Formation Introduction à Julia

Introduction à Julia

• Quel créneau Julia comble-t-il ?
• En quoi Julia peut-il vous aider dans l'analyse de données ?
• Que pouvez-vous attendre de ce cours ?
• Découverte du REPL de Julia
• Environnements alternatifs pour le développement Julia : Juno, IJulia et Sublime-IJulia
• L'écosystème Julia : documentation et recherche de packages
• Obtenir plus d'aide : forums Julia et communauté Julia

Chaînes de caractères : Hello World

• Introduction au REPL de Julia et à l'exécution par lots via « Hello World »
• Types de chaînes de caractères Julia

Types scalaires

• Qu'est-ce qu'une variable ? Pourquoi lui donner un nom et un type ?
• Entiers
• Nombres à virgule flottante
• Nombres complexes
• Nombres rationnels

Tableaux

• Vecteurs
• Matrices
• Tableaux multidimensionnels
• Tableaux hétérogènes (cell arrays)
• Compréhensions

Autres types élémentaires

• Tuples
• Intervalles
• Dictionnaires
• Symboles

Création de vos propres types

• Types abstraits
• Types composites
• Types composites paramétrés

Fonctions

• Comment définir une fonction en Julia
• Les fonctions Julia en tant que méthodes opérant sur des types
• Dispatch multiple
• En quoi le dispatch multiple diffère de la programmation orientée objet traditionnelle
• Fonctions paramétrées
• Fonctions modifiant leur entrée
• Fonctions anonymes
• Arguments de fonction optionnels
• Arguments de fonction requis

Constructeurs

• Constructeurs internes
• Constructeurs externes

Flux de contrôle

• Expressions composées et étendues (scoping)
• Évaluation conditionnelle
• Boucles
• Gestion des exceptions
• Tâches

Organisation du code

• Modules
• packages

Métaprogrammation

• Symboles
• Expressions
• Citation (quoting)
• Représentation interne
• Analyse syntaxique
• Évaluation
• Interpolation

Lecture et écriture de données

• Système de fichiers
• E/S de données
• E/S de données bas niveau
• Dataframes

Distributions et statistiques

• Définition des distributions
• Interface pour l'évaluation et l'échantillonnage à partir de distributions
• Moyenne, variance et covariance
• Tests d'hypothèses
• Modèles linéaires généralisés : un exemple de régression linéaire

Graphiques

• Paquets de graphiques : Gadfly, Winston, Gaston, PyPlot, Plotly, Vega
• Introduction à Gadfly
• Interact et Gadfly

Calcul parallèle

• Introduction à la mise en œuvre par passage de messages de Julia
• Appel et récupération distants
• Map parallèle (pmap)
• For parallèle
• Ordonnancement via des tâches
• Tableaux distribués