Recomendações

Livros, sites e canais recomendados para aprofundamento em Python, Julia, R e MATLAB.

Livros, sites e canais do YouTube recomendados para aprofundamento nas linguagens estudadas neste repositório.

Python

Python Documentation: documentação oficial.
NumPy, SciPy, Matplotlib, pandas: documentação dos pacotes de computação científica de uso mais frequente.

Julia

Julia Documentation: documentação oficial.
Julia for Optimization and Learning: curso introdutório com foco em otimização e aprendizado.
DifferentialEquations.jl e ControlSystems.jl: pacotes relevantes para controle e simulação de sistemas dinâmicos.

R

R for Data Science: livro introdutório de referência.
The R Manuals: documentação oficial do CRAN.

MATLAB

MATLAB Documentation: documentação oficial.
Control System Toolbox: referência para projeto e análise de sistemas de controle.

Quarto

Dicas de markdown para Quarto: guia oficial do Quarto destacando as diferenças e extensões do Markdown padrão.

Quarto é uma ferramenta de código aberto para criação de documentos dinâmicos, sites, blogs e apresentações, com suporte a múltiplos formatos de saída e integração com Python, R e Julia — o que o torna adequado para registrar notas de estudo com código executável.

Para publicar direto do VS Code: quarto publish gh-pages.

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description: "Livros, sites e canais recomendados para aprofundamento em Python, Julia, R e MATLAB."
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Livros, sites e canais do YouTube recomendados para aprofundamento nas linguagens
estudadas neste repositório.

## Python

- [Python Documentation](https://docs.python.org/3/): documentação oficial.
- [NumPy](https://numpy.org/doc/stable/), [SciPy](https://docs.scipy.org/doc/scipy/),
  [Matplotlib](https://matplotlib.org/stable/), [pandas](https://pandas.pydata.org/docs/):
  documentação dos pacotes de computação científica de uso mais frequente.

## Julia

- [Julia Documentation](https://docs.julialang.org/): documentação oficial.
- [Julia for Optimization and Learning](https://juliateachingctu.github.io/Julia-for-Optimization-and-Learning/stable/):
  curso introdutório com foco em otimização e aprendizado.
- [DifferentialEquations.jl](https://docs.sciml.ai/DiffEqDocs/stable/) e
  [ControlSystems.jl](https://juliacontrol.github.io/ControlSystems.jl/stable/):
  pacotes relevantes para controle e simulação de sistemas dinâmicos.

## R

- [R for Data Science](https://r4ds.hadley.nz/): livro introdutório de referência.
- [The R Manuals](https://cran.r-project.org/manuals.html): documentação oficial do CRAN.

## MATLAB

- [MATLAB Documentation](https://www.mathworks.com/help/matlab/): documentação oficial.
- [Control System Toolbox](https://www.mathworks.com/help/control/): referência para
  projeto e análise de sistemas de controle.

## Quarto

- [Dicas de markdown para Quarto](https://quarto.org/docs/guide/): guia oficial do
  Quarto destacando as diferenças e extensões do Markdown padrão.

**Quarto** é uma ferramenta de código aberto para criação de documentos dinâmicos, sites,
blogs e apresentações, com suporte a múltiplos formatos de saída e integração com Python,
R e Julia — o que o torna adequado para registrar notas de estudo com código executável.

Para publicar direto do VS Code: `quarto publish gh-pages`.