skip to Main Content
Instituut voor toegepaste statistiek en data-analyse Geaccrediteerd door de Vereniging voor Statistiek

Cursus wetenschappelijk programmeren met Julia

Juilia is een high-level dynamische programmeertaal met zeer goede performance en wordt vooral gebruikt voor technische, numerieke and statistische berekeningen.. Julia heeft de leesbaarheid van Python, de mogelijkheden van Matlab.R en de snelheid van C. De opleiding is een kick-start in Julia:  Je krijgt een gedegen fundament in de eigenschappen van de programmeertaal Julia en past ze in interactieve lesonderdelen toe. Je leert de belangrijkste voordelen van de taal Julia, hoe je deze taal effectief inzet en hebt na afloop een julia scripts en  projecten bedacht, geschreven en voltooid.

Doelgroep
– Je hebt van Julia gehoord, maar nog niet de tijd gevonden om je er in te verdiepen.
– Academici die een carrière ambiëren als wetenschappelijk programmeur of Data Scientist.
– Data Scientists,die hun palet aan programmeertalen willen uitbreiden met een nieuwe veelbelovende wetenschappelijke programmeertaal.
– Matlab-gebruikers, die op zoek zijn naar gratis open source tools

Vereiste voorkennis en vaardigheden
● Ervaring in het (wetenschappelijk) programmeren bijvoorbeeld Python, R of Matlab Je weet onder andere wat een variabele, array en for loop is.

Doel van de cursus
Na afloop van de cursus kun je:

  • Een concreet probleem vertalen in een Julia programma
  • Aan te geven waar de winst in performance en uitdrukkingskracht van Julia zit ten opzichte van andere populaire tools.
  • Gegevens inlezen in Julia.
  • Interactief werken met Julia scripts of deze geautomatiseerd aanroepen.
  • Om de effectiviteit van de cursus zo hoog mogelijk te maken vragen we cursisten om zich voor elke bijeenkomst in te lezen. Tijdens de contacturen ligt de nadruk op oefening onder begeleiding van onze docenten. Cruciale of lastige onderdelen zullen tijdens de cursusdagen wel centraal worden behtandeld.

Inhoud

Introductie Julia
Wat is Julia?
Hoe te installeren en Julia scripts uit te voeren
Variabelen
Stringvariabelen
Arrays
Dictionaries
Operatoren
Functies en methoden
Loops
Dispatching
Types en type inference
Bestanden lezen en schrijven
Macros in Julia
Error handling
Plotten in Julia
Werken met Notebooks
Performance tips

Kosten
De kosten van de 2-daagse cursus bedragen € 1475 . De cursusprijs is vrijgesteld van BTW (BTW-tarief 0%) en is inclusief cursusmateriaal, deelnamecertificaat, koffie / thee en lunches. Het boek R for Data Science is inbegrepen in de cursusprijs.

Cursusdata
9, 10 januari 2020

In-company training
Deze training kan in huis (bij uw organisatie) worden gegeven. In overleg past tridata de cursus  aan de  wensen van de cursisten. Voor meer informatie kunt u contact met ons opnemen.

Plaats
Europalaan 400 | 3526 KS Utrecht

Waarom de cursus volgen bij Tridata?.
– Tridata is het enige instituut wat een door de Vereniging voor Statistiek & Operationele Research (VVS-OR) erkende opleiding statistiek aanbiedt.
– De R cursus van tridata is een multidisciplinaire cursus die wordt gegeven door drie verschillende docenten met ruime ervaring op het gebied van R, Julia, statistical modeling en machine learning, statistical software development, tekstanalyse, Tekstmining, datavisualisatie en datamanagement.

Docenten
Dr. Mark van der Loo studeerde cum laude af in de informatische chemie aan de Katholieke Universiteit Nijmegen (een combinatie van scheikunde, wiskunde, en informatica). Na zijn promotie op een onderwerp uit de quantumfysica is hij werkzaam als statistisch onderzoeker bij het CBS met als specialiteit statistical computing and modeling, data cleaning en text processing. Over deze onderwerpen publiceert hij op conferenties en in peer reviewed journals. Mark is expert op het gebied van R, python,  en (multicore) C programming en heeft verschillende R-packages op CRAN gepubliceerd. Een van die packages wordt onder andere door Wikimedia Foundation gebruikt voor tekstanalyse van Wikipedia paginas. Mark werkt sinds 2012 als consultant en docent voor Tridata.

Drs. Edwin de Jonge Studeerde af in de theoretische natuurkunde aan de Katholieke Universiteit Nijmegen. Na zich enkele jaren the hebben gespecialiseerd in softwareontwikkeling is hij als onderzoeker gaan werken bij het CBS met als specialiteit statistical computing and modeling, data management en data visualisatie. Over dit laatste onderwerp publiceerde Edwin onder andere een paper voor de prestigieuze IEEE VisWeek conferentie. Edwin is expert op het gebied van verschillende programmeertalen waaronder C++, javascript, python en R. In die laatste taal ontwikkelde hij een package wat inmiddels meer dan 120.000 maal per maand wordt gedownload van de CRAN servers. Edwin werkt sinds 2012 als consultant en docent voor Tridata.

Back To Top