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Nachhilfe von zu Hause aus, bequem & sicherViele unserer Lehrer/innen bieten Reverse+Logistics-Nachhilfe online an.
Fernunterricht, 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.
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Nachhilfe Reverse,Logistics
7 Ergebnisse für: Reverse,Logistics Nachhilfe
Es wird auch nach folgenden Begriffen gesucht: Reverse Logistics
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silver;margin-right:8px;margin-bottom:8px}div.searchresults_nhv_s_table{display:block;width:100%}div.sresult_entry{width:100%;max-width:100%;border-color:none}div.maindescr{margin-bottom:5px}}form.sendprofileflagform{border-color:red}div.itemName.merkzettel,div.itemName.successful_contacts{color:dimgray;display:inline-block!important;width:auto!important}div.itemDescr.merkzettel,div.itemDescr.successful_contacts{color:dimgray;display:inline-block!important;width:auto!important}
Der 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).
---
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.
---
Darunter versteht man das Lernen in mehreren, kürzeren Einheiten über einen längeren Zeitraum, anstatt lange Sitzungen in großen Abständen.
---
- 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.
---
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.
---
- 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.
---
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 Zoology, Biology, Molecular Biology, Gen... X-XII, B.Sc., M.Sc.
Fächer:
Zoology, Biology, Molecular Biology, Genetics, Entomology, Life Science
Qualifikation:
M.Sc. Ph.D. (submitted), Editor in International Journal
Niveau:
X-XII, B.Sc., M.Sc.
Details:
(A) Teaches B.Sc. Biotechnology students in BIMS, Burdwan, WB
(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. National Centre for Disease Control (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.)
(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. National Centre for Disease Control (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.)
Preis:
VHS (Verhandlungssache),
ab ~11.00 €/h 
Nachhilfe german Institute of higher education
Fächer:
german
Qualifikation:
qualified in german, english, business and Logistics, german native speaker
Niveau:
Institute of higher education
Details:
I am very patient and reliable and to learn german will be fun and gaining knowledge at the same time.I have the ability and the experience to interface very well with many different people no matter what age and culture.
Nachhilfe CHINESE, written, speech, PIANO, practic... All levels, diploma
Fächer:
CHINESE, written, speech, PIANO, practical, theory
Qualifikation:
DipABRSM in Piano Performance, Diploma in Logistics Engineering, A levels in Chinese language
Niveau:
All levels, diploma
Details:
I am a 27-yr-old female piano teacher giving giving piano lessons for the past 9 years from beginners to diploma state. Extremely patient with kids, and comfortable with adults. I have also given chinese tutoring to secondary students when i was in singapore.
Nachhilfe Mathematik, Mathe, Statistik, Operations... Schule, Hochschule, Universität, Bachelor, Master, Studium
Fächer:
Mathematik, Mathe, Statistik, Operations Research, BWL, Betriebswirtschaftslehre, VWL, Volkswirtschaftslehre, Mikroökonomie, Programmierung, Python, Kostenrechnung, Rechnungswesen, Finanzen, Logistics Management, Logistikmanagement, Decision Optimization, Entscheidungsoptimierung
Qualifikation:
Ich habe einige Jahre am Lehrstuhl für Mathematik an der Universität Augsburg als Tutor und Übungsleiter gearbeitet. Während dieser Zeit habe ich auch regelmäßig Nachhilfe in diesen Fächern gegeben. Daher konnte ich schon einige Erfahrungen sammeln, wie man sich bestmöglich vorbereitet und woran es in vielen Fällen hängt.
Niveau:
Schule, Hochschule, Universität, Bachelor, Master, Studium
Details:
Ich heiße A., bin 32 Jahre alt und habe meinen Master BWL an der Universität Augsburg abgeschlossen. Während meines Studiums habe ich als wissenschaftliche Hilfskraft Übungen in den Fächern Mathe 1, Mathe 2 und Operations Research gehalten. Gelegentlich habe ich auch Vertretungen für Veranstaltungen wie Logistics Management oder Decision Optimization übernommen. Seit dieser Zeit gebe ich regelmäßig Nachhilfe, da mir die Lehre immer viel Spaß gemacht hat. Ich konnte einige Erfahrung sammeln und habe mit der Zeit herausgefunden, an welchen Hürden das Verständnis oft hakt.
