Online-Unterricht
Nachhilfe von zu Hause aus, bequem & sicherFernunterricht, Onlinenachhilfe, E-Learning, via Zoom, Skype, Webcam usw.
Und für alle die dennoch Präsenzunterricht wünschen, bieten wir weiterhin klassische Nachhilfe beim Schüler oder beim Lehrer in Deiner Nähe.
- Suche außerhalb der Benutzerprofile.
Hier nur Suchwörter eingeben, die keine Fächer sind.
z.B. "geduldig" oder "Prüfungsvorbereitung", etc.
Es wird allerdings zusätzlich in den Benutzerprofiltexten gesucht. Nicht aber in den Fächern.
Nachhilfe Reverse Logistics
Nachhilfe CHINESE, written, speech, PIANO, practic... All levels, diploma
A Scientist teaches Biology, Zoology, Molecular Ge...
(B) Preferred: Graduate & Post Graduate in Zoology, Entomology, Molecular Biology, Biochemistry
(C) Brief Resume
ACADEMIC APPOINTMENTS AND EXPERIENCE:
1. Defence Research Laboratory (DRDO)
Post Bag No. 2,
Tezpur–*, Assam, INDIA
Junior Research Fellow (JRF)
(PhD scholar), 2 years
Senior Research Fellow (SRF
(PhD scholar), 3 years
2. ***** (Min. of Health & FW) Deputy Assistant Director (Entomology) Present
PUBLICATIONS:
International: 8rnConference: 7
EDITORIAL RESPONSIBILITYrnAssociate Editor in Journal of Entomology & Nematology (ISSN:2006-9855) from August 2009
PROFESSIONAL MEMBERSHIPrnNational
I. National Academy of Vector Borne Diseases, India (Life member
II. Zoological Society of Assam, India (Life member
III. Indian Science Congress Association, India (Member
IV. Entomological Society of India (Member
International
I. International Society of Zoological Science, China (Member
II. International Society for Infectious Diseases (Corresponding Membership
III. The International Society of Integrative Biology (Online Member
IV. South-South Initiative for Tropical Disease Research (Online Member
SUPERVISION OF STUDENTS FOR TRAINING/COURSErnI supervised six B.Tech (Biotechnology) students for their training/course in 2008 & 2009.
HIGHLIGHTS OF EXPERIENCE / RESEARCH SKILLS
Basic Zoology/Entomology
•Identification of medically important insects, especially mosquitoesrn•Establishment & rearing of insecticide susceptible and resistant insectaries (mosquitoes & house fly)
•Insecticide Resistance Management & Integrated Vector Control Strategiesrn•Knowledge of insecticide testing techniquesrn•Working knowledge of pesticide application techniques & equipmentrn•Determination of Plasmodium sporozoite rates in Anopheles mosquitoes by dissection, CS-ELISA & molecular methodsrn•Mosquito blood meal analysis through ELISA & PCR methodsrn•Entomological measures of risk of malariarnBio–Toxicity / Susceptibility Assay:
•Insecticide susceptibility assay, status monitoring, & management
•Bioassay of insect both larvae & adult against chemical insecticides
•Evaluation of herbal and bacterial larvicidesrnMolecular Biological Techniques
•Genomic DNA preparation from insects, fungus and malaria parasite by different methodsrn•Polymerase Chain Reaction (PCR): standard PCR, allele-specific multiplex PCR, nested PCR etc.; agarose gel electrophoresis, automated DNA sequencingrn•Real-Time PCR; TaqMan, SimpleProbe, HybProbe probe chemistry; Melting Curve Analysis, FRET/MCA; quantitative real time PCRrn•Restriction Enzyme digestion of DNArn•RNA isolation, Reverse Transcriptase PCR & cDNA synthesisrn•Cloning & gene expression
•Different types of sequence analysis, Primer designing (standard, allele-specific, degenerate, species-specific primers), Probe designing for SNP genotyping (TaqMan, SimpleProbe, HybProbe
Biochemical Techniques
•Spectrophotometric analysis of DNA, enzymes, proteins and other bio-moleculesrn•Estimation & quantification detoxifying enzymes & protein profiling: glutathione S-transferase, Cytochrome P450/Monooxigenase, Carboxylesterase, Acetylcholinesterase.
