Descripción
El libro aborda la simulación utilizada en las ciencias naturales y sociales y con simulaciones tomadas de los principales algoritmos utilizados en la industria hoy en día. Los autores utilizan un enfoque atractivo que mezcla matemáticas y experimentos de programación con código Python de nivel intermedio-principiante para crear una experiencia de aprendizaje inmersiva que es cohesiva e integrada.
Después de leer este libro, comprenderá la simulación utilizada en ciencias naturales, ingeniería y ciencias sociales utilizando Python. Lo que aprenderá
- Usar Python y computación numérica para demostrar el poder de la simulación
- Elegir un paradigma para ejecutar una simulación
- Extraer conocimientos estadísticos de experimentos numéricos
- Saber cómo se usa la simulación para resolver problemas del mundo real
Para quién es este libro
Desarrolladores Python de nivel inicial a intermedio de diversas trayectorias, incluidos desarrolladores backend, programadores de investigación académica, científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático. El libro también es útil para estudiantes de secundaria y universitarios de pregrado y posgrado con formación en STEM.
Autor: Rongpeng Li, Aiichiro Nakano
Editorial: Apress
Publicado: 24/08/2022
Páginas: 166
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.73 libras
Tamaño: 10.00h x 7.00w x 0.39d
ISBN13: 9781484281840
ISBN10: 1484281845
Categorías BISAC:
- Computadoras | Lenguajes | Python
- Computadoras | Teoría de la información
- Computadoras | Inteligencia Artificial | General
Sobre el autor
Ron Li es un educador entusiasta y de larga trayectoria. Ha sido investigador, instructor de ciencia de datos e ingeniero de inteligencia de negocios. Ron publicó un libro altamente calificado (4.5 estrellas sobre 5 en Amazon) titulado Estadísticas esenciales para analistas de datos no STEM. También ha sido autor/coautor de artículos académicos, ha enseñado (pro bono) ciencia de datos a profesionales no STEM y da charlas en conferencias como PyData.
Aiichiro Nakano es Profesor de Ciencias de la Computación con nombramientos conjuntos en Física y Astronomía, Ingeniería Química y Ciencia de Materiales, Ciencias Biológicas, y en el Colaboratorio para Computación Avanzada y Simulaciones de la Universidad del Sur de California. Recibió un doctorado en física de la Universidad de Tokio, Japón, en 1989. Ha sido autor de más de 360 artículos revisados por pares en las áreas de algoritmos científicos escalables, visualización y análisis de datos masivos, y ciencia de materiales computacional.