📚 Fuentes bibliográficas en formato APA: Downey, A. (2016). Think Python: How to Think Like a Computer Scientist (2.ª ed.). O’Reilly Media. — Excelente libro para comprender la lógica y estructura de Python, ideal para ingenieros en formación. Hanselman, D. & Littlefield, B. (2017). Mastering MATLAB . Pearson. — Fuente muy útil para entender el uso de MATLAB en simulaciones, cálculos y aplicaciones industriales. Matloff, N. (2011). The Art of R Programming: A Tour of Statistical Software Design . No Starch Press. — Proporciona una base sólida sobre el uso de R en estadísticas y análisis de datos. Stroustrup, B. (2013). The C++ Programming Language (4.ª ed.). Addison-Wesley. — Fuente autoritativa sobre el lenguaje C++, con aplicaciones en software de alto rendimiento. Zandbergen, P. A. (2019). Python Scripting for ArcGIS Pro . Esri Press. — Aunque se centra en SIG, contiene ejemplos del uso de Python en ingeniería y automatización. Oliphant, T. E. (20...
