Ingo Tezza

Le mie lezioni sono rivolte soprattutto a studenti universitari di Ingegneria, Fisica, Matematica, Informatica, Economia e corsi scientifici che devono preparare esami di matematica, fisica o chimica generale o aziende per approfondimenti mirati volti a sviluppare le competenze e conseguente competitività.

Il mio approccio non consiste solo nello spiegare la teoria o correggere esercizi isolati. Lavoro invece su un metodo di preparazione ordinato e progressivo: prima analizziamo programma, modalità d’esame, tempo disponibile e difficoltà principali; poi costruiamo un piano di studio concreto verso l’appello.

Una lezione tipo parte da un problema preciso: un argomento non chiaro, un esercizio, una prova d’esame o una difficoltà nel metodo di studio. Prima chiarisco i concetti essenziali, poi lavoriamo sull’applicazione: impostazione dell’esercizio, passaggi logici, controllo dei calcoli, riconoscimento degli errori ricorrenti e verifica autonoma della preparazione.

Integro quindi spiegazione, pratica attiva, tecniche di autovalutazione e simulazioni scritto/orale. L’obiettivo è rendere lo studente progressivamente più autonomo: capire cosa studiare, in che ordine, come esercitarsi, come valutare il proprio livello e come arrivare all’esame con una preparazione più ordinata.

Il percorso è utile sia per recuperare lacune, sia per studenti già preparati che vogliono migliorare precisione, velocità e sicurezza nelle tracce più difficili.

Offro formazione aziendale su matematica applicata, statistica, analisi dati, e machine learning introduttivo/intermedio.

Il mio approccio è operativo: parto da problemi concreti, dataset, metriche o report aziendali e costruisco un percorso che aiuti il team a comprendere i concetti quantitativi essenziali, interpretare correttamente i risultati, evitare errori statistici comuni e usare modelli e strumenti digitali con maggiore consapevolezza.

I moduli possono includere statistica descrittiva e inferenziale, probabilità, regressione, visualizzazione dei dati, analisi dati con Python, machine learning supervisionato, metriche di valutazione, incertezza e interpretazione dei modelli.

La formazione è adatta sia a professionisti non specialisti che vogliono rafforzare la propria data literacy, sia a team tecnici che desiderano consolidare metodo, strumenti e capacità di analisi.