Lenguajes y Fundamentos de Programación · LNG-120

Julia desde cero

Tipos, despacho múltiple y ecosistema científico de Julia con la sintaxis cercana a Python.

Bajo demanda Iniciación 6 módulos · 30 clases

Formato asíncrono Ingeniería / Industria, Desarrollo Julia, JupyterLab

DESARROLLO DATOS JUPYTER

Lo que aprenderás

Escribir funciones en Julia con anotaciones de tipo y comprender el sistema de tipos paramétricos.
Definir varios métodos de una misma función y entender cómo se resuelve el despacho múltiple.
Operar con arrays y matrices aprovechando la difusión con el operador punto.
Gestionar paquetes y entornos con Pkg y los ficheros Project.toml y Manifest.toml.
Cargar y explorar datos tabulares con DataFrames y CSV y representarlos con Plots.
Resolver un problema numérico completo: sistema lineal, integración y ajuste de curva.

Contenido del curso

6 módulos · 30 clases en vídeo · práctica guiada en cada módulo

Módulo 1 · Primeros pasos 5 clases

Qué resuelve Julia y en qué se diferencia de Python y R
Julia sobre JupyterLab: celdas, REPL y ayuda
Sintaxis básica, variables y operadores
Cadenas, interpolación y símbolos
Control de flujo y comprensiones

Módulo 2 · Funciones y despacho múltiple 5 clases

Definir funciones y funciones anónimas
Argumentos posicionales, con nombre y valores por defecto
Anotar tipos en la firma de una función
Métodos múltiples de una misma función
Cómo elige Julia el método y cómo comprobarlo

Módulo 3 · El sistema de tipos 5 clases

Tipos abstractos y concretos
Jerarquía de tipos y subtipado
Structs mutables e inmutables
Tipos paramétricos
Diseñar una jerarquía propia para un problema físico

Módulo 4 · Arrays y álgebra lineal 5 clases

Crear e indexar arrays y matrices
Difusión con el operador punto
Vistas frente a copias
LinearAlgebra: sistemas, factorizaciones y valores propios
Operaciones sobre filas y columnas

Módulo 5 · Paquetes y datos 5 clases

Pkg: añadir paquetes y fijar versiones
Project.toml y Manifest.toml para entornos reproducibles
Leer ficheros con CSV y trabajar con DataFrames
Filtrar, agrupar y resumir tablas
Gráficos con Plots y sus backends

Módulo 6 · Cálculo numérico aplicado 5 clases

Resolver un sistema de ecuaciones lineales
Integración numérica y ecuaciones diferenciales
Ajuste de curvas y optimización sencilla
Comprobar resultados y controlar el error
Proyecto de cierre: modelo numérico completo con datos y gráficas

Requisitos

Haber programado antes en cualquier lenguaje, aunque sea a nivel básico.
No se necesita experiencia previa con Julia ni con computación científica.
Basta con un navegador: se trabaja con Julia sobre JupyterLab.

Descripción

Quien calcula a diario acaba con dos códigos: un prototipo cómodo en un lenguaje interpretado y una versión rápida reescrita en C o Fortran cuando el problema crece. Mantener las dos cuesta tiempo y provoca discrepancias que aparecen en el peor momento, normalmente al validar resultados.

Julia existe para evitar esa duplicidad y este curso enseña por qué funciona. Se recorren los tipos y el despacho múltiple, que son la clave del lenguaje, la manipulación de arrays con difusión, la gestión de entornos con Pkg y el ecosistema científico básico: DataFrames, CSV, Plots y las bibliotecas de álgebra lineal, integración y ajuste. Cada bloque termina con ejercicios numéricos resueltos en el cuaderno.

Al terminar se escriben programas idiomáticos de Julia y se lee código del ecosistema sin perderse entre métodos, tipos paramétricos y macros. Ese es el punto en el que el lenguaje deja de parecer una curiosidad y empieza a sustituir trabajo real. Es la entrada directa al curso avanzado de rendimiento y computación científica, donde se trabajan la estabilidad de tipos, las asignaciones de memoria y el paralelismo.

¿Para quién es este curso?

Ingenieros de cálculo y simulación que arrastran prototipos lentos y versiones reescritas en otro lenguaje.
Desarrolladores científicos que evalúan Julia para sustituir parte de su código numérico.
Personal de I+D que necesita resolver problemas numéricos sin depender de licencias de software comercial.