University of Cape Town
Julia Programmation scientifique
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Julia Programmation scientifique

Juan H Klopper
Henri Laurie

Instructeurs : Juan H Klopper

38 169 déjà inscrits

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4.4

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Apprenez à votre propre rythme
94%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
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Ce que vous apprendrez

  • Comment commencer à coder dans le langage de programmation Julia.

  • Les avantages et les capacités de Julia en tant que langage informatique.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Julia (Langage de programmation)
  • Catégorie : Programmation Informatique
  • Catégorie : Visualisation de Données

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Il y a 4 modules dans ce cours

Bienvenue à Julia Scientific Programming. Au cours des quatre prochaines semaines, nous allons vous fournir une introduction à ce que Julia peut offrir. Cela vous permettra d'apprendre les bases du langage et de stimuler votre imagination sur la façon dont vous pouvez utiliser Julia dans votre propre contexte. Il s'agit avant tout pour vous d'explorer Julia - nous ne pouvons que démontrer certaines de ses capacités et vous encourager à faire les premiers pas. Pour ceux d'entre vous qui ont une expérience de la programmation, le cours est destiné à vous donner un coup de pouce dans l'utilisation de ce langage. Si vous êtes un programmeur novice ou débutant, vous devriez suivre le codage simple tout en reconnaissant que le fait de travailler sur le matériel ne suffira pas à faire de vous un programmeur compétent en quatre semaines. Vous pourriez considérer ce cours comme le "premier rendez-vous" au début d'une longue et belle relation. Il y a tant de choses que vous devrez apprendre et découvrir. Nous vous souhaitons bonne chance et espérons que vous apprécierez le cours ! Meilleurs vœux, Henri et Juan

Inclus

16 vidéos6 lectures7 devoirs1 sujet de discussion

Dans notre étude de cas, nous utilisons Julia pour stocker, tracer, sélectionner et découper les données de l'épidémie d'Ebola. À partir de données réelles, nous expliquons comment travailler dans Julia en utilisant des tableaux et des boucles for pour travailler avec les structures. À la fin de ce module, vous serez en mesure de : créer un tableau à partir de données ; apprendre à utiliser les structures logiques IF et FOR ; effectuer un découpage de tableau de base, obtenir les données d'incidence et générer le nombre total de cas ; utiliser Plots pour générer des graphiques et tracer des données ; et combiner les sorties de données Ebola pour montrer un graphique de l'incidence de la maladie dans plusieurs pays.

Inclus

9 vidéos1 lecture3 devoirs1 évaluation par les pairs

dans cette semaine, nous démontrons comment il est possible d'utiliser Julia dans l'environnement notebook pour interpréter un modèle et son adaptation aux données de l'épidémie d'Ebola. Pour ce faire, nous appliquons le modèle compartimental SIR bien connu en épidémiologie. Le modèle SIR identifie trois compartiments, à savoir S = nombre de personnes sensibles, I = nombre de personnes infectieuses et R = nombre de personnes guéries. À la fin de ce module, vous serez en mesure de : comprendre les modèles SIR ; décrire les paramètres de base d'un modèle SIR ; tracer la courbe prédite par le modèle et les données sur le même diagramme ; ajuster les paramètres du modèle afin que la courbe prédite par le modèle soit proche (ou plutôt aussi proche que possible) des données.

Inclus

9 vidéos1 lecture2 devoirs1 évaluation par les pairs

En tant que langage informatique scientifique, Julia a de nombreuses applications et est particulièrement bien adapté au travail sur les données. Dans ce dernier module, nous utiliserons les statistiques descriptives comme sujet pour explorer la puissance de Julia. Cette semaine devrait vous permettre d'approfondir les concepts introduits au cours des semaines 1 et 2. Vous serez également initié à des méthodes plus efficaces de gestion et de visualisation de vos données. Nous avons également inclus du matériel supplémentaire pour ceux qui veulent explorer davantage Julia autour des fonctions et des collections. A la fin de ce module, vous serez capable de : 1. Créer des variables aléatoires à partir de valeurs de points de données 3. Construire vos propres Dataframes 4. Créer une variété de visualisations de données 5. Effectuer des tests statistiques 6. Apprenez à exporter vos données.

Inclus

9 vidéos4 lectures3 devoirs1 évaluation par les pairs1 laboratoire non noté

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
4.5 (82 évaluations)
Juan H Klopper
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GD
5

Révisé le 14 déc. 2020

MH
4

Révisé le 1 févr. 2017

SK
4

Révisé le 12 mars 2017

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