•Circum Sporozoite ELISA methodrn•Mosquito blood meal ELISA methodrnStatistics & Bioinformatics
•Different biostatistical analysis involving wide range of data from epidemiological, entomological, molecular, and other biological studiesrn•Expert in handling Statistical software packages like STATPACK, SPSS, and STATISTICArn•In Silico and mathematical modeling of proteins: comparative protein modeling, structure validation, functional residue prediction and docking (protein-protein, protein-ligand)
•Sequence analysis & annotation including similarity search, alignment, gene finding (ORF), database mining etc
•Phylogenetic analysis, Tree construction algorithms (NJ, parsimony, maximum likelihood methods
•Analysis of population genetics parameters
•Analysis of molecular evolutionary data: DNA polymorphisms, divergence, gene flow, genetic difference, linkage disequilibrium, recombination, different tests of neutrality (Tajima’s D, Fu & Li’s D, F test etc.), coalescent simulation etc
•Expert in handling software packages for molecular biological & evolutionary studies (e.g., BioEdit, Arlaquin, DnaSP, MEGA, DAMBE, and Mesquite etc.)
Nachhilfe german Institute of higher education
Nachhilfe Mathematik, Mathe, Statistik, Operations... Schule, Hochschule, Universität, Bachelor, Master, Studium
Ich denke, dass die Arbeit "vor Ort" immer nochmal mehr bringt, wenn man sich gegenüber sitzt. Wenn es zeitlich/räumlich schwierig ist, kann ich aber auch Online-Nachhilfe problemlos anbieten. Am Surface kann ich per Hand mitschreiben und eine Bildschirmübertragung einstellen – das hilft oft fürs Verständnis.
Wenn ihr Hilfe in mathematischen Fächern oder anderen Grundlagenfächern des BWL-Studiums benötigt, kontaktiert mich gerne!
- So geht Nachhilfe! Herr B. liebt, was er tut. Er ist freundlich und erklärt die Dinge einfach. Er ist nicht überheblich und stets geduldig. So macht Lernen Spaß! Vielen Dank.
Operations Research, InformationslogistikOperation Research, Operations Research
Biete individuellen Unterricht in Improvisation un...
Klavier (Improvisation & Komposition): Voraussetzung ist eine halbwegs gute Beherrschung des Instruments. Noten lesen ist nicht notwendig.
Ich gehe recht systematisch vor und bin gleichzeitig auch sehr geduldig.
Ja. Martin Luther hatte zu Zeiten der Deutschen Bauernkriege eine ehemalige Nonne geheiratet, Katharina von Bora. Er hatte mit ihr zusammen drei Söhne und drei Töchter. Die Familie lebte in Wittenberg, im zuvor verwaisten weil aufgelösten Augustinerkloster, welches Luther vom Kurfürsten zunächst als Residenz überlassen, später gänzlich übereignet wurde.
Die Elektronik ist ein Teilgebiet der Elektrotechnik. Die Elektronik beschäftigt sich hauptsächlich mit der Steuerung elektrischer Ströme und Spannungen durch Halbleiterbauelemente, z.B. Dioden, Transistoren, Integrierte Schaltkreise. Meist im Niederspannugsbereich eingesetzt, ist die Signalverarbeitung ein typischer Anwendungsbereich. Andere Teilbereiche der Elektrotechnik sind z.b. Starkstromtechnik und Hochfrequenztechnik. (Heutzutage werden in den Lehrberufen ggf. jedoch andere Begriffe verwendet.)
Das hängt von vielen einzelnen Faktoren ab, insbesondere davon, welches Ziel man damit verfolgt. Im Einfachsten Fall wählt man eine geeignete Distribution, die zudem einen Installer und vorkonfigurierte Standardimages bereitstellt, und über einen sogenannten Paketmanager verfügt. Damit lässt sich die gewünschte Software wie z.B. PHP recht einfach installieren, da Softwarepakete innerhalb der Distribution aufeinander abgestimmt, getestet und bereits kompiliert sind. Eine solche Installation braucht keine 10 Minuten.
