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Código del Curso
juliaintro
Duración
14 horas (usualmente 2 días, incluidas las pausas)
Requerimientos
Configuración de aplicaciones y servicios
Configuración de NSS y PAM
Gestión de usuarios de sistemas con OpenLDAP
Apache - Mecanismo de configuración Auth básico
Herramientas GUI
Phpldapadmin - Instalación y configuración
Descripción General
Este curso está orientado a analistas de datos, así como a científicos de investigación. Julia es un lenguaje de programación emergente con un fuerte enfoque en precisión numérica, computación científica y estadísticas. Se ha ganado la mayor parte de su reputación debido a su velocidad de ejecución en conjunto con su facilidad de programación. Lo menos destacado, aunque es cierto, es que
- Julia tiene una gran cantidad de herramientas integradas y externas para la computación distribuida y paralela,
- Facilita la construcción de estructuras de datos definidas por el usuario,
- Lo que hace que sea fácil de hacer metaprogramación, por lo tanto, también para definir su propia DSLs,
- Permite interactuar con varios otros lenguajes de programación como C, Python y R,
- Proporciona un paradigma de programación de múltiples despachos, que de muchas maneras le ayuda a organizar su código y le hace un mejor programador y ingeniero de software.
Programa del Curso
Introducción a Julia
- ¿Qué lugar ocupa Julia?
- ¿Cómo puede ayudarle Julia con el análisis de datos?
- Lo que se puede esperar para salir de este curso
- Introducción a REPL de Julia
- Entornos alternativos para el desarrollo de Julia: Juno, IJulia y Sublime-IJulia
- El ecosistema de Julia: documentación y búsqueda de paquetes
- Obteniendo más ayuda: foros de Julia y comunidad de Julia
Cuerdas: Hola mundo
- Introducción a Julia REPL y ejecución de lotes vía "Hello World"
- Tipos de cadenas Julia
Tipos escalares
- Qué es una variable? ¿Por qué usamos un nombre y un tipo para ello?
- Enteros
- Números de punto flotante
- Números complejos
- Numeros racionales
Matrices
- Vectores
- Matrices
- Arrays multidimensionales
- Arrays heterogéneos (matrices de células)
- Comprensiones
Otros tipos elementales
- Tuples
- Gamas
- Diccionarios
- Símbolos
Construyendo sus propios tipos
- Tipos abstractos
- Tipos compuestos
- Tipo de compuesto paramétrico
Funciones
- Cómo definir una función en Julia
- Julia funciona como métodos que funcionan en tipos
- Envío múltiple
- ¿Cómo múltiples despacho difiere de la tradicional orientada a objetos de programación
- Funciones paramétricas
- Funciones que cambian su entrada
- Funciones anónimas
- Argumentos de funciones opcionales
- Argumentos de función necesarios
Constructores
- Constructores internos
- Constructores externos
Flujo de control
- Expresiones compuestas y alcance
- Evaluación condicional
- Bucles
- Manejo de excepciones
- Tareas
Organización del código
- Módulos
- Paquetes
Metaprogramación
- Símbolos
- Expresiones
- Citando
- Representación interna
- Parsing
- Evaluación
- Interpolación
Leer y escribir datos
- Sistema de archivos
- E / S de datos
- E / S de datos de nivel inferior
- Dataframes
Distribuciones y Estadísticas
- Definición de distribuciones
- Interfaz para evaluar y tomar muestras de las distribuciones
- Media, varianza y covarianza
- Evaluación de la hipótesis
- Modelos lineales generalizados: un ejemplo de regresión lineal
Trazado
- Paquetes de trazado: Gadfly, Winston, Gaston, PyPlot, Plotly, Vega
- Introducción a Gadfly
- Interact y Gadfly
Computación paralela
- Introducción a la implementación del mensaje de Julia
- Llamadas y extracciones remotas
- Mapa paralelo (pmap)
- Paralelo para
- Programación a través de tareas
- Arrays distribuidos
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2020-08-04 2020-08-05Guayaquil - Mall del Sol
