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Python para informáticos

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Detalles del libro:

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Año:2015
Editor:Autoedición
Páginas:256 páginas
Idioma:español
Desde:20/09/2015
Tamaño:1.59 MB
Licencia:Pendiente de revisión

Contenido:

Entre los académicos, siempre se ha dicho que se debe “publicar o morir”. Por ello, es bastante habitual que siempre quieran crear algo desde cero, para que sea su propia obra original. Este libro es un experimento que no empieza desde cero, sino que “remezcla” el libro titulado Think Python: How to Think Like a Computer Scientist (Piensa en Python: Como pensar como un informático), escrito por Allen B. Downey, Jeff Elkner, y otros.

En diciembre de 2009, yo estaba preparándome para enseñar SI502 – Networked Programming (Programación en red) en la Universidad de Michigan por quinto semestre consecutivo y decidí que ya era hora de escribir un libro de texto sobre Python que se centrase en el manejo de datos en vez de hacerlo en explicar algoritmos y abstracciones. Mi objetivo en SI502 es enseñar a la gente habilidades para el manejo cotidiano de datos usando Python. Pocos de mis estudiantes planean dedicarse de forma profesional a la programación informática. La mayoría esperan llegar a ser bibliotecarios, administradores, abogados, biólogos, economistas, etc., aunque quieren aplicar con eficacia la tecnología en sus respectivos campos.

Como no conseguía encontrar un libro orientado a datos en Python adecuado para mi curso, me propuse escribirlo yo mismo. Por suerte, en una reunión de la facultad tres semanas antes de que empezara con el nuevo libro (que tenía planeado escribir desde cero durante las vacaciones), el Dr. Atul Prakash me mostró el libro Think Python (Piensa en Python) que el había usado para su curso de Python ese semestre. Se trata de un texto sobre ciencias de la computación bien escrito, con explicaciones breves y directas y fácil de entender.

La estructura general del libro se ha cambiado para conseguir llegar a los problemas de análisis de datos lo antes posible, y contiene, casi desde el principio, una serie de ejemplos y ejercicios con código, dedicados al análisis de datos.

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