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Allen B. Downey

    Allen Downey es un profesor de Ciencias de la Computación cuyo trabajo profundiza en los reinos del software y la ciencia de datos. Sus escritos exploran con frecuencia temas de probabilidad y estadística bayesianas, a menudo exhibidos en su blog. Downey es conocido por sus libros de texto de código abierto que tienen como objetivo proporcionar una comprensión práctica de temas complejos.

    Python lernen mit KI-Tools
    Think Data Structures
    Think Stats
    Think Java
    Think Python
    Python for Software Design
    • Python lernen mit KI-Tools

      Einstieg in die Programmierung mit KI-Unterstützung

      • 360 páginas
      • 13 horas de lectura

      Eine der ersten Einführungen in die Programmierung nutzt virtuelle Assistenten wie ChatGPT (LLMs) aktiv und didaktisch durchdacht für einen besseren Lernerfolg. Die Übungsaufgaben werden mit ChatGPT gelöst, wobei der Einsatz von KI-Assistenten als Hilfsmittel für die Programmierung demonstriert wird. Dazu gehören Prompting, Testen von Code und Debugging mit LLMs. Jupyter Notebooks dienen als Lernumgebung. Dieser abwechslungsreiche Praxiskurs eignet sich hervorragend für den Einstieg in die Programmierung mit Python. Er führt Schritt für Schritt in die Sprache ein, beginnend mit grundlegenden Programmierkonzepten, über Funktionen, Syntax und Semantik, Rekursion und Datenstrukturen bis hin zu objektorientiertem Design. Allen Downey zeigt, wie LLMs wie ChatGPT den Lernprozess beschleunigen können und wie diese KI-Tools die Programmierung in der Praxis vereinfachen. Die Kapitel enthalten zahlreiche Übungen, in denen die KI zum Einsatz kommt, sowie ein Glossar der Fachbegriffe, Fallstudien, kurze Verständnistests und kleinere Projekte in Jupyter Notebooks. So können Sie die neu erlernten Programmierkonzepte direkt anwenden, Ihr Verständnis für die Programmierpraxis festigen und erfahren, wie künstliche Intelligenz Sie auch zukünftig im Programmieralltag unterstützen kann.

      Python lernen mit KI-Tools2024
    • Think Java

      • 326 páginas
      • 12 horas de lectura

      Think Java is a hands-on introduction to computer science and programming used by many universities and high schools around the world. Its conciseness, emphasis on vocabulary, and informal tone make it particularly appealing for readers with little or no experience.

      Think Java2019
      3,6
    • Think Data Structures

      • 158 páginas
      • 6 horas de lectura

      If you're a student studying computer science or a software developer preparing for technical interviews, this practical book will help you learn and review some of the most important ideas in software engineering-data structures and algorithms-in a way that's clearer, more concise, and more engaging than other materials.

      Think Data Structures2017
      3,4
    • Python ist eine moderne, interpretierte, interaktive und objektorientierte Skriptsprache, vielseitig einsetzbar und sehr beliebt. Mit mathematischen Vorkenntnissen ist Python leicht erlernbar und daher die ideale Sprache für den Einstieg in die Welt des Programmierens. Das Buch führt Sie Schritt für Schritt durch die Sprache, beginnend mit grundlegenden Programmierkonzepten, über Funktionen, Syntax und Semantik, Rekursion und Datenstrukturen bis hin zum objektorientierten Design. Zur aktualisierten Auflage Diese Auflage behandelt Python 3, geht dabei aber auch auf Unterschiede zu Python 2 ein. Außerdem wurde das Buch um die Themen Unicode, List und Dictionary Comprehensions, den Mengen-Typ Set, die String-Format-Methode und print als Funktion ergänzt. Jenseits reiner Theorie Jedes Kapitel enthält passende Übungen und Fallstudien, kurze Verständnistests und kleinere Projekte, an denen Sie die neu erlernten Programmierkonzepte gleich ausprobieren und festigen können. Auf diese Weise können Sie das Gelernte direkt anwenden und die jeweiligen Programmierkonzepte nachvollziehen. Lernen Sie Debugging-Techniken kennen Am Ende jedes Kapitels finden Sie einen Abschnitt zum Thema Debugging, der Techniken zum Aufspüren und Vermeiden von Bugs sowie Warnungen vor entsprechenden Stolpersteinen in Python enthält.

      Programmieren lernen mit Python - 2. Auflage - Behandelt Python 3.4.02014
    • Think Stats

      • 226 páginas
      • 8 horas de lectura

      Teaches the entire exploratory data analysis process using a single case study.

      Think Stats2014
      3,6
    • Think Python

      • 222 páginas
      • 8 horas de lectura

      If you want to learn how to program, working with Python is an excellent way to start. This hands-on guide takes you through the language a step at a time, beginning with basic programming concepts before moving on to functions, recursion, data structures, and object-oriented design. This second edition and its supporting code have been updated for Python 3. Through exercises in each chapter, you’ll try out programming concepts as you learn them. Think Python is ideal for students at the high school or college level, as well as self-learners, home-schooled students, and professionals who need to learn programming basics. Beginners just getting their feet wet will learn how to start with Python in a browser. Start with the basics, including language syntax and semantics Get a clear definition of each programming concept Learn about values, variables, statements, functions, and data structures in a logical progression Discover how to work with files and databases Understand objects, methods, and object-oriented programming Use debugging techniques to fix syntax, runtime, and semantic errors Explore interface design, data structures, and GUI-based programs through case studies

      Think Python2012
      4,2
    • Python for Software Design

      How to Think Like a Computer Scientist

      • 270 páginas
      • 10 horas de lectura

      Python for Software Design is a concise introduction to software design using the Python programming language. Intended for people with no programming experience, this book starts with the most basic concepts and gradually adds new material. Some of the ideas students find most challenging, like recursion and object-oriented programming, are divided into a sequence of smaller steps and introduced over the course of several chapters. The focus is on the programming process, with special emphasis on debugging. The book includes a wide range of exercises, from short examples to substantial projects, so that students have ample opportunity to practice each new concept. Exercise solutions and code examples are available from thinkpython.com, along with Swampy, a suite of Python programs that is used in some of the exercises.

      Python for Software Design2009
      4,2