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Kirjailija

Héctor Manuel Moya Cessa

Kirjat ja teokset yhdessä paikassa: 10 kirjaa, julkaisuja vuosilta 2024-2026, suosituimpien joukossa Fondamenti di statistica descrittiva in Python. Vertaile teosten hintoja ja tarkista saatavuus suomalaisista kirjakaupoista.

Mukana myös kirjoitusasut: Héctor Manuel Moya-Cessa

10 kirjaa

Kirjojen julkaisuhaarukka 2024-2026.

Fondamenti di statistica descrittiva in Python

Fondamenti di statistica descrittiva in Python

Leonardi Hernández Sánchez; Irán Ramos Prieto; Héctor Manuel Moya Cessa

Edizioni Sapienza
2025
nidottu
Questo libro offre un'introduzione chiara e accessibile alla statistica descrittiva, rivolta agli studenti della scuola secondaria superiore e agli insegnanti che cercano un approccio didattico aggiornato. Combina teoria, esercizi pratici e programmazione Python per analizzare e visualizzare efficacemente i dati. Nel corso di sei capitoli, il lettore imparer a organizzare le informazioni, a costruire tabelle e grafici e a calcolare le principali misure statistiche, il tutto corredato da esempi contestualizzati e da codice passo-passo. Non sono richieste conoscenze preliminari di programmazione. Integrando strumenti computazionali e fondamenti teorici, questo libro favorisce il pensiero critico, l'autonomia di apprendimento e lo sviluppo di competenze digitali, preparando i giovani ad affrontare le sfide di una societ guidata dai dati.
Fundamentals of descriptive statistics in Python

Fundamentals of descriptive statistics in Python

Leonardi Hernández Sánchez; Irán Ramos Prieto; Héctor Manuel Moya Cessa

Our Knowledge Publishing
2025
nidottu
This book offers a clear and accessible introduction to descriptive statistics, aimed at high school students and teachers who are looking for an updated didactic proposal. It combines theory, practical exercises and Python programming to effectively analyze and visualize data. Throughout six chapters, the reader will learn how to organize information, build tables and graphs, and calculate key statistical measures, all accompanied by contextualized examples and step-by-step code explanations. No prior programming knowledge is required. By integrating computational tools with theoretical foundations, this book fosters critical thinking, learning autonomy and the development of digital competencies, preparing young people to face the challenges of a data-driven society.
Grundlagen der deskriptiven Statistik in Python

Grundlagen der deskriptiven Statistik in Python

Leonardi Hernández Sánchez; Irán Ramos Prieto; Héctor Manuel Moya Cessa

Verlag Unser Wissen
2025
nidottu
Dieses Buch bietet eine bersichtliche und leicht zug ngliche Einf hrung in die deskriptive Statistik, die sich an Sch lerinnen und Sch ler der Sekundarstufe II und an Lehrerinnen und Lehrer richtet, die einen aktuellen Unterrichtsansatz suchen. Es kombiniert Theorie, praktische bungen und Python-Programmierung, um Daten effektiv zu analysieren und zu visualisieren. In sechs Kapiteln lernt der Leser, wie man Informationen organisiert, Tabellen und Diagramme erstellt und wichtige statistische Ma e berechnet, begleitet von kontextbezogenen Beispielen und Schritt-f r-Schritt-Code. Es sind keine vorherigen Programmierkenntnisse erforderlich. Durch die Integration von Computerwerkzeugen mit theoretischen Grundlagen f rdert dieses Buch kritisches Denken, selbst ndiges Lernen und die Entwicklung digitaler F higkeiten und bereitet junge Menschen auf die Herausforderungen einer datengesteuerten Gesellschaft vor.
Pensamiento Matemático II

Pensamiento Matemático II

Leonardi Hernández Sánchez; Irán Ramos Prieto; Héctor Manuel Moya Cessa

Editorial Academica Espanola
2026
pokkari
Este libro est dirigido a estudiantes de Educaci n Media Superior y tiene como prop sito acompa ar el desarrollo del pensamiento algebraico conforme al Marco Curricular Com n de la EMS (Modelo Educativo 2025). A lo largo de seis cap tulos se abordan de manera gradual los conceptos fundamentales del lgebra, desde el lenguaje algebraico y la clasificaci n de expresiones hasta las operaciones con polinomios, la aplicaci n del lgebra en situaciones cotidianas y la resoluci n de ecuaciones con una inc gnita.La obra se caracteriza por un enfoque did ctico claro y accesible, que privilegia la comprensi n conceptual sobre la memorizaci n de procedimientos. Cada cap tulo se estructura mediante actividades de apertura, desarrollo y cierre, integrando ejemplos resueltos paso a paso y una amplia variedad de ejercicios progresivos. Asimismo, se incluyen aplicaciones pr cticas relacionadas con presupuestos, proporciones y problemas de la vida diaria, con el fin de mostrar la utilidad del lgebra como herramienta para el an lisis y la toma de decisiones. Este libro busca servir como apoyo acad mico tanto para estudiantes como para docentes del nivel medio superior.
Fundamentos da estatística descritiva em Python

