Ich biete individuelle Nachhilfe in Mathematik und Physik für Schüler aller Klassenstufen an. Mit einem abgeschlossenen Maschinenbau-Studium und über zwei Jahren Berufserfahrung in der Automobilbranche vermittle ich nicht nur theoretisches Wissen, sondern auch praktische Anwendungen und verständliche Lösungswege.

Seit mehr als 3 Jahren unterstütze ich erfolgreich Schüler dabei, ihre schulischen Leistungen zu verbessern, schwierige Themen zu meistern und Prüfungen selbstbewusst anzugehen. Mein Unterricht ist klar strukturiert, an die individuellen Bedürfnisse angepasst und darauf ausgelegt, das Interesse und die Motivation der Schüler zu fördern.

Egal, ob es um Grundlagen, Prüfungsvorbereitung oder die Vertiefung komplexer Themen geht: Gemeinsam finden wir den richtigen Weg, damit der Erfolg nicht lange auf sich warten lässt. Gerne erkläre ich auch außerhalb der regulären Stunden schwierige Aufgaben oder beantworte Fragen.

Ich freue mich darauf, Schülern zu helfen, ihre Ziele zu erreichen und die Freude am Lernen zurückzugewinnen!

Ich habe schon in einem Nachhilfeinstitut Nachhilfe gegeben (1 Jahr), sowie schon einige Jahre privat. Mir macht das Arbeiten mit Kindern und Jugendlichen viel Spaß und ihnen es anscheinend auch mit mir!:)
Eine Unterrichtsstunde beträgt 60 min, kostet 15 Euro und kann bei mit oder bei Ihnen zu hause stattfinden. Wenn Fahrtkosten entstehen, muss ich etwas mehr berechnen (kommt auf Entfernung an).

Ich bin voll ausgebildete Lehrerin und habe seit Jahrzehnten Erfahrung im Nachhilfe. Mein spezieller Schwerpunkt ist die Arbeit mit Kindern um Grundschulalter. Hier kommen neben Sprachstruktur gebenden Elementen, auch spielerische Elemente zum Einsatz. Des weiteren wird Lesen, Schreiben und Sprechen geübt. Dieser \"Kurs\" kann auch als Vorbereitung für das Gymnasium gesehen werden.

Hallo, ich bin Student an der Universität Regensburg mit der Richtung Volkswirtschaftslehre (3. Semester). Mein Studienfach hat viele mathematische Elemente und ich habe bereits zu meiner Schulzeit Leistungskurs Mathematik belegt. Außerdem habe ich auch bereits öfter Klassenkameraden und Freunden Nachhilfe gegeben (ohne Bezahlung - sie waren immer sehr zufrieden)

I Give you Confidence and Knowledge to make sure you are there, where you wanna be.

Ich bin Johannes aus Potsdam. Ich habe das Fach Chemie studiert, weil mich die Welt der Stoffe und Elemente interessiert. Was mich aus macht sind Kreativität, Interesse an anderen Kulturen und Sprachkompetenz. Ich habe bereits Unterrichtserfahrung im Bereich Berufs-vorbereitungsbildung (AGB,BVB) für Mathe und Deutsch. Des Weiteren bin ich seit einiger Zeit als freiberuftlicher Dozent für Deutsch als Fremdsprache an Berliner Sprachschulen tätig und habe auch schon in China unterrichtet. Grüße!

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Ich lasse in meine Nachhilfe viele sozialpädagogische Elemente einfließen, so dass ich eine pädagogisch fundierte und auf den/die Schülerinnen abgestimmte Vorgehensweise erarbeiten kann. Dadurch ist es mir möglich die Schwierigkeiten herauszuarbeiten und systematisch zu bearbeiten. Fehlerquellen werden so Schritt für Schritt beseitigt. Ich verfolge hierbei auch das Ziel, dass die Schülerinnen wieder Spass am Fach und insgesamt am Lernen bekommen. In vielen Fällen wird mit den Schüler*innen auch eine auf ihn abgestimmte Lern- und Arbeitsweise erarbeitet, die sich dann meist auch auf andere Fächer übertragen lässt. Wichtiger Bestandteil ist hierbei auch das kostenlose Erstgespräch in dem eine umfassende Anamnestik (Erhebung) der gesamten schulischen Umstände gemacht wird. Dies ist ein wichtigter Faktor für einen guten Start in die Nachhilfe. Natürlich biete ich auf Wunsch auch Online - Nachhilfe über Skype an.

