Malas decisiones: cómo los algoritmos pueden ayudarte a pensar con más inteligencia y a vivir más feliz

Puntuación:   (4,1 de 5)

Malas decisiones: cómo los algoritmos pueden ayudarte a pensar con más inteligencia y a vivir más feliz (Ali Almossawi)

Opiniones de los lectores

Resumen:

El libro ofrece una introducción ingeniosa y atractiva a los conceptos clave de la informática, en particular los algoritmos, utilizando problemas del mundo real. Consigue hacer accesibles temas complejos, aunque algunos lectores lo encuentran desafiante y más adecuado para quienes tienen algunos conocimientos previos.

Ventajas:

Explicaciones claras de conceptos clave de informática utilizando ejemplos cotidianos.
Estilo de escritura atractivo que hace que los temas complejos sean accesibles.
Buenas ilustraciones que ayudan a aclarar ideas complicadas.
Lectura complementaria adecuada para estudiantes y principiantes.
Motiva a los lectores a aprender más sobre algoritmos y programación.

Desventajas:

Algunos lectores lo encuentran demasiado complicado o sofisticado para principiantes.
Ciertos conceptos, como los logaritmos, pueden no estar bien explicados para quienes no tienen formación matemática.
Algunas ilustraciones e historias pueden resultar confusas sin conocimientos previos.
Sentimientos encontrados sobre su eficacia como introducción independiente a los algoritmos.

(basado en 43 opiniones de lectores)

Título original:

Bad Choices - How Algorithms Can Help You Think Smarter and Live Happier

Contenido del libro:

El popularísimo autor de "Malas discusiones" vuelve con una divertida e inteligente introducción a los algoritmos, esas reglas cada vez más importantes y siempre malinterpretadas para resolver problemas, que pueden ahorrarle tiempo y llevarle a tomar mejores decisiones cada día.

Otros datos del libro:

ISBN:9781473650787
Autor:
Editorial:
Subtítulo:How Algorithms Can Help You Think Smarter and Live Happier
Encuadernación:Tapa blanda
Año de publicación:2018
Número de páginas:160

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Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)