Anders ist es, wenn man Software installieren möchte, die nicht per Paketmanager verfügbar ist, oder man spezielle Konfigurationen und Erweiterungen/Module benötigt. Solche Software muss man dann häufig selbst vom Quellcode ab kompilieren, dazu braucht man oft 'ne Menge Libraries und deren Header Files (Teil des Quellcodes), die teilweise auch inkompatibel zueinander sein können. Das kann je nach Situation einiges an Zeit in Anspruch nehmen.
Um einen Server auch noch im Internet zu betreiben, kann je nach Distribution noch einiges an Konfigurationsaufwand, Sicherheitsvorkehrungen und Automatisierungen dazu kommen. Und dann hängt es wirklich sehr von den Anforderungen ab. Eine einfache Umgebung für Webseiten mit Datenbank und PHP aber sonst keinen größeren Anforderungen lässt sich gut an einem halben Tag bereitstellen. Eine gesicherte Plattform mit Backups, Monitoring, Redundanz, Firewall, Intrusion Detection, Logrotation, Cronjobs, Hochperformanten Serverdiensten, Caching, usw., benötigt dann schon deutlich mehr Aufwand.
Es gibt viele Unterschiede, aber ein wesentlicher ist der Grad an Abstraktion in der Sprachstruktur, in Verbindung mit den zur Verfügung stehenden Frameworks und dem Compilat.
C könnte im Vergleich als Low Level Sprache bezeichnet werden, da sie weitestgehend mit Zeigern auf Speicherbereiche (Pointer) arbeitet, und Programme ihren Speicher selber verwalten müssen. Hierbei entstehen mitunter die größten Sicherheitslücken.
C++ bietet ggü. C hauptsächlich objektorientierte Sprachelemente und ermöglicht mitunter die Verwendung OS-spezifischer Frameworks. Weitestgehend werden C++ Programme jedoch nativ compiliert, das bedeutet, dass ausführbarer Maschinencode generiert wird, also echte Opcodes für die gewählte CPU.
C# dagegen ist nahezu vollständig Framework-orientiert und wurde von Microsoft für das dotNET Framework entworfen. Hardwarenahe Programmierelemente wie Pointer und der direkte Zugriff auf Speicher, andere Systemressourcen oder Framework-fremde APIs sollen die absolute Ausnahme sein und müssen als "unsicherer Code" besonders gekennzeichnet werden; solche Programme besitzen in der späteren Laufzeitumgebung auch nur eingeschränkte Rechte. Compiliert wird C# nicht in nativen Maschinencode, sondern in eine Zwischensprache namens "Common Intermediate Language", die bei jeweiliger Ausführung in der Laufzeitumgebung durch den JIT-Compiler ("Just-In-Time") für eine Virtuelle Maschine kompiliert wird. Das soll Sicherheit, Stabilität und Cross-Platfform Funktionalität bringen, kostet aber enorme Ressourcen und Performance.
Wenn überhaupt, könnte man Mandarin als "*das* Chinesisch" bezeichnen, weil es von allen sinitischen Dialekten die meisten Sprecher besitzt (mehr als doppelt so viel wie alle anderen Dialekte zusammen) und auch als Grundlage für das offizielle als Amtssprache definierte "Hochchinesisch" dient. Mandarin selbst vereint verschiedene aber im wesentlichen ähnliche Dialekte, das Hochchinesisch entspricht hiebei am ehesten dem in Peking gesprochenen Dialekt.
Man sollte den Begriff "Dialekt" im Bezug auf sinitische Sprachen übrigens nicht zu "leicht" nehmen, die Sprachunterschiede sind teils so groß, das man nach westlichem Sprachverständnis eigentlich von verschiedenen Sprachen reden müsste.
Kurz, aber nicht exakt: Statische Klassen-"member" werden von allen Objektinstanzen geteilt (shared), während alle nicht-statischen Member nur innerhalb (genau) einer Objektinstanz existieren.
