📚 Fuentes bibliográficas en formato APA:





  1. 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.

  2. Hanselman, D. & Littlefield, B. (2017). Mastering MATLAB. Pearson.
    — Fuente muy útil para entender el uso de MATLAB en simulaciones, cálculos y aplicaciones industriales.

  3. 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.

  4. 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.

  5. 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.

  6. Oliphant, T. E. (2007). Python for Scientific Computing. Computing in Science & Engineering, 9(3), 10–20. https://doi.org/10.1109/MCSE.2007.58
    — Explica cómo se usa Python en cálculos científicos, una base importante para aplicaciones industriales.

  7. The MathWorks, Inc. (2023). MATLAB and Simulink Documentation. Recuperado de https://www.mathworks.com/help/
    — Documentación oficial de MATLAB y Simulink con ejemplos y casos de uso aplicados a la industria.

  8. Wickham, H. & Grolemund, G. (2017). R for Data Science. O'Reilly Media.
    — Guía práctica sobre cómo usar R en el análisis de datos, muy útil para ingenieros industriales.

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