Ebook Herunterladen Julia 1.0 Programming Cookbook: Over 100 numerical and distributed computing recipes for your daily data science workflow (English Edition), by Przemyslaw Szufel

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Über den Autor und weitere Mitwirkende

Bogumil Kaminski (GitHub username: bkamins) is an associate professor and head of the Decision Support and Analysis Unit at the SGH Warsaw School of Economics, as well as adjunct professor at the data science laboratory, Ryerson University, Toronto. He is co-editor of the Central European Journal of Economic Modeling and Econometrics, and of the Multiple Criteria Decision Making journal. His scientific interests center on operational research and computational social science. He has authored over 50 research articles on simulation, optimization, and prediction methods. He also has 15+ years' experience in the deployment of large-scale advanced analytics solutions for industry and public administration. Przemyslaw Szufel (GitHub username: pszufe) is an assistant professor in the Decision Support and Analysis Unit at the SGH Warsaw School of Economics. His current research focuses on distributed systems and methods for the execution of large-scale simulations for numerical experiments and optimization. He is working on asynchronous algorithms for the parallel execution of large-scale computations in the cloud and distributed computational environments. He has authored, and co-authored, several open source tools for high-performance and numerical simulation.

Produktinformation

Taschenbuch: 460 Seiten

Verlag: Packt Publishing (29. November 2018)

Sprache: Englisch

ISBN-10: 1788998367

ISBN-13: 978-1788998369

Größe und/oder Gewicht:

19 x 2,6 x 23,5 cm

Durchschnittliche Kundenbewertung:

5.0 von 5 Sternen

1 Kundenrezension

Amazon Bestseller-Rang:

Nr. 29.825 in Fremdsprachige Bücher (Siehe Top 100 in Fremdsprachige Bücher)

I plan to use Julia language to build simulation model for my PhD thesis and I found this book very useful. It guides user from installing Julia language (that may be quite confusing) and language basics (data structures, variables and functions) to advanced usage in Data Science methods and distributed computing. For each topic authors provide recipes: examples of Julia code with detailed explanation along with potential sources to seek for additional information. Due to specifics of my work, I take inspirations mainly from Chapter 4 with Numerical Computing and Chapter 6 about Metaprogramming. Since Julia 1.0 Programming Cookbook covers Julia related topics of different levels of complexity, it may be recommended to beginners as well as for more experienced users.

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