Langversion: Eine Klasse definiert normalerweise einen Objekttyp, bestehend aus Konstanten, Eigenschaften (Variablen) und Methoden (Funktionen). Ziel ist dabei meist, eine oder mehrere unabhängige "Instanzen" dieser Klasse bzw. dieses Objekttyps zu generieren, eben die Objektinstanzen; (ähnlich, als würde man mehrere Variablen desselben Datentyps erstellen). Dabei erhält jede Objektinstanz ihren eigenen "Satz" an Objektvariablen, die nur in dieser Instanz existieren. Statische Klassenvariablen sind jedoch nicht Teil der Objektinstanz, sondern sind an die Klasse selbst gebunden. Ändert eine Objektinstanz den Wert einer statischen Klassenvariablen, dann betrifft dies die Klasse an sich und letztlich auch alle anderen Instanzen dieser Klasse, die auf diese statische Variable zugreifen. Statische Klassen-Funktionen können direkt aufgerufen werden, ohne eine Instanz zu benutzen, nicht-statische Objektmethoden dagegen nicht, deren Aufruf kann nur über das jeweilige instanzierte Objekt erfolgen. Statische Methoden und Eigenschaften werden oft dazu verwendet, um die Instanzen einer Klasse selbst zu kontrollieren. Manchmal ist es z.B. wünschenswert, das maximal eine Objektinstanz existiert, und beim Versuch, neue Instanzen zu erzeugen stattdessen die bereits bestehende Instanz Verwendung findet (das sogenannte "Singleton" Entwurfsmuster). Oder es soll einfach die Anzahl an Instanzen gewählt werden. In beiden Fällen benötigt man statische member.
Die "Arthritis" bezeichnet dagegen ganz spezifisch eine Gelenkentzündung. Entzündungen enden namentlich häufig auf "-itis" (z.B. Parodontitis, Gastritis). Begriffe, die auf "-ose" enden, bezeichnen dagegen meist eine degenerative Veränderung ohne ausgeprägte Entzündungsmerkmale, z.b. die "Arthrose" (Gelenkverschleiß).
Eine Entzündung kann nun bakteriell bedingt sein, aber auch eine Menge anderer Ursachen haben. Entsteht eine Arthritis z.B. aufgrund einer Autoimmunreaktion, spricht man von rheumatoider Arthritis.
Dativobjekte haben einen passiven und damit nachrangigen Charakter; wird der Satzbau ins Passiv umgestellt, bleibt das indirekte Objekt im Dativ, ein direktes Objekt kann dagegen zum Subjekt im Nominativ werden:
Indirektes Objekt: "Man gratuliert dir." => *Wem* wird gratuliert? => "Dir wird gratuliert".
Direktes Objekt: "Man sieht ihn." => *Wen* sieht man? => "Er wird gesehen".
Im ersten Fall bleibt der Kasus (Dativ) des Personalpronomens erhalten (dir => Dir).
Im Zweiten Fall wird es zum Subjekt und wechselt in den Nominativ (ihn => Er).
Ein Gedankenexperiment kann als Veranschaulichung für diskrete Mathematik dienen, und zwar das Unendlichkeitshotel:
Nehmen wir an, es gäbe ein Hotel mit unendlich vielen Zimmern. Dann kann eine Gästegruppe, egal wie groß, jederzeit Zimmer bekommen. Es können sogar unendlich viele Gästegruppen mit begrenter Größe Zimmer bekommen. Man fängt einfach bei zimmer Z=1 an, und jeder weitere gast jeder weiteren Gruppe bekommt das Zimmer Z+1. Auf diese weise kann auch eine einzelne Gruppe mit undendlich vielen Gästen untergebracht werden: Gast Nr. g bekommt also Zimmer Nr. Z(g) = g. Wichtig ist jedoch, dass jedem Gast eine eindeutige Zimmernummer zugewiesen werden kann. Problem: sind bereits unendlich viele Zimmer belegt, gibt es kein freies Zimmer mehr. Ein weiterer Gast kann also nicht einfach in Zimmer "unendlich+1" einziehen ;-)
Jetzt Fall 1: Angenommen, das Hotel hat bereits unendlich viele Zimmer vergeben. Nun kommt ein Bus mit -sagen wir- 20 Gästen. Kein Problem: Das Hotel weist alle eingecheckten Gäste an, jeweils 20 Zimmer weiter zu ziehen. Dadurch werden die Zimmer 1 bis 20 für die neuen Gäste frei, und jeder erhält seine (neue und eindeutige) Zimmernummer: Z(g_alt) = Z(g_alt)+20; Z(g_neu) = g_neu.
