Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
Julia ist eine ziemlich neue Programmiersprache, die auf Geschwindigkeit und Leistung ausgelegt ist. Dabei behält sie eine ähnliche Syntax wie andere Programmiersprachen wie Python oder Ruby bei. Dieser Kurs knüpft an den Kurs „Einführung in Julia“ an und behandelt Themen wie Schleifen und Zeitsteuerung, damit du die Geschwindigkeit und Leistung von Julia voll ausnutzen kannst.
Am Ende dieses Kurses wirst du in der Lage sein, mit komplexeren DataFrame-Operationen zu arbeiten, um einen globalen Datensatz zu Videospielverkäufen, aufgeschlüsselt nach Regionen, zu überprüfen und zu bereinigen. Du kannst auch deine Python- und R-Kenntnisse in Julia nutzen, da wir die Pakete PyCall und RCall einführen, mit denen du Python- und R-Funktionen in Julia verwenden kannst.
Wenn du fertig bist, hast du eine solide Grundlage in der Julia-Programmierung, die du in weiteren Kursen weiter ausbauen kannst.
Bau auf deinen Julia-Grundlagen auf
Aufbauend auf den Grundkonzepten des Einführungskurses kommst du der Beherrschung von Julia einen Schritt näher. Zuerst lernst du verschiedene Schleifen kennen, die zu den gängigsten Werkzeugen in Julia und allen Programmiersprachen gehören.Fortgeschrittene Julia-Datenstrukturen
Du wirst auch fortgeschrittene Datenstrukturen wie Wörterbücher, Tupel und Strukturen kennenlernen. Außerdem lernst du, wie du deine eigenen Julia-Funktionen für die Wiederverwendbarkeit von Code definierst und wie du deinen Code so effizient wie möglich gestaltest.Am Ende dieses Kurses wirst du in der Lage sein, mit komplexeren DataFrame-Operationen zu arbeiten, um einen globalen Datensatz zu Videospielverkäufen, aufgeschlüsselt nach Regionen, zu überprüfen und zu bereinigen. Du kannst auch deine Python- und R-Kenntnisse in Julia nutzen, da wir die Pakete PyCall und RCall einführen, mit denen du Python- und R-Funktionen in Julia verwenden kannst.
Wenn du fertig bist, hast du eine solide Grundlage in der Julia-Programmierung, die du in weiteren Kursen weiter ausbauen kannst.
Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Schleifen und Ranges
Schleifen gehören zu den Grundpfeilern von Julia. In diesem Kapitel lernst du for-Schleifen und while-Schleifen kennen und wie du sie nutzt, um über dir bereits vertraute Datenstrukturen zu iterieren. Außerdem behandelst du Ranges – ein nützliches Werkzeug, um Datenfolgen zu erzeugen.
- for-Schleifen50 XP
- Frage zu for-Schleifen50 XP
- Über einen Vektor iterieren100 XP
- Schleifen und enumerate100 XP
- Über verschachtelte Strukturen iterieren100 XP
- While-Schleifen50 XP
- Eine while-Schleife schreiben100 XP
- While-Schleifen für Iterationen100 XP
- Ranges50 XP
- Ranges – Iteration50 XP
- Ranges definieren100 XP
- Über Bereiche iterieren100 XP
- Splat-Unpacking100 XP
2
Datenstrukturen
In diesem Kapitel erweiterst du dein Wissen über die in Julia verfügbaren Datenstrukturen. Lerne, wie du Tuples, Dictionaries, mehrdimensionale Arrays und Structs nutzt, um Daten schnell und effizient zu speichern und zu durchlaufen.
3
Fortgeschrittene Funktionen in Julia
In diesem Kapitel vertiefst du dein Verständnis von Funktionen und erkundest positionsbezogene, Keyword- und Standardargumente. Außerdem behandelst du das Messen der Ausführungszeit und gewinnst ein solides Verständnis dafür, wie lange dein Code zum Ausführen braucht. Das Kapitel schließt mit einem Capstone ab, in dem du eigene Funktionen schreibst, um reale Probleme zu lösen.
4
DataFrame-Operationen und Python-/R-Pakete in Julia
In diesem letzten Kapitel lernst du anonyme Funktionen kennen und wiederholst eines der leistungsstarken Features von Julia: Multiple Dispatch. Du erfährst, wie du Funktionen aus Python- und R-Paketen in Julia verwendest und wie du Daten in DataFrames bereinigst und veränderst.
J
Julia: Aufbaukurs
Kurs
abgeschlossen
