Schulungsübersicht

Einführung in Julia

  • Welche Nische wird von Julia besetzt
  • Wie kann Julia Ihnen bei der Datenanalyse helfen?
  • Was Sie von diesem Kurs erwarten können
  • Erste Schritte mit der REPL von Julia
  • Alternative Umgebungen für die Julia-Entwicklung: Juno, IJulia und Sublime-IJulia
  • Das Julia-Ökosystem: Dokumentation und Paketsuche
  • Mehr Hilfe erhalten: Julia-Foren und Julia-Gemeinschaft

Zeichenketten: Hallo Welt

  • Einführung in Julia REPL und Batch-Ausführung über "Hello World"
  • Julia String-Typen

Scalar Typen

  • Was ist eine Variable? Warum verwenden wir einen Namen und einen Typ für sie?
  • Ganzzahlen
  • Fließkommazahlen
  • Komplexe Zahlen
  • Rationale Zahlen

Arrays

  • Vektoren
  • Matrizen
  • Mehrdimensionale Matrizen
  • Heterogene Matrizen (Zellenmatrizen)
  • Auffassungen

Andere Elementary Typen

  • Tupel
  • Bereiche
  • Wörterbücher
  • Symbole

Eigene Typen erstellen

  • Abstrakte Typen
  • Zusammengesetzte Typen
  • Parametrische zusammengesetzte Typen

Funktionen

  • Wie man eine Funktion in Julia definiert
  • Julia Funktionen als Methoden, die auf Typen operieren
  • Mehrfaches Dispatching
  • Wie sich Multiple Dispatch von der traditionellen objektorientierten Programmierung unterscheidet
  • Parametrische Funktionen
  • Funktionen, die ihre Eingabe ändern
  • Anonyme Funktionen
  • Optionale Funktionsargumente
  • Erforderliche Funktionsargumente

Konstrukteure

  • Innere Konstruktoren
  • Äußere Konstrukteure

Kontrollfluss

  • Zusammengesetzte Ausdrücke und Scoping
  • Bedingte Auswertung
  • Schleifen
  • Behandlung von Ausnahmen
  • Aufgaben

Code-Organisation

  • Module
  • Pakete

Metaprogrammierung

  • Symbole
  • Expressionen
  • Zitate
  • Interne Darstellung
  • Parsing
  • Auswertung
  • Interpolation

Lesen und Schreiben von Daten

  • Dateisystem
  • Daten-E/A
  • Daten-E/A der unteren Ebene
  • Datenframes

Verteilungen und Statistics

  • Definieren von Verteilungen
  • Schnittstelle zur Auswertung und Stichprobenziehung aus Verteilungen
  • Mittelwert, Varianz und Kovarianz
  • Hypothesentests
  • Verallgemeinerte lineare Modelle: ein Beispiel für lineare Regression

Plotten

  • Pakete zum Plotten: Gadfly, Winston, Gaston, PyPlot, Plotly, Vega
  • Einführung in Gadfly
  • Interact und Gadfly

Paralleles Rechnen

  • Einführung in Julia's message passing implementation
  • Fernaufrufe und -abrufe
  • Parallele Karte (pmap)
  • Parallel für
  • Einplanung über Aufgaben
  • Verteilte Arrays

Voraussetzungen

Eine gewisse Vertrautheit mit der Programmierung ist wünschenswert, aber nicht unbedingt erforderlich. Ziel des Kurses ist es, Ihnen die Grundlagen der Programmiersprache Julia in geschlossener Form zu vermitteln.

  14 Stunden
 

Teilnehmerzahl


Beginnt

Endet


Die Termine sind abhängig von der Verfügbarkeit und finden zwischen 09:30 und 16:30 statt.
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.

Erfahrungsberichte (4)

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