Fundamentos da estatística descritiva em Python

Leonardi Hernández Sánchez; Irán Ramos Prieto; Héctor Manuel Moya Cessa

Edicoes Nosso Conhecimento
2025
nidottu
Este livro oferece uma introdu o clara e acess vel estat stica descritiva, destinada a estudantes do ensino secund rio e a professores que procuram uma abordagem pedag gica actualizada. Combina teoria, exerc cios pr ticos e programa o Python para analisar e visualizar dados de forma eficaz. Ao longo de seis cap tulos, o leitor aprender a organizar a informa o, a construir tabelas e gr ficos e a calcular as principais medidas estat sticas, tudo isto acompanhado de exemplos contextualizados e de c digo passo a passo. N o s o necess rios conhecimentos pr vios de programa o. Ao integrar ferramentas computacionais com fundamentos te ricos, este livro fomenta o pensamento cr tico, a autonomia de aprendizagem e o desenvolvimento de compet ncias digitais, preparando os jovens para enfrentar os desafios de uma sociedade baseada em dados.
Podstawy statystyki opisowej w Pythonie

Podstawy statystyki opisowej w Pythonie

Leonardi Hernández Sánchez; Irán Ramos Prieto; Héctor Manuel Moya Cessa

Wydawnictwo Nasza Wiedza
2025
nidottu
Ta książka oferuje jasne i przystępne wprowadzenie do statystyki opisowej, skierowane do uczni w szk l średnich i nauczycieli poszukujących aktualnego podejścia do nauczania. Lączy w sobie teorię, cwiczenia praktyczne i programowanie w języku Python, aby skutecznie analizowac i wizualizowac dane. W sześciu rozdzialach czytelnik dowie się, jak organizowac informacje, konstruowac tabele i wykresy oraz obliczac kluczowe miary statystyczne, a wszystko to w towarzystwie kontekstowych przyklad w i kodu krok po kroku. Wcześniejsza znajomośc programowania nie jest wymagana. Lącząc narzędzia obliczeniowe z podstawami teoretycznymi, książka ta wspiera krytyczne myślenie, autonomię uczenia się i rozw j umiejętności cyfrowych, przygotowując mlodych ludzi do stawienia czola wyzwaniom spoleczeństwa opartego na danych.
Principes de base des statistiques descriptives en Python

Principes de base des statistiques descriptives en Python

Leonardi Hernández Sánchez; Irán Ramos Prieto; Héctor Manuel Moya Cessa

Editions Notre Savoir
2025
nidottu
Ce livre propose une introduction claire et accessible aux statistiques descriptives, destin e aux l ves de l'enseignement secondaire sup rieur et aux enseignants la recherche d'une approche p dagogique actualis e. Il combine th orie, exercices pratiques et programmation Python pour analyser et visualiser efficacement les donn es. Au fil des six chapitres, le lecteur apprendra organiser l'information, construire des tableaux et des graphiques et calculer des mesures statistiques cl s, le tout accompagn d'exemples contextualis s et d'un code tape par tape. Aucune connaissance pr alable en programmation n'est requise. En int grant des outils informatiques aux fondements th oriques, cet ouvrage favorise la pens e critique, l'autonomie d'apprentissage et le d veloppement de comp tences num riques, pr parant ainsi les jeunes relever les d fis d'une soci t ax e sur les donn es.
The Matrix Perturbation Method in Quantum Mechanics

The Matrix Perturbation Method in Quantum Mechanics

Francisco Soto-Eguibar; Braulio Misael Villegas-Martínez; Héctor Manuel Moya-Cessa

Springer International Publishing AG
2025
nidottu
This book provides an alternative approach to time-independent perturbation theory in non-relativistic quantum mechanics. Another unique aspect of the matrix perturbation method is that it can be extended directly to the Lindblad master equation.
The Matrix Perturbation Method in Quantum Mechanics

The Matrix Perturbation Method in Quantum Mechanics

Francisco Soto-Eguibar; Braulio Misael Villegas-Martínez; Héctor Manuel Moya-Cessa

Springer International Publishing AG
2024
sidottu
This book provides an alternative approach to time-independent perturbation theory in non-relativistic quantum mechanics. It allows easy application to any initial condition because it is based on an approximation to the evolution operator and may also be used on unitary evolution operators for the unperturbed Hamiltonian in the case where the eigenvalues cannot be found. This flexibility sets it apart from conventional perturbation theory. The matrix perturbation method also gives new theoretical insights; for example, it provides corrections to the energy and wave function in one operation. Another notable highlight is the facility to readily derive a general expression for the normalization constant at m-th order, a significant difference between the approach within and those already in the literature. Another unique aspect of the matrix perturbation method is that it can be extended directly to the Lindblad master equation. The first and second-order corrections are obtained for this equation and the method is generalized for higher orders. An alternative form of the Dyson series, in matrix form instead of integral form, is also obtained. Throughout the book, several benchmark examples and practical applications underscore the potential, accuracy and good performance of this novel approach. Moreover, the method's applicability extends to some specific time-dependent Hamiltonians. This book represents a valuable addition to the literature on perturbation theory in quantum mechanics and is accessible to students and researchers alike.