Introduction to Julia
Corso
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Descrizione
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Tipologia
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Metodologia
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Questo corso è orientato verso analisti di dati e ricercatori. Julia è un linguaggio di programmazione emergente con una forte attenzione alla precisione numerica, al calcolo scientifico e alle statistiche. Ha guadagnato gran parte della sua reputazione grazie alla sua velocità di esecuzione unita alla sua facilità di programmazione. Ciò che è meno enfatizzato, anche se è vero, è quello
Julia ha una vasta gamma di strumenti integrati e esterni per il calcolo distribuito e parallelo,
facilita la costruzione di strutture dati definite dall'utente,
semplifica la metaprogrammazione, quindi definisce anche i propri DSL,
permette di interagire con molti altri linguaggi di programmazione come C, Python e R,
fornisce un paradigma di programmazione a più dispatch, che in molti modi ti aiuta a organizzare il tuo codice e ti rende un programmatore e un ingegnere del software migliori.
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Profilo del corso
Some familiarity with programming is desirable, but not essential. The aim of the course is to teach you the basics of the Julia programming language in a self-contained fashion.
Opinioni
Materie
- Programmazione
- Calcolo
Programma
Introduction to Julia
- What niche is filled by Julia
- How can Julia help you with data analysis
- What you can expect to get out of this course
- Getting started with Julia's REPL
- Alternative environments for Julia development: Juno, IJulia and Sublime-IJulia
- The Julia ecosystem: documentation and package search
- Getting more help: Julia forums and Julia community
- Introduction to Julia REPL and batch execution via "Hello World"
- Julia String Types
- What is a variable? Why do we use a name and a type for it?
- Integers
- Floating point numbers
- Complex numbers
- Rational numbers
- Vectors
- Matrices
- Multi-dimensional arrays
- Heterogeneous arrays (cell arrays)
- Comprehensions
- Tuples
- Ranges
- Dictionaries
- Symbols
- Abstract types
- Composite types
- Parametric composite types
- How to define a function in Julia
- Julia functions as methods operating on types
- Multiple dispatch
- How multiple dispatch differs from traditional object-oriented programming
- Parametric functions
- Functions changing their input
- Anonymous functions
- Optional function arguments
- Required function arguments
- Inner constructors
- Outer constructors
- Compound expressions and scoping
- Conditional evaluation
- Loops
- Exception Handling
- Tasks
- Modules
- Packages
- Symbols
- Expressions
- Quoting
- Internal representation
- Parsing
- Evaluation
- Interpolation
- Filesystem
- Data I/O
- Lower Level Data I/O
- Dataframes
- Defining distributions
- Interface for evaluating and sampling from distributions
- Mean, variance and covariance
- Hypothesis testing
- Generalized linear models: a linear regression example
- Plotting packages: Gadfly, Winston, Gaston, PyPlot, Plotly, Vega
- Introduction to Gadfly
- Interact and Gadfly
- Introduction to Julia's message passing implementation
- Remote calling and fetching
- Parallel map (pmap)
- Parallel for
- Scheduling via tasks
- Distributed arrays
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