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Corso

Julia intermedio

BasicLivello di competenza
Aggiornato 09/2023
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JuliaProgramming
4 h
15 video
54 Esercizi
4,500 XP
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Descrizione del corso

Julia è un linguaggio di programmazione abbastanza nuovo, fatto per essere veloce e performante, e riesce a farlo pur avendo una sintassi simile ad altri linguaggi come Python o Ruby. Questo corso è il seguito del corso Introduzione a Julia e parla di cose come i cicli e la temporizzazione, così puoi sfruttare al massimo la velocità e le prestazioni di Julia.

Metti alla prova le tue basi di Julia

Partendo dai concetti base del corso introduttivo, sarai un passo più vicino a diventare un esperto di Julia. Prima di tutto imparerai a conoscere i diversi tipi di loop, uno degli strumenti più comuni in Julia e in tutti i linguaggi di programmazione.

Copertina Strutture dati avanzate in Julia

Ti occuperai anche di strutture dati avanzate, come dizionari, tuple e strutture. In più, imparerai a creare le tue funzioni Julia per riutilizzare il codice e a ottimizzarlo per renderlo il più efficiente possibile.

Alla fine di questo corso, sarai in grado di usare operazioni DataFrame più complesse per controllare e pulire un set di dati globale sulle vendite di videogiochi suddiviso per regione. Potrai anche usare le tue conoscenze di Python e R in Julia grazie ai pacchetti PyCall e RCall, che ti permettono di usare le funzioni Python e R in Julia. Alla

fine del corso, avrai una solida base di programmazione in Julia che potrai continuare a sviluppare con altri corsi.

Prerequisiti

Introduction to Julia
1

Cicli e intervalli

I cicli sono uno dei concetti chiave alla base di Julia. In questo capitolo imparerai i cicli for e while e come usarli per iterare su strutture dati che già conosci. Vedrai anche gli intervalli (ranges), uno strumento utile per generare sequenze di dati.
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2

Strutture dati

Questo capitolo amplia la tua conoscenza delle strutture dati disponibili in Julia. Impara a usare tuple, dizionari, array multidimensionali e struct per archiviare e attraversare i dati in modo rapido ed efficiente.
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3

Funzioni avanzate in Julia

In questo capitolo approfondirai le funzioni, esplorando argomenti posizionali, keyword e predefiniti. Tratterai anche la misurazione dei tempi di esecuzione, per capire a fondo come valutare quanto tempo impiega il tuo codice. Il capitolo si chiuderà con un progetto pratico sulla scrittura di funzioni personalizzate per risolvere problemi reali.
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4

Operazioni sui DataFrame e pacchetti Python/R in Julia

Questo capitolo finale introdurrà le funzioni anonime e riprenderà una delle funzionalità più potenti di Julia: il multiple dispatch. Imparerai a usare in Julia le funzioni dei pacchetti Python e R e scoprirai come ripulire e modificare i dati all’interno dei DataFrame.
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Julia intermedio
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