Julia Computing

Cursus Julia Computing

De cursus Julia Computing biedt een diepgaande introductie in de krachtige programmeertaal Julia. Deze cursus begint met een overzicht van Julia's JIT compiler en de installatie van pakketten, evenals het gebruik van Julia online via JuliaBox in combinatie met Jupyter notebooks. Belangrijke kenmerken van Julia, zoals parallelle verwerking, multiple dispatch en homoiconic macros, komen aan bod.

Julia Syntax

Vervolgens behandelen we de syntax van de Julia taal, inclusief variabelen, datatypes, operators, klassen en objecten, en control flow structuren. Ook de samengestelde datastructuren zoals arrays, sets, dictionaries en matrices worden besproken, inclusief operaties zoals generator expressions en broadcasting.

Functies in Julia

Een belangrijk onderdeel van de cursus Julia Computing zijn de functies in Julia. We behandelen functies met meerdere inputs en outputs, variable argument lists, evenals anonymous functions en higher order functies zoals map en reduce.

Plotting met Julia

In de cursus Julia Computing besteden we ook aandacht aan het lezen, verwerken en plotten van data in Julia. We leren hoe we CSV en DLM-bestanden kunnen inlezen in DataFrames en hoe we statistische berekeningen kunnen maken met de pandas library. Daarnaast komt data visualisatie aan bod met plot libraries zoals Plotly en Bokeh.

Julia en Data

We gaan verder met hoe we in Julia SQL en NoSQL databases kunnen benaderen en hoe we REST Services kunnen gebruiken voor het inlezen van JSON en XML data.

Julia's Interoperabiliteit

Tot slot bespreken we in de cursus Julia Computing de interoperabiliteit van Julia met andere talen zoals Fortran en C. Ook worden enkele geavanceerde toepassingen van Julia, zoals cloud computing, behandeld. Voor wie geïnteresseerd is in data-analyse, kan ook de cursus Data Analyse met Python interessant zijn.

Doelgroep Cursus Julia Computing

De cursus Julia Computing is bestemd voor Big Data analisten en wetenschappers die Julia willen gebruiken om hun data te analyseren en voor het maken van statische analyses.

Voorkennis cursus Julia Computing

Ervaring met programmeren is bevorderlijk voor een goede begripsvorming maar is niet vereist.

Uitvoering Training Julia Computing

De theorie wordt behandeld aan de hand van presentaties en voorbeelden. De concepten worden toegelicht met demo's. Daarna is er tijd om er zelf mee te oefenen. Juno wordt gebruikt als ontwikkelomgeving. De cursustijden zijn van 9.30 tot 16.30.

Certificering Cursus Julia Computing

De deelnemers krijgen na het goed doorlopen van de cursus een officieel certificaat Julia Computing.

Modules

Module 1 : Julia Intro

• Intro Julian World
• JIT Compiler
• Installing Julia
• JuliaBox
• Package Installation
• Role in Data Science
• Julia Features
• Parallel Processing
• Multiple Dispatch
• Homoiconic Macros
• Interlanguage Cooperation

Module 2 : Julia Language

• Variables
• Data Types
• Number Systems
• Classes and Objects
• Object References
• Floating Points
• Flow Control
• Operators
• Strings
• String Interpolation
• Common String Functions

Module 3 : Data Structures

• Arrays and Indexing
• Multiple Dimensions
• Generator Expressions
• Sorting
• Ellipsis Operator
• Sets
• Dictionaries
• Keys and Values
• Matrices
• Matrix Multiplication
• Broadcasting

Module 4 : Functions

• Defining Functions
• Parameter Passing
• Multiple Inputs
• Variable Argument Lists
• Multiple Outputs
• Anonymous Functions
• Map and Reduce
• Multiple Dispatches
• Operators as Functions
• Returning Functions

Module 5 : Working with Data

• Stream and Text I/O
• Byte Array Streaming
• Reading Files
• Structured Data Sets
• CSV and DLM Files
• DataFrames
• RDataSets
• Statistics and Estimations
• Pandas
• Time Series

Module 6 : Plotting

• Data Visualization
• Plot as Object
• Plots Package
• Default Plot Behavior
• Decorating Plots
• SubPlots
• Graphic Engines
• Plotly
• Bokeh
• Images

Module 7 : Databases

• Database Interface
• ODBC and JDBC
• SQLite
• NoSQL Datastores
• Key Value Systems
• Document Datastores
• RESTful interfacing
• HTTP Verbs
• JSON and XML

Module 8 : Interoperability

• Calling C and Fortran
• Julia API
• Calling API from C
• Metaprogramming
• Symbols
• Macros
• Error Handling
• Redirection and Pipes
• Parallel Operations

Module 9 : Working with Julia

• Networking
• Frequency Analysis
• Stochastic Simulations
• Bayesian Methods
• Optimization Problems
• JuliaWeb Group
• Cloud Services
• AWS Cloud
• Google Cloud