Dieser Kurs führt Sie in Julia als erste Programmiersprache ein. Julia ist eine dynamische High-Level-Programmiersprache, die speziell für wissenschaftliche Berechnungen entwickelt wurde. Diese Sprache ist besonders nützlich für Anwendungen in den Bereichen Physik, Chemie, Astronomie, Ingenieurwesen, Datenwissenschaft, Bioinformatik und viele mehr. Sie können innerhalb von Coursera mit der Programmierung von Julia beginnen und die Sprache auch über die Kommandozeile, Programmdateien oder ein Jupyter-Notizbuch verwenden. Julia wurde entwickelt, um den Anforderungen des numerischen und wissenschaftlichen Hochleistungsrechnens gerecht zu werden und ist gleichzeitig effektiv für die allgemeine Programmierung. Sie werden in der Lage sein, auf alle verfügbaren Prozessoren und Speicher zuzugreifen, Daten von jedem beliebigen Ort im Internet abzurufen und über jedes beliebige Gerät, das über einen Browser verfügt, jederzeit darauf zuzugreifen. Entdecken Sie mit uns neue Möglichkeiten der Datenverarbeitung. Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein: - mit der Sprache Julia zu programmieren, indem Sie anhand von Aufgaben üben - Ihre eigenen einfachen Julia-Programme von Grund auf zu schreiben - die Vorteile und Möglichkeiten von Julia als Computersprache zu verstehen - in Jupyter-Notebooks mit der Sprache Julia zu arbeiten - verschiedene Julia-Pakete wie Plots, DataFrames und Stats zu verwenden Der Kurs wird durch Videovorlesungen, Bildschirmdemonstrationen, Quizspiele und praktische, von Experten begutachtete Projekte vermittelt, die Ihnen die Möglichkeit geben, mit den Paketen zu arbeiten.

Julia Wissenschaftliche Programmierung
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Julia Wissenschaftliche Programmierung


Dozenten: Juan H Klopper
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Bei enthalten
439 Bewertungen
Was Sie lernen werden
Wie Sie mit dem Programmieren in der Programmiersprache Julia beginnen.
Die Vorteile und Möglichkeiten von Julia als Computersprache.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Computerprogrammierung
- Kategorie: Datenvisualisierung
- Kategorie: Explorative Datenanalyse
- Kategorie: Wissenschaftliche Visualisierung
- Kategorie: Andere Programmiersprachen
- Kategorie: Epidemiologie
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Daten importieren/exportieren
- Kategorie: Skripting
- Kategorie: Rechnerische Logik
- Kategorie: Numerische Analyse
- Kategorie: Plot (Grafiken)
- Kategorie: Statistische Programmierung
- Kategorie: Grundsätze der Programmierung
- Kategorie: Statistische Hypothesenprüfung
- Kategorie: Box Plots
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Deskriptive Statistik
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Jupyter
- Kategorie: Mathematische Software
Wichtige Details

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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Dozenten

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 14. Dez. 2020
Really great pacing, practical examples and quizzes without being overwhelming. Great for both beginners in programming and statistics, and for those with some experience. Awesome lesson, thank you!
Geprüft am 19. Mai 2021
Overall I learned a lot, but the pacing was strange and some of the things in the quizzes were not taught well or were taught in the chapter after the quiz.
Geprüft am 1. Feb. 2017
This course is more like a lesson for data science, most of them are organized for plotting curve and making diagrams. This is good. But I was expected a more detailed lesson toward Julia itself.
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
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¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.




