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Julia 1.0 Programming Complete Reference Guide
Lernen Sie das dynamische Programmieren mit Julia, um Anwendungen für die Datenanalyse, die Visualisierung, das maschinelle Lernen und das Web zu erstellen. Hauptmerkmale Nutzen Sie die hohe Geschwindigkeit und Effizienz von Julia, um schnelle, effiziente Anwendungen zu erstellen Führen Sie überwachtes und unüberwachtes maschinelles Lernen und Zeitreihenanalysen durch.
Julia bietet die hohe Produktivität und Benutzerfreundlichkeit von Python und R mit der blitzschnellen Geschwindigkeit von C++. Der Zeitpunkt zum Erlernen dieser Sprache war noch nie so günstig wie heute, denn sie wird in vielen Bereichen eingesetzt, z. B. in der Finanztechnologie, der Biotechnologie und der künstlichen Intelligenz (KI).
Sie werden zunächst lernen, wie Sie eine Julia-Plattform einrichten, bevor Sie die verschiedenen eingebauten Typen kennenlernen. Dieser Lernpfad führt Sie durch zwei wichtige Sammlungstypen: Arrays und Matrizen. Sie werden erfahren, wie Typkonvertierungen und Promotionen funktionieren, und in weiteren Kapiteln lernen Sie, wie Julia mit Betriebssystemen und anderen Sprachen interagiert. Sie lernen auch die Verwendung von Makros kennen, was Julia für numerische und wissenschaftliche Berechnungen geeignet macht und wie man externe Programme ausführt.
Nachdem Sie die Grundlagen verstanden haben, geht es in diesem Lernpfad um die Analyse des Iris-Datensatzes mit DataFrames. Bei der Erstellung eines Web Scrapers und einer Webanwendung lernen Sie die Verwendung von Funktionen, Methoden und Mehrfachverteilungen kennen. In den letzten Kapiteln tauchen Sie in das maschinelle Lernen ein, wo Sie ein System zur Empfehlung von Büchern erstellen werden.
Am Ende dieses Lernpfads sind Sie mit Julia gut vertraut und verfügen über die Fähigkeiten, die Sie benötigen, um die hohe Geschwindigkeit und Effizienz von Julia für Ihre Anwendungen zu nutzen.
Dieser Lernpfad enthält Inhalte aus den folgenden Packt-Produkten: Julia 1. 0 Programming - Second Edition von Ivo Balbaert Julia Programming Projects von Adrian Salceanu Was Sie lernen werden Erstellen Sie Ihre eigenen Typen, um das eingebaute Typsystem zu erweitern Visualisieren Sie Ihre Daten in Julia mit Plotting-Paketen Untersuchen Sie die Verwendung eingebauter Makros zum Testen und Debuggen Integrieren Sie Julia mit anderen Sprachen wie C, Python und MATLAB Analysieren und manipulieren Sie Datensätze mit Julia und DataFrames Entwickeln und betreiben Sie eine Webanwendung mit Julia und dem HTTP-Paket Bauen Sie ein Empfehlungssystem mit überwachtem maschinellem Lernen Für wen dieses Buch ist
Wenn Sie ein Statistiker oder Datenwissenschaftler sind, der einen Schnellkurs in der Programmiersprache Julia absolvieren und gleichzeitig Big-Data-Anwendungen erstellen möchte, ist dieser Lernpfad genau das Richtige für Sie. Grundkenntnisse in Mathematik und Programmierung sind ein Muss. Inhaltsverzeichnis Installation der Julia-Plattform Variablen, Typen und Operationen Funktionen Kontrollfluss Auflistungstypen Weitere Informationen zu Typen, Methoden und Modulen Metaprogrammierung in Julia E/A, Vernetzung und paralleles Rechnen Ausführen externer Programme Die Standardbibliothek und Pakete Erstellen unserer ersten Julia-Anwendung Einrichten des Wiki-Spiels Aufbau des Wiki-Spiel-Web-Crawlers Hinzufügen einer Web-UI für das Wiki-Spiel Implementieren von Empfehlungssystemen mit Julia Maschinelles Lernen für Empfehlungssysteme
| ISBN: | 9781838822248 |
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| Einband: | Taschenbuch |
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