Julia práctica: una introducción práctica para mentes científicas

Opiniones de los lectores

El libro ofrece una exploración densa y técnica de Julia, adecuada para quienes tengan experiencia previa en programación, sobre todo en campos científicos. Ha recibido críticas mixtas, con algunos lectores alabando su profundidad y ejemplos de aplicación, mientras que otros critican su accesibilidad para principiantes y la falta de temas vitales como SQL y GUIs.

El libro proporciona información en profundidad sobre las características de Julia y ofrece aplicaciones prácticas para la programación científica. Es especialmente valioso para programadores experimentados que busquen conocimientos avanzados y una visión del lenguaje.

El libro no es adecuado para principiantes, ya que asume conocimientos previos de programación y de Julia. Tiene un estilo de escritura denso y algo obtuso, un tipo de letra pequeño y carece de temas críticos como la integración de bases de datos SQL y el desarrollo de interfaces gráficas de usuario.

(basado en 4 opiniones de lectores)

Título original:

Practical Julia: A Hands-On Introduction for Scientific Minds

Contenido del libro:

Applied Julia proporciona una introducción completa y práctica al lenguaje, repleta de ejemplos que aprovechan bibliotecas científicas reales utilizadas por investigadores de diversos campos.

Resuelva problemas de verdadero interés, como modelar el curso de una pandemia, y aprenda a utilizar Julia como herramienta de investigación.

El lenguaje de programación Julia puede utilizarse para escribir todo tipo de aplicaciones, pero sus características son especialmente potentes para el análisis numérico y la ciencia computacional. Applied Julia muestra a los lectores cómo aprovechar los puntos fuertes particulares de Julia, así como la forma de escribir programas eficaces y eficientes.

El libro lleva a los principiantes en Julia desde sus primeros pasos hasta la escritura de aplicaciones del mundo real para su uso en campos como la biología, la física, las matemáticas, la estadística y el aprendizaje automático. Los lectores no sólo desarrollarán los conocimientos de Julia necesarios para resolver problemas computacionales, sino que también aprenderán a explorar y visualizar datos, resolver ecuaciones, escribir simulaciones y crear bibliotecas. Entre los recursos en línea adicionales se incluyen ejemplos de código listos para ejecutar, ilustraciones y animaciones complementarias.