ZERTIFIZIERTER
Lehrer + Coach + Trainer im BEREICH :
SCHÜLER- und JUGEND-Fortbildung;
SPRACH-TRAINER.


JEDER MENSCH LERNT ANDERS !
DEN LEHR-METHODEN ABER, SIND ALLE GLEICHERMAßEN AUSGESETZT !

INDIVIDUELLES ERKENNEN,
IN GEMEINSAME
LERN-ORGANISATION AUFNEHMEN !

LERNEN: SINN & VERSTAND - SPIEL & SPASS SIND DIE ELEMENTE
FÜR NACHHALTIGE ERFOLGE !

FÜR DEN 7jährigen SCHÜLER EBENSO - WIE FÜR DEN 107 Jahre alten
Latein-AUFFRISCHER !

SO GEHT DAS !

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).

Common discipline covered, Econometrics (with applications in R, Stata, SPSS, Eviews, Gretl), Statistics, Financial Mathematics, Quantitative Support for Master Degree Thesis (from Regressions to all statistical applications), Risk Management, Mathematics, Computer Science

I help with assignments, exams, presentations, advanced research, dissertations, big programming projects and general skill enhancement. Proficient in all major statistical packages, R, SPSS, Stata, Matlab, EViews, Gretl.


Technical Skills (application and often implementation from scratch),

1) Econometrics, Multivariate Regression, Discrete variable models (i.e. Logit), Time series models (i.e. AR/MA, ARCH/GARCH), Vector AutoRegressive model (VAR), Cointegration (Engle-Granger, VECM), Long-memory process (Fractional Integration), Regime switching models (Hamilton Filter), Kalman Filter, Unobserved Components ARIMA model, Beveridge-Nelson decomposition (Hansen's approach), Copula methods, Metropolis-Hastings algorithm, Black-Litterman model (Meucci's approach), Hierarchical Risk Parity

2) Quantitative Trading (Mid-High Frequency Trading), Stat Arb & Pairs Trading models, Order Imbalance & Order Replenishment effects on intraday returns, Optimal Setup of Entry-Exit Trading Triggers for Quant Trading Strategies, Stat Arb Bertram Model, Data sampling rules for non equally-spaced data (time vs. volume clock for high freq data), Bid-Ask Bounce Bias & Sahalia Method for Microstructure Noise Estimation & Test, Hayashi-Yoshida Lead-Lag Index, D'Aspremont Method for Mean Rev Portfolios, Market Fragmentation in Financial Markets, High-Low prices & Pivot Points trading rule, Trend Following Strategy, Avellaneda-Stoikov Model for Optimal Trading Execution

3) Risk Management, P&L production & analysis for energy trading, VaR & Profit at Risk for energy trading, Merton approach for Credit VaR with/without credit rating migrations, EVT & Copula-based VaR, Stress Test models, Structured Credit Models for Regulatory Risk-Transfer, Additional Value Adjustments for Balance Sheet, Risk Aggregation, Model Risk, Interpolation Methods for multi-year PD Term Structure, Methods for Semidefinite-Positive Corr Matrix Adjustment

4) Financial Mathematics, Longstaff-Schwartz, HJM model (Glasserman's scheme), Greeks with Finite Difference Method, CPPI Products & Cushion Multiplier Setup

5) Machine Learning, Support Vector Machine, Decision Tree, Principal Component Analysis & Regression, XGBoost, Random Forest