Formation langage Julia
Découvrez Julia : un langage moderne, rapide et expressif pour le calcul scientifique et la data science haute performance.
Prochaines sessions en cours de programmation
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La formation langage Julia vous initie en 2 jours à un langage moderne combinant la lisibilité de Python et la performance du C. Vous savez lancer des projets basés sur le langage Julia : installation, environnements, gestion des packages avec Pkg. Vous maîtrisez les forces et les faiblesses du langage : performance native, multiple dispatch, typage progressif, écosystème scientifique en croissance, communauté plus restreinte. Vous identifiez les outils nécessaires et les principes de codage en Julia : types, fonctions, modules, métaprogrammation. La formation aborde les principaux packages scientifiques (DataFrames.jl, Plots.jl, Flux.jl, DifferentialEquations.jl) et s’appuie sur des cas concrets de calcul scientifique et de data science. Idéale pour chercheurs, ingénieurs et data scientists confrontés à des contraintes de performance.
Objectifs pédagogiques
- Lancer des projets basés sur le langage Julia
- Maîtriser les forces et les faiblesses du langage
- Identifier les outils nécessaires et les principes de codage en Julia
2 jours, 14 heures de pratique
Chaque journée alterne apports théoriques courts et ateliers pratiques. Programme ajustable en intra-entreprise.
1 Découverte du langage Julia et programmation
• Présentation de Julia : forces et faiblesses
• Installation, environnements et gestion des packages (Pkg)
• Syntaxe de base : types, variables, fonctions
• Structures de contrôle et de données
• Le multiple dispatch et le système de types
• Modules et organisation du code
2 Data science