Sie sich mit wichtigen Bibliotheken wie NumPy, Pandas und scikit-learn vertraut und lernen Sie die wichtigsten Konzepte der Datenanalyse kennen (Datenvorbereitung, Analyse, Visualisierung, Modelltraining und Prognosen). Microsoft Office- und Computergrundlagen: Beherrschen Sie Excel, PowerPoint, Word und allgemeine Computerkenntnisse für akademischen oder beruflichen Erfolg. Mein Lehransatz: Mit über fünf Jahren Erfahrung als Sekundarschullehrerin und Mitgründerin sowie Dozentin setze ich auf einen klaren, geduldigen und praxisorientierten Ansatz. Mein Ziel ist es, komplexe Themen verständlich und spannend zu vermitteln und Ihr Selbstvertrauen Schritt für Schritt zu stärken. Ich lege Wert auf praxisnahes Lernen und praxisnahe Anwendungen, damit Sie nicht nur lernen, sondern auch Spaß daran haben. Wer kann davon profitieren: Schüler Universitätsstudenten, die grundlegende Unterstützung suchen Jeder, der neu in der Programmierung oder in Datenkonzepten ist Personen, die ihre allgemeinen Computerkenntnisse verbessern möchten Lassen Sie uns gemeinsam daran arbeiten, das Lernen effektiv und angenehm zu gestalten! Über mich: Ich bin Muhammad, ein engagierter Data Science-Masterstudent mit einer Leidenschaft für das Lehren und Problemlösen. Mein Hintergrund im Software Engineering und meine Erfahrung in verschiedenen pädagogischen Rollen befähigen mich, Sie effektiv auf Ihrem Lernweg zu begleiten.
Programmierung · Edv · Mathematik
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Elektrotechnik I und II (Elektrophysik, Grundlagen und Einführung, Elektronik) (Wels)
Arianit
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Arianit ist ein ausgezeichneter Lehrer ! Sehr höflich, freundlich, großzügig, geduldig, zuverlässig, auf jede Unterrichtsstunde vorbereitet und vor allem, er gibt seinen Unterricht immer mit sehr viel Leidenschaft und klarer Erklärung. Ich kann Arianit wärmstens empfehlen !
Bewertung von MURIEL
Klavierunterricht - 🧠👂 Wanna learn some music theory? (Berlin-Neukölln)
Sammy
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rating green star
Für mich (Einsteiger mit geringen Vorkenntnissen) sind die Übungsstunden mit Sammy sehr angenehm, lehrreich und kreativ.
Bewertung von PETER
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