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!
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!
Warum mir Nachhilfe Freude macht?
Ich habe schon immer gerne Nachhilfe gegeben. Schon zu Beginn meines Studiums habe ich oft Fragen von Kommiliton:innen beantwortet, da es mir einerseits Spaß gemacht hat und ich andererseits festgestellt habe, dass es mir auch für mein eigenes Verständnis hilft. Mit jeder/m neuen Nachhilfeschüler:in lerne ich selbst noch etwas dazu, da man immer nochmal eine andere Perspektive bekommt. Ich mag besonders die Flexibilität, da man Termine gemeinsam verabreden kann wie es passt, und auch die Freude, wenn ich merke, dass mein Gegenüber besser wird und Dinge versteht. Erfolgreiche Vermittlungen:
5
zuletzt aktiv:
10/02/2026 13:04
(7 Tage)
Kommentare: (von Nachhilfeschülern oder Eltern)
- 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.
Dieser Nachhilfelehrer konnte zuletzt erfolgreich bei folgenden Nachhilfe-Anfragen helfen:
Operations Research, InformationslogistikOperation Research, Operations Research
Operations Research, InformationslogistikOperation Research, Operations Research
Nachhilfe Programmierung, PHP, MySQL, SQL, C, C++,... Für Anfänger, Fortgeschrittene, Sicherheitsfragen
Fächer:
Programmierung, PHP, MySQL, SQL, C, C++, HTML, CSS, Javascript, OOP, Bash, Linux, Apache, Nginx, IT-Security, SSL, Klavier-Improvisation, Fotografie, Küche, Kochen
Qualifikation:
Physik-Studium, Programmierer aus Leidenschaft, jahrelange Mitarbeit an umfangreichen Internet-Projekten und eigenen Startups.
Niveau:
Für Anfänger, Fortgeschrittene, Sicherheitsfragen
Details:
Ich habe 30+ Jahre Programmiererfahrung. Installation und Betreuung von Servern und Netzwerken. Reverse Engineering. Computer Forensics. Ethical Hacking. Blockchains.
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.
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.
Erfolgreiche Vermittlungen:
1
Blogbeiträge:
06/01/2025
Wie funktioniert motorisches Lernen und warum vergessen wir Bewegungsabläufe?
Motorische Fähigkeiten bleiben am besten erhalten, wenn sie regelmäßig in kurzen, verteilten Übungseinheiten trainiert werden. Ohne Wiederholung vergessen wir einen Großteil des Gelernten innerhalb weniger Tage – gezieltes, bewusstes Üben und ausreichender Schlaf unterstützen die langfristige Festigung.
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).
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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Themen: Lernen lernen, Ebbinghaus, Motorisches Lernen, Fahren lernen, Fahrtraining
Dieser Nachhilfelehrer konnte zuletzt erfolgreich bei folgenden Nachhilfe-Anfragen helfen: -auf Anfrage-
Nachhilfe Mathematics, Statistics Undergaduate
Fächer:
Mathematics, Statistics
Qualifikation:
B.E. in Information Technology,Postgraduate Diploma in SCIENCE (Statistics) Honours Equivalent (expected–July 2010),Master of Statistical Science (expected –July 2011) +
Niveau:
Undergaduate
Details:
Relevant Units covered in Undergraduate Studies.• Applied Mathematics-1( Complex Variables, Vector Algebra, Calculus Taylors theorem, expansion of functions
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).
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).
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Nachhilfe FRENCH FLUENT (NATIVE SPEAKER)
Fächer:
FRENCH
Qualifikation:
Initial formation of Engineering school Ecole des Mines Nantes (44, France)
High School Diploma with honours - equivalent to A-level
English : IELTS (International English Language Testing System) 6.5/9
High School Diploma with honours - equivalent to A-level
English : IELTS (International English Language Testing System) 6.5/9
Niveau:
FLUENT (NATIVE SPEAKER)
Details:
• 2007- : ERASMUS Student at the University of Liverpool Core subjects: Supply chain operations management, Quality management, Optimisation, Statistics
• 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)
• 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
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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).
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Interesting: You might be interested in what http://en.wikipedia.org/wiki/Tutor#Private_tutors has to say about tutoring.
