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Cours

Julia intermédiaire

DébutantNiveau de compétence

Actualisé 09/2023

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Description du cours

Julia est un langage de programmation relativement récent, conçu dans un souci de rapidité et de performance, tout en conservant une syntaxe similaire à celle d'autres langages de programmation tels que Python ou Ruby. Ce cours fait suite au cours Introduction à Julia et aborde des thèmes tels que les boucles et la synchronisation afin que vous puissiez tirer parti de la rapidité et des performances de Julia.

Renforcez vos bases en Julia

En vous appuyant sur les concepts fondamentaux du cours d'introduction, vous vous rapprocherez de la maîtrise de Julia. Vous découvrirez tout d'abord les différentes boucles, l'un des outils les plus courants dans Julia et dans tous les langages de programmation.

Couverture Structures de données avancées en Julia

Vous aborderez également les structures de données avancées, notamment les dictionnaires, les tuples et les structures. De plus, vous apprendrez à définir vos propres fonctions Julia pour réutiliser votre code et à optimiser son efficacité.

À la fin de ce cours, vous serez en mesure d'effectuer des opérations DataFrame plus complexes pour inspecter et nettoyer un ensemble de données sur les ventes mondiales de jeux vidéo ventilées par région. Vous pourrez également mettre à profit vos connaissances en Python et R dans Julia grâce à l'introduction des paquets PyCall et RCall, qui vous permettront d'utiliser les fonctions Python et R dans Julia.

À la fin de ce cours, vous aurez acquis de solides bases en programmation Julia, que vous pourrez continuer à développer dans le cadre d'autres cours.

Prérequis

Introduction to Julia

1

Loops and Ranges

Loops are one of the core concepts that underpin Julia. In this chapter, you'll learn about for loops and while loops, and how to use them to iterate over data structures that you are already familiar with. You will also cover ranges, a useful tool for generating sequences of data.

For loops question

Loop over a vector

Loops and enumerate

Looping over nested structures

While loops

Writing a while loop

While loops for iteration

Ranges - iteration

Defining ranges

Looping over ranges

Splat unpacking

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2

Data Structures

This chapter focuses on expanding your knowledge of the data structures available in Julia. Learn how to use tuples, dictionaries, multi-dimensional arrays, and structures to store and traverse data quickly and efficiently.

When should you use a tuple?

Create, index, and slice a tuple

Create a NamedTuple for a person

Dictionaries

Create untyped dict, iterate

Create typed dict, iterate

Modify keys/values in dict, use get()

Multi-dimensional arrays

Create 1D and 2D arrays

Index and slice a 2D array

Array merging

Define a structure

Mutable and typed structs

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3

Advanced Functions in Julia

In this chapter, you’ll extend your understanding of functions, exploring positional, keyword, and default function arguments. You will also cover code execution timing, getting a strong understanding of how to measure the time your code takes to run. This chapter will round off with a capstone on writing your own functions to solve real-world problems.

Execution time and measurement

Built-in time macro

Timing a function

Positional and Default Arguments, Type Declarations

Positional arguments recap

Default arguments

Type declarations

Keyword Arguments

Keyword arguments

Variable number of arguments

Writing Your Own Function

Writing your own functions

Writing your own functions - structs

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4

Dataframe Operations and Python/R Packages in Julia

This final chapter will introduce anonymous functions and will recap one of the powerful features of Julia; multiple dispatch. You will learn how to use functions from Python and R packages within Julia and discover how to clean and modify data within dataframes.

Anonymous Functions and Multiple Dispatch

Multiple dispatch

Anonymous functions

Filtering DataFrames

Importing Functions from Python and R

Importing Python and R

Python functions in Julia

R functions in Julia

Cleaning Data

Renaming columns

Missing data

Advanced missing data

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Julia intermédiaire

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