Struttura del corso

Introduzione a Julia

  • Quale nicchia è occupata da Julia
  • In che modo Julia può aiutarti con l'analisi dei dati
  • Cosa puoi aspettarti da questo corso
  • Guida introduttiva al REPL di Julia
  • Ambienti alternativi per lo sviluppo Julia: Juno, IJulia e Sublime-IJulia
  • L'ecosistema Julia: documentazione e ricerca dei pacchetti
  • Ottenere ulteriore aiuto: Julia forum e Julia comunità

Archi: Hello World

  • Introduction to Julia REPL ed esecuzione batch tramite "Hello World"
  • Tipi di stringa Julia

ScalaTipi R

  • Che cos'è una variabile? Perché usiamo un nome e un tipo per questo?
  • Numeri interi
  • Numeri in virgola mobile
  • Numeri complessi
  • Numeri razionali

Matrici

  • Vettori
  • Matrici
  • Matrici multidimensionali
  • Array eterogenei (array di celle)
  • Comprensioni

Altri tipi Elementary

  • Tuple
  • Gamme
  • Dizionari
  • Simboli

Creazione di tipi personalizzati

  • Tipi astratti
  • Tipi compositi
  • Tipi compositi parametrici

Funzioni

  • Come definire una funzione in Julia
  • Julia Funziona come metodi che operano sui tipi
  • Spedizione multipla
  • In che modo l'invio multiplo differisce dalla tradizionale programmazione orientata agli oggetti
  • Funzioni parametriche
  • Funzioni che modificano il loro input
  • Funzioni anonime
  • Argomenti facoltativi della funzione
  • Argomenti obbligatori della funzione

Costruttori

  • Costruttori interni
  • Costruttori esterni

Flusso di controllo

  • Espressioni composte e ambito
  • Valutazione condizionale
  • Loop
  • Gestione delle eccezioni
  • Attività

Organizzazione del codice

  • Moduli
  • Pacchetti

Metaprogrammazione

  • Simboli
  • Expressioni
  • Citando
  • Rappresentanza interna
  • Analisi
  • Valutazione
  • Interpolazione

Lettura e scrittura dei dati

  • Sistema di file
  • I/O dati
  • I/O dati di livello inferiore
  • Frame di dati

Distribuzioni e Statistics

  • Definizione delle distribuzioni
  • Interfaccia per la valutazione e il campionamento dalle distribuzioni
  • Media, varianza e covarianza
  • Verifica delle ipotesi
  • Modelli lineari generalizzati: un esempio di regressione lineare

Tracciato

  • Pacchetti di tracciamento: Gadfly, Winston, Gaston, PyPlot, Plotly, Vega
  • Introduzione a Gadfly
  • Interagisci e Tafano

Calcolo parallelo

  • Introduction to Julia Messaggio che passa l'implementazione
  • Chiamate e recupero da remoto
  • Mappa parallela (pmap)
  • Parallelo per
  • Pianificazione tramite attività
  • Matrici distribuite

Requisiti

Una certa dimestichezza con la programmazione è auspicabile, ma non indispensabile. L'obiettivo del corso è quello di insegnare le basi del linguaggio di programmazione Julia in modo autonomo.

 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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