Fall 2: Dummerweise kommt noch ein Bus an Gästen, allerdings ein Bus mit undendlich vielen Gästen. Lassen sich diese auch noch unterbringen?
Das ist ein Beispiel (genannt "Hilberts Hotel") aus der Spieltheorie und fällt unter die diskrete Mathematik.
Wer für Fall 2 die Lösung findet, kann sich gerne mit Fall 3 beschäftigen: jetzt kommen unendlich viele Busse mit jeweils unendlich vielen Gästen. Immer noch machbar?
Wie funktioniert motorisches Lernen und warum vergessen wir Bewegungsabläufe?
Dossier: Lerneffekt und Vergessen bei praktischen Übungen
Am Beispiel FahrübungenDer deutsche Psychologe Hermann Ebbinghaus hat Ende des 19. Jahrhunderts erstmals systematisch das Vergessen untersucht. Seine sogenannte Vergessenskurve zeigt, dass ohne Wiederholung bereits innerhalb der ersten 24 Stunden bis zu 70 % des neu Gelernten verloren gehen. Nach einer Woche bleiben im Durchschnitt nur noch etwa 10–20 % erhalten, sofern das Wissen oder Können in der Zwischenzeit nicht wiederholt wurde.
Das gilt auch für Bewegungslernen, wenn keine motorische Konsolidierung stattfindet (d.h., keine dauerhafte Speicherung im Gedächtnis entsteht).
---
2. Motorisches Lernen und das prozedurale Gedächtnis
Praktische Fähigkeiten wie das Anfahren mit einem Schaltgetriebe werden nicht im deklarativen (faktenbasierten) Gedächtnis gespeichert, sondern im sogenannten prozeduralen Gedächtnis.Dieses ist zuständig für automatisierte Abläufe, z. B. beim Gehen, Schreiben – oder eben beim Kupplungs-Gas-Spiel.
Der Aufbau von prozeduralem Wissen ist langsamer, dafür aber länger anhaltend, wenn genügend Wiederholungen in sinnvollen Abständen erfolgen. Dabei sind nicht nur Wiederholungen wichtig, sondern auch aktive Anwendung und Fehlerkorrektur – also bewusstes Lernen durch Tun.
---
3. Spaced Practice: Warum Verteilung besser ist als Intensität
Ein zentrales Prinzip erfolgreichen Lernens – sowohl kognitiv als auch motorisch – ist das sogenannte verteilte Üben (Spaced Practice).Darunter versteht man das Lernen in mehreren, kürzeren Einheiten über einen längeren Zeitraum, anstatt lange Sitzungen in großen Abständen.
---
Wissenschaftlich belegt ist:
- Drei Übungseinheiten à 20 Minuten pro Woche sind deutlich effektiver als eine 60-minütige Einheit.- Das Wiederholen in kurzen Abständen fördert die Langzeitkonsolidierung im Gehirn.
- Besonders tägliche, kurze Übungseinheiten von 15–20 Minuten können bei motorischen Fertigkeiten fast den maximalen Lerneffekt erreichen.
Dies steht im Gegensatz zum sogenannten Massed Practice, also langem Üben in wenigen Sitzungen, das zwar kurzfristige Fortschritte bringt, aber kaum langfristigen Lernerfolg sichert.
---
4. Konsolidierung durch Schlaf
Motorisches Lernen wird, ähnlich wie deklaratives Wissen, im Schlaf verarbeitet.Diese motorische Konsolidierung erfolgt besonders effektiv nach dem Üben, weshalb Einheiten am Abend oft besonders nützlich sind.
