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.

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.

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.