Curso de Julia

Fechas:

26 y 27 de octubre (13:00 a 16:00 hrs.)

Instructora:

Dr. Claudia Solis-Lemus, University of Wisconsin-Madison

Reseña:

La Dra Claudia Solis-Lemus estudió su licenciatura en Actuaría y Matemáticas Aplicadas en el Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM). Ella se doctoro en Estadística en la Universidad de Wisconsin-Madison con trabajo en inferencia filogenética donde también hizo su maestría en Matemáticas. Actualmente, ella es profesora del Wisconsin Institute for Discovery y el Department of Plant Pathology de la Universidad de Wisconsin-Madison donde trabaja en temas de machine-learning, inferencia filogenética y modelos de alta dimensionalidad.

Resumen:

La informática y cómputo científico ha requerido tradicionalmente el mayor rendimiento, sin embargo, los expertos en el dominio se han trasladado en gran medida a lenguajes dinámicos más lentos para el trabajo diario. Existen muchas buenas razones para preferir lenguajes dinámicos para estas aplicaciones y no se espera que disminuya su uso. Afortunadamente, las técnicas modernas de compilación y diseño de lenguajes permiten eliminar en su mayor parte la desventaja de rendimiento y proporcionar un entorno único lo suficientemente productivo crear prototipos y lo suficientemente eficiente para implementar aplicaciones de alto rendimiento. El lenguaje de programación Julia cumple este papel: es un lenguaje dinámico flexible, apropiado para la computación científica y numérica, con un rendimiento comparable a los lenguajes tradicionales de tipado estático.
Julia es un lenguaje de programación multiplataforma y multiparadigma de tipado dinámico de alto nivel y desempeño para la computación genérica, técnica y científica, con una sintaxis similar a la de otros entornos de computación similares.
Debido a que el compilador de Julia es diferente de los intérpretes utilizados para lenguajes como Python o R, es posible que el rendimiento de Julia no sea intuitivo al principio, pero la curva de aprendizaje se ve recompensada con un programa dinámico cuyo código que es casi tan rápido como C.

Temario (5 hrs.):

Día 1 (26 de octubre)

• 1:00 - 1:30 pm Motivación para aprender Julia
• 1:30 – 2:30 pm Primeros pasos en programación con Julia
• 2:30 – 3:30 pm Introducción a MixedModels.jl

Día 2 (27 de octubre)

• 1:00 – 1:30 pm Sugerencias generales a las preguntas más frecuentes en Julia
• 1:30 – 3:00 pm Ejercicios en Julia con datos reales

En preparación para el curso, favor de leer la información y seguir las indicaciones descritas aquí: https://github.com/crsl4/julia-workshop

La transmisión será en facebook live desde la página

https://www.facebook.com/groups/1118217978549782