Das Gehirn „arbeitet“ im Schlaf an der Festigung des neu Gelernten – eine Art internes Wiederholen.
---
5. Praktische Konsequenz fürs Fahrtraining
Für Fahranfänger, die Schwierigkeiten bei der Koordination von Kupplung und Gas haben, ergibt sich daraus ein klarer Trainingsvorschlag:- Lieber häufig und kurz üben (3–5 mal pro Woche je 15–20 Minuten), als nur einmal die Woche intensiv.
- Kurze Wiederholungsblöcke mit Fokus auf Teilbewegungen (z. B. Schleifpunkt finden) festigen das Bewegungsmuster effizienter.
- Bereits nach wenigen Tagen Pause nimmt die Leistung deutlich ab – nicht komplett, aber messbar.
- Wer nur einmal pro Woche eine Stunde übt, muss oft vieles neu aufbauen – der Effekt entspricht dabei manchmal nur 20–30 % einer ideal verteilten Trainingswoche.
- Abends zu üben kann trotz Müdigkeit vorteilhaft sein, da das Gelernte über Nacht im Schlaf weiterverarbeitet wird.
Durch diesen sogenannten „offline gain“ kann es sogar sein, dass man am nächsten Tag besser darin ist als beim Üben selbst, auch wenn die abendliche Leistung eingeschränkt war.
---
Fazit
Motorisches Lernen funktioniert am besten durch regelmäßiges, bewusstes und abwechslungsreiches Üben in kurzen Intervallen.Die Kombination aus Spaced Practice, motorischer Konsolidierung im Schlaf und gezieltem Fehlerlernen führt zu schnellerem und nachhaltigerem Lernerfolg – auch (und gerade) bei koordinativen Herausforderungen wie dem Anfahren mit Kupplung und Gas.
---
Nachhilfe Mathematics, Statistics Undergaduate
in power series, partial derivatives of first and higher orders, total differentiation concept of commutative partial derivatives, Eulers theorems of homogeneous functions, deduction from Euler’s theorems ,errors, approximations, maxima and minima functions of two variables.)
• Applied Mathematics-2( Exact differential Equations, Linear equations & reducible to linear (Bernoulli equations), Linear Diff. Eqn. of nth order with constant coefficients, complimentary function & particular integral when the function of the
integral on the R.H.S. are exponential, Sin(ax + b), Cos(ax + b).Cauchys Linear equation( Homogenous eqn.). The Legendre Linear equation, Variation of parameters & method of undetermined coefficients. Elementary application of above diff. Eqn. in solving engineering problems from Electrical Engg., Chemical Engg., Mechanical Engg., and Civil Engg. Integral Calculus: Rectification of plane curves, Double and Triple integrals, Their geometrical interpretation & evaluation. Evaluation of double integrals by change of order and change to polar. Application of double and triple integrals to areas, volumes & mass. Beta & Gamma Functions.)
• Applied Mathematics 3(Fourier Series and Integrals: Orthogonal and orthonormal functions, expression of a function in a series of orthogonal functions,s ine and cosine functions and their orthogonality properties. Fourier series, Drichlet conditions, periodic functions, even and odd functions, half range sine and cosine series, Parseval's relation. Complex form of Fourier series, introduction to Fourier integral, relation with Laplace transform. Laplace Transforms: Function of bounded variable ( statement only ), Laplace transforms of 1, at, exp( at ), sin( at ), cos( at ),sinh(at), cosh(at), erf(t), shifting properties, expressions with proofs for L { t f(t) }, L { f(t)/t }, Laplace of an integral and derivative)
• Applied Mathematics 4(Complex Variables: Regions and paths in the Z plane. Path/Line integral of a function. Inequality conditions for a path integral to be independent of the path joining two points. Contour Integral, Cauchy's theorem for analytical functions with continuous derivatives. Matrices: Brief revision of vectors over real field, inner product, normal, linear independence, orthogonality. Characteristic values and vectors, and their properties for Hermitian and real Symmetric matrices. Vector Calculus: Scalar and Vector point functions, directional derivative, level surfaces, gradient, surface and volume integrals, definition of curl, divergence. Use of operator. Conservative, irrotational, solenoidal fields. Green's theorem for plane regions and properties of line integral in a plane.)
