Matemáticas para programación

Una ventanilla única para todas las matemáticas que deberías haber aprendido para tu carrera de programación.

Todo gran desafío de programación tiene principios matemáticos en su corazón. Ya sea que estés optimizando algoritmos de búsqueda, construyendo motores de física para juegos o entrenando redes neuronales, el éxito depende de tu comprensión de los conceptos matemáticos fundamentales.

En Matemáticas para programar, dominarás las matemáticas esenciales que te llevarán de la codificación básica al desarrollo de software serio. Descubrirás cómo los vectores y las matrices te dan el poder de manejar datos complejos, cómo el cálculo impulsa la optimización y el aprendizaje automático, y cómo la teoría de grafos conduce a algoritmos de búsqueda avanzados.

A través de explicaciones claras y ejemplos prácticos, aprenderás a:

• Aprovechar el álgebra lineal para manipular datos con una eficiencia sin precedentes
• Aplicar conceptos de cálculo para optimizar algoritmos e impulsar simulaciones
• Usar la probabilidad y la estadística para modelar la incertidumbre y analizar datos
• Dominar las matemáticas discretas que potencian las estructuras de datos modernas
• Resolver problemas dinámicos a través de ecuaciones diferenciales

Ya sea que busques llenar lagunas en tu base matemática o quieras refrescar tu comprensión de los conceptos fundamentales, Matemáticas para programar convertirá las matemáticas complejas en una herramienta práctica que usarás todos los días.

Autor: Ronald T. Kneusel
Editorial: No Starch Press
Publicado: 22/04/2025
Páginas: 504
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 2.10lbs
Tamaño: 9.20h x 7.00w x 1.20d
ISBN13: 9781718503588
ISBN10: 171850358X
Categorías BISAC:
- Computadoras | Ciencias de la Computación
- Matemáticas | Matemáticas Discretas
- Computadoras | Lenguajes | Python

Acerca del Autor
Ronald T. Kneusel ha estado trabajando con aprendizaje automático en la industria desde 2003 y tiene un doctorado en aprendizaje automático de la Universidad de Colorado, Boulder. Kneusel es autor de Practical Deep Learning, Math for Deep Learning, The Art of Randomness, How AI Works y Strange Code (todos de No Starch Press), así como de Numbers and Computers y Random Numbers and Computers (Springer).