🤑Livro bom e barato do dia 18/06/2022
📣Álgebra Linear com Python: Aprenda na prática os principais conceitos (Rafael F.V.C. Santos)
Sinopse:
O mundo está se tornando cada vez mais automatizado e inteligente. Existe uma nova rede de autonomia sendo criada por trás de todos os dispositivos que utilizamos. Relógios, televisores, telefones celulares, automóveis, eletrodomésticos em geral, tudo está ganhando uma estrutura de conexão singular e auto dependente com suas próprias partes e cada vez mais independentes de nossa intervenção.
Este e-book pretende oferecer suporte no entendimento dos fundamentos essências para um campo muito interessante e em grande ascensão que é o da inteligência artificial (IA). Iremos estudar álgebra linear aplicada com o Python.
Portanto, se você está aqui, parabéns pois começou por um bom caminho. Na vida, para sermos os mais plenos e lúcidos possíveis, devemos sempre buscar entender os fundamentos.
Neste e-book iremos estudar os principais assuntos e teoremas da álgebra linear. O leitor, de preferência, poderá acompanhar este material com o auxílio de um livro mais detalhado e abrangente. Isso porque iremos focar nos assuntos de maior relevância.
O conteúdo apresentado é essencial para todos aqueles que desejam mergulhar nos campos da engenharia, economia, estatística, criptomoedas, e principalmente da computação cientifica com machine learning e deep learning. A inteligência artificial (IA) é um campo em crescimento e desenvolvimento acelerado que veio para mudar nossas vidas de maneira sem precedentes.
Quando estamos comprando um livro hoje em dia, com o advento da internet, Wikipédia, blogs e fóruns, estamos investindo em algo além do conteúdo, mas também comprando organização e direcionamento de estudos. É por isso que a série cientista de dados - analista Quant está oferecendo a você um conteúdo resumido e organizado com o mínimo necessário de conhecimento que devemos possuir nas diversas áreas de grande importância e, consequentemente, demanda do momento.
Por exemplo, conhecimentos aprofundados de álgebra linear são extremamente necessários para entendermos as estruturas de funcionamento por trás das bibliotecas mais utilizadas atualmente no Python que são: Scikit-Learn, Keras, NumPY, NLTK, Scrapy e Pandas.
Portanto, este e-book tem a pretensão de mostrar, utilizando o Python na prática, como automatizar delegando para o computador pessoal as operações algébricas que antes fazíamos com papel e caneta. Nosso tempo é precioso e é interessante gastá-lo com aquilo que realmente importa.
Vamos a um breve resumo do que você irá aprender após a leitura deste e-book:
- Como baixar e instalar o Python 3.7;
- Como instalar pacotes no Python;
- Uma breve introdução à sintaxe de funcionamento da linguagem Python;
- Conhecer algumas bibliotecas Python para trabalhar com matrizes;
- A diferença entre escalares, vetores e matrizes no Python;
- O que são matrizes, como representá-las, seus tipos, e suas principais aplicações na engenharia, ciência naturais e computação científica;
- O que são determinantes e suas aplicações;
- Dependência e independência linear;
- O que são transformações lineares;
- Como efetuar operações com matrizes, escalares e vetores no Python
- O que são e a importância dos autovalores e autovetores
- Como representar matricialmente e resolver sistemas lineares complexos com Python;
- Como criar um método de criptografia de mensagens utilizando matrizes;
- Tudo isso e muito mais utilizando exemplos práticos.
Melhor review na Amazon Brasil (⭐⭐⭐⭐⭐ opinião de
Cliente Kindle):
Mostrou o que a universidade não mostra!
Livro excelente! Trouxe a tona diversos conceitos da algebra linear de uma forma simples, que facilita o entendimento. Ele mostra as aplicações importantes e nos explica o porquê de termos visto aquele conteúdo no curso. Adorei o livro e se tiver mais como esses, explicando as aplicações das matérias que vemos em cursos como o de Ciência da Computação, irei ler também.
Pior review na Amazon Brasil (⭐⭐⭐⭐✰ opinião de
MATHEUS S ARAUJO) :
Interessante
O livro aborda conceitos importantes e bastante utilizados da álgebra linear, de maneira bastante superficial fazendo uso da biblioteca Numpy, com exemplos práticos. Chamou-me a atenção a demonstração das propriedades da matriz transposta usando o Numpy, o que dá a ideia da beleza e do poder da linguagem.
O livro contém alguns erros que merecem a revisão, como no título do capítulo de auto valores e auto vetores, que está como auto valores e auto valores.
Considero, dado o título do livro e a formalidade matemática, que caberia um esclarecimento maior e mais evidente sobre determinadas facilidades da linguagem que não são coerentes com a álgebra linear e confundem o leitor que esperaria o comportamento formal, como por a impossibilidade de somar uma matriz com um escalar, que o Numpy oferece como uma espécie de açúcar sintático.
Considero bastante interessante a abordagem passo a passo, desde o início, com a instalação do próprio Python, do Numpy e a lista de bibliotecas mais usadas por tema.
Além disso, é de grande valor os capítulos dos sistemas lineares, dos determinantes e dos auto valores e auto vetores.
Como pontos fracos, a referência bibliográfica pobre, os erros já mencionados e algumas afirmações polêmicas sem sustentação factual enaltecendo a linguagem.