• Applied Mathematics 5(Probability and topics in Statistics: Statistical experiments with random outcomes, Sample space, probability defined on the basis of sample space and on the basis of events and their combinations. Theorem on probabilities, conditional probability. Bayes theorem. Random variable, probability distribution for discrete and continuous random variables. Density function and distribution functions. Expected values, variance , moments, moment generating functions, Bernoulli's trials, Binomial , Poisson, normal distributions for detailed study with proof, Other common distributions, T , F, Beta, Gamma, X with indication of the applications, Central limit theorem, Bivariate probability and frequency distributions, Correlations, regression, lines of regression. Introduction to random samples, use of random numbers, stochastic processes, Time series , queuing theory. Optimization Techniques- Problem formulation, Simplex Method, Revised Simplex Method, Duality & Sensitivity. Unconstrained optimization of several variables• Numerical methods for unconstrained optimisation : Random search & Univariate method, Fletcher Reverse method, Newtons method.)
• Discrete Mathematics ( Logic : Propositions and logical operations, Truth tables, Equivalence and implication, Laws of logic, Mathematical induction and quantifiers. Set theory : Method of proof for set, Venn diagram, set membership tables, definitions, Laws of set theory, Partition of sets. Permutations, combinations and discrete probability. Introduction to permutations and combinations, Generation of permutation and combination, Discrete probability, Conditional probability. Relations and diagraphs., Paths and the relations and diagraphs, Properties of relations, Equivalence relations, Computer representation of relations and diagraphs, Manipulation of relations, Transitive closure, Warshall’s algorithm.Function and pigeon hole principle Definition, Types of functions: injective, surjective, bijective, Composition, identity and inverse, Pigeon hole principle.Graphs , Posets, Hasse Diagram, Lattices, Finite Boolean Algebra, Groups & their Applications Introduction to Rings & Fields.)
Units covered in Postgraduate Studies.
• Advance Financial Mathematics (Access Grid Room -University of Wollongong): Brownian motion, Black-Scholes equation for pricing Digital options and Power options, Reflection principle and barrier options, Pricing options using Monte Carlo Simulations, Monte Carlo estimation methods for hedge ratio, Finite-difference methods for Vanilla options and Asian Options, C++ Programming.
• Financial Econometrics 2 (Monash University):Modeling asset return volatility, volatility modeling for measuring risk and pricing derivatives, continuous time stochastic Processes for pricing financial Derivatives, High Frequency data Analysis, Generalized Method of Moments in Financial Models.
• COMPUTATION IN Stochastics (Monash University): Stochastic differential equations, Taylor expansion of stochastic differential equations, Evaluation of option values. European option. American option, Optimization methods using C++.
• STOCHASTIC CALCULUS AND MATHEMATICAL FINANCE (Dr. Fima Klebaner- Monash University): Ito integrals and Ito’s formula. Stochastic Differential Equations and Diffusions, Calculation of expectations and PDE’s, Feynman-Kac formula. Martingales and Semi martingales. Change of Probability Measure and Girsanov Theorem. Fundamental Theorems of Asset Pricing. Change of Numeraire. Application to options.
• Stochastic Processes II - Random Walks & Markov Chains (Monash University): Simple Random Walks Discrete-time martingales. Markov chains, both continuous and discrete time.
• Applied Statistics: Sample Survey, Clustering, Classification, Principal Component Analysis and Time Series Analysis. (79/100).
• Game Theory and Applications (RMIT University): Strategic Form of Games, Incomplete Information, Cooperative Games.
• Nonparametric Curve Estimation (AMSI - Dr. Aurore Delaigle-University of Melbourne): Kernal Density Estimation, kernel Regression, Spline Regression, Wavelet Analysis and Bootstrapping.
