Descripción
Modeling and Simulation in Python enseña a los lectores cómo analizar escenarios del mundo real usando el lenguaje de programación Python, sin requerir más que conocimientos de matemáticas de secundaria. Modeling and Simulation in Python es una introducción exhaustiva pero fácil de seguir al modelado físico, es decir, el arte de describir y simular sistemas del mundo real. Los lectores son guiados a través del modelado de cosas como el crecimiento de la población mundial, enfermedades infecciosas, puenting, trayectorias de vuelo de béisbol, mecánica celeste y más, mientras desarrollan simultáneamente una sólida comprensión de conceptos fundamentales de programación como bucles, vectores y funciones. Claro y conciso, con un enfoque en el aprendizaje práctico, el autor evita al lector complejidades abstractas y teóricas y va directamente a ejemplos prácticos que muestran cómo producir modelos y simulaciones útiles.
Autor: Allen B. Downey
Editorial: No Starch Press
Publicado: 30/05/2023
Páginas: 280
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.19 libras
Tamaño: 9.13h x 7.09w x 0.79d
ISBN13: 9781718502161
ISBN10: 1718502168
Categorías BISAC:
- Informática | Ingeniería informática
- Informática | Ciencia de datos | Modelado y diseño de datos
- Informática | Lenguajes | Python
Autor: Allen B. Downey
Editorial: No Starch Press
Publicado: 30/05/2023
Páginas: 280
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.19 libras
Tamaño: 9.13h x 7.09w x 0.79d
ISBN13: 9781718502161
ISBN10: 1718502168
Categorías BISAC:
- Informática | Ingeniería informática
- Informática | Ciencia de datos | Modelado y diseño de datos
- Informática | Lenguajes | Python
Sobre el autor
Allen Downey es científico en plantilla en DrivenData y profesor emérito en Olin College, donde impartió Modelado y Simulación y otras clases relacionadas con el software y la ciencia de datos. Es autor de varios libros de texto, entre ellos Think Python, Think Bayes y Elements of Data Science. Anteriormente, enseñó en Wellesley College y Colby College. Recibió su doctorado en ciencias de la computación de la Universidad de California, Berkeley, en 1997. Sus títulos de licenciatura y maestría son del departamento de Ingeniería Civil del MIT. Es el autor de Probably Overthinking It, un blog sobre ciencia de datos y estadística bayesiana.