Gosta de livros em oferta ou gratuitos SEM PIRATARIA?
Seja informado sobre nossas atualizações nos nossos grupos do WhatsApp ou Telegram!
O mundo está se tornando cada vez mais automatizado e inteligente. Existe uma nova rede de autonomia sendo criada por trás de todos os dispositivos que utilizamos. Relógios, televisores, telefones celulares, automóveis, eletrodomésticos em geral, tudo está ganhando uma estrutura de conexão singular e auto dependente com suas próprias partes e cada vez mais independentes de nossa intervenção.
Este e-book pretende oferecer suporte no entendimento dos fundamentos essências para um campo muito interessante e em grande ascensão que é o da inteligência artificial (IA). Iremos estudar álgebra linear aplicada com o Python.
Portanto, se você está aqui, parabéns pois começou por um bom caminho. Na vida, para sermos os mais plenos e lúcidos possíveis, devemos sempre buscar entender os fundamentos.
Neste e-book iremos estudar os principais assuntos e teoremas da álgebra linear. O leitor, de preferência, poderá acompanhar este material com o auxílio de um livro mais detalhado e abrangente. Isso porque iremos focar nos assuntos de maior relevância.
O conteúdo apresentado é essencial para todos aqueles que desejam mergulhar nos campos da engenharia, economia, estatística, criptomoedas, e principalmente da computação cientifica com machine learning e deep learning. A inteligência artificial (IA) é um campo em crescimento e desenvolvimento acelerado que veio para mudar nossas vidas de maneira sem precedentes.
Quando estamos comprando um livro hoje em dia, com o advento da internet, Wikipédia, blogs e fóruns, estamos investindo em algo além do conteúdo, mas também comprando organização e direcionamento de estudos. É por isso que a série cientista de dados - analista Quant está oferecendo a você um conteúdo resumido e organizado com o mínimo necessário de conhecimento que devemos possuir nas diversas áreas de grande importância e, consequentemente, demanda do momento.
Por exemplo, conhecimentos aprofundados de álgebra linear são extremamente necessários para entendermos as estruturas de funcionamento por trás das bibliotecas mais utilizadas atualmente no Python que são: Scikit-Learn, Keras, NumPY, NLTK, Scrapy e Pandas.
Portanto, este e-book tem a pretensão de mostrar, utilizando o Python na prática, como automatizar delegando para o computador pessoal as operações algébricas que antes fazíamos com papel e caneta. Nosso tempo é precioso e é interessante gastá-lo com aquilo que realmente importa.
Vamos a um breve resumo do que você irá aprender após a leitura deste e-book:
- Como baixar e instalar o Python 3.7;
- Como instalar pacotes no Python;
- Uma breve introdução à sintaxe de funcionamento da linguagem Python;
- Conhecer algumas bibliotecas Python para trabalhar com matrizes;
- A diferença entre escalares, vetores e matrizes no Python;
- O que são matrizes, como representá-las, seus tipos, e suas principais aplicações na engenharia, ciência naturais e computação científica;
- O que são determinantes e suas aplicações;
- Dependência e independência linear;
- O que são transformações lineares;
- Como efetuar operações com matrizes, escalares e vetores no Python
- O que são e a importância dos autovalores e autovetores
- Como representar matricialmente e resolver sistemas lineares complexos com Python;
- Como criar um método de criptografia de mensagens utilizando matrizes;
- Tudo isso e muito mais utilizando exemplos práticos.
Mostrou o que a universidade não mostra!
Livro excelente! Trouxe a tona diversos conceitos da algebra linear de uma forma simples, que facilita o entendimento. Ele mostra as aplicações importantes e nos explica o porquê de termos visto aquele conteúdo no curso. Adorei o livro e se tiver mais como esses, explicando as aplicações das matérias que vemos em cursos como o de Ciência da Computação, irei ler também.
Interessante
O livro aborda conceitos importantes e bastante utilizados da álgebra linear, de maneira bastante superficial fazendo uso da biblioteca Numpy, com exemplos práticos. Chamou-me a atenção a demonstração das propriedades da matriz transposta usando o Numpy, o que dá a ideia da beleza e do poder da linguagem.
O livro contém alguns erros que merecem a revisão, como no título do capítulo de auto valores e auto vetores, que está como auto valores e auto valores.
Considero, dado o título do livro e a formalidade matemática, que caberia um esclarecimento maior e mais evidente sobre determinadas facilidades da linguagem que não são coerentes com a álgebra linear e confundem o leitor que esperaria o comportamento formal, como por a impossibilidade de somar uma matriz com um escalar, que o Numpy oferece como uma espécie de açúcar sintático.
Considero bastante interessante a abordagem passo a passo, desde o início, com a instalação do próprio Python, do Numpy e a lista de bibliotecas mais usadas por tema. Além disso, é de grande valor os capítulos dos sistemas lineares, dos determinantes e dos auto valores e auto vetores.
Como pontos fracos, a referência bibliográfica pobre, os erros já mencionados e algumas afirmações polêmicas sem sustentação factual enaltecendo a linguagem.
Gosta de livros em oferta ou gratuitos SEM PIRATARIA?
Seja informado sobre nossas atualizações nos nossos grupos do WhatsApp ou Telegram!
Nenhum comentário:
Postar um comentário
O que achou dessa dica?