Kurs
Julia: Aufbaukurs
BasicSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 09/2023
JuliaProgramming4 Std.15 Videos54 Übungen4,500 XPLeistungsnachweis
Kostenloses Konto erstellen
Mit Google fortfahrenWeitere Optionen anzeigenoder
Durch Klick auf die Schaltfläche akzeptierst du unsere Nutzungsbedingungen, unsere Datenschutzrichtlinie und die Speicherung deiner Daten in den USA.
Beliebt bei Lernenden in Tausenden Unternehmen
Ein Team schulen?
Für Unternehmen ausprobierenKursbeschreibung
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
Introduction to Julia1
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.
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.
Julia: Aufbaukurs
Kurs abgeschlossen
Leistungsnachweis verdienen
Füge diesen Fähigkeitsnachweis zu deinem LinkedIn-Profil, Anschreiben oder Lebenslauf hinzuTeile es auf Social Media und in deiner LeistungsbeurteilungJetzt anmelden
Schließe dich 19 Millionen Lernenden an und starte Julia: Aufbaukurs heute!
Kostenloses Konto erstellen
Mit Google fortfahrenWeitere Optionen anzeigenoder
Durch Klick auf die Schaltfläche akzeptierst du unsere Nutzungsbedingungen, unsere Datenschutzrichtlinie und die Speicherung deiner Daten in den USA.
DataCamp gibt es auch für Mobilgeräte
Mit unseren Kursen für Mobilgeräte und täglichen Programmier-Challenges erweiterst du deine Datenkompetenz von unterwegs.