Formation Introduction à Julia

Introduction à Julia

• Quel créneau est comblé par Julia
• Comment Julia peut vous aider dans l'analyse de données
• À quoi pouvez-vous vous attendre de ce cours
• Premiers pas avec le REPL de Julia
• Environnements alternatifs pour le développement sous Julia : Juno, IJulia et Sublime-IJulia
• L'écosystème Julia : documentation et recherche de paquets
• 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 en Julia

Types scalaires

• Qu'est-ce qu'une variable ? Pourquoi utilise-t-on un nom et un type pour elle ?
• Entiers
• Nombres en virgule flottante
• Nombres complexes
• Nombres rationnels

Tableaux

• Vecteurs
• Matrices
• Tableaux multidimensionnels
• Tableaux hétérogènes (tableaux cellulaires)
• Compréhensions

Autres types élémentaires

• Tuples
• Plages de valeurs
• Dictionnaires
• Symboles

Construction de vos propres types

• Types abstraits
• Types composites
• Types composites paramétriques

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 paramétriques
• Fonctions modifiant leurs entrées
• Fonctions anonymes
• Arguments de fonction optionnels
• Arguments de fonction obligatoires

Constructeurs

• Constructeurs internes
• Constructeurs externes

Flux de contrôle

• Expressions composées et étendue de visibilité (portée)
• Évaluation conditionnelle
• Boucles
• Gestion des exceptions
• Tâches

Organisation du code

• Modules
• Paquets

Métaprogrammation

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

Lecture et écriture de données

• Système de fichiers
• Entrées/sorties de données
• Entrées/sorties de données de bas niveau
• DataFrames

Distributions et statistiques

• Définir des distributions
• Interface pour évaluer et échantillonner 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 l'implémentation par passage de messages de Julia
• Appels et récupérations à distance
• Map parallèle (pmap)
• Boucle for parallèle
• Ordonnancement via des tâches
• Tableaux distribués