• Financial Time Series (Access Grid Room- University of South Australia): Spectral decomposition, Box-Jenkins models, Forecasting techniques, Smoothing of time series, GARCH and other volatility models, Stochastic Differential Equations.
• Statistical Inference: Statistical Inference at the level of Lee Bain and Max Engelhardt (2000).
Nachhilfe FRENCH FLUENT (NATIVE SPEAKER)
High School Diploma with honours - equivalent to A-level
English : IELTS (International English Language Testing System) 6.5/9
• 2005-2007: Initial Formation, Engineering school Ecole des Mines Nantes (44, France)
Core subjects: Mathematic, Automatic, English, Initiation to Logistics, Strategic Management
• 2004-2005: First year of the preparation to a competitive exam to join a higher education school in
Engineering, Camille Jullian Bordeaux (33, France)
> einfach kostenlos anmelden!
Auszeichnung
Unsere Plattform wurde im Rahmen des Deutschen Bildungs-Award-2023/2024 von DISQ (Deutsches Institut für Service-Qualität) und NTV in der Kategorie Schule & Studium / Nachhilfevermittlungsportale als Preisträger in der Kategorie Nachhilfevermittlungsportale ausgezeichnet. Grundlage war eine repräsentative Verbraucherbefragung mit 33.242 Stimmen und Bewertungen von etwa 415 Bildungsanbietern. Im Folgejahr 2024/25 erreichte unsere Plattform erneut eine Top-Platzierung (Top-7).
Nachhilfe
Nachhilfe gesucht? - Suche außerhalb der Benutzerprofile.
Hier nur Suchwörter eingeben, die keine Fächer sind.
z.B. "geduldig" oder "Prüfungsvorbereitung", etc.
Es wird allerdings zusätzlich in den Benutzerprofiltexten gesucht. Nicht aber in den Fächern.
Nachhilfe geben
Nachhilfe geben ist ein spannender Nebenjob (- wenn er gut genug bezahlt wird). Denn jede Begegnung mit einem/r Schüler/in ist anders, auch die Familien sind verschieden. Manchmal ergeben sich längerfristige gute Beziehungen bis hin zu Freundschaften. Denn Nachhilfe geben ist häufig, was ein Gruppenunterricht nur selten sein kann: individuell und persönlich. Beim Begleiten und Unterrichten von Schülern in höheren Klassen oder bei der Nachhilfe für Studenten müssen Nachhilfelehrer/innnen sich gelegentlich etwas intensiver in den Stoff einarbeiten. Wenn das zeitlich möglich ist oder evtl. vom Schüler finanziell ausgeglichen wird, dann machen das die Nachhilfelehrer in der Regel gerne, und manchmal machen sie sich den Aufwand auch ohne dafür bezahlt zu werden - einfach aus eigenem Interesse und Neugier. Da sind die Nachhilfelehrer und Nachhilfelehrerinnen nach meiner Erfahrung sehr verschieden. Wer zum ersten Mal daran denkt, Nachhilfe zu geben ist bei uns richtig. Jetzt einfach kostenlos als Nachhilfelehrer/in anmelden - und wenn Fragen aufkommen: wir helfen gerne und können mit Erfahrung, Rat und Tat zur Seite stehen, ...denn: wir helfen helfen ;)
Nachhilfe nehmen
Es ist eine clevere Entscheidung Nachhilfe zu suchen. Denn Nachhilfeunterricht ist nicht nur Förderunterricht nach der Schule oder als intensive Prüfungsvorbereitung. Nachhilfe ist eine Chance, und eine Begegnung: mit einer anderen Art, die Dinge zu sehen und erklärt zu bekommen. Wenn die Chemie stimmt und die fachlichen Grundlagen Fundament haben, dann kann professionelle Nachhilfe die Noten verbessern, Prüfungsängste abbauen, eine Nachprüfung vermeiden und dabei vielleicht auch noch Spaß machen. ;) - Also jetzt registrieren und einen Nachhilfelehrer finden! - Wir wünschen von Herzen eine erfolgreiche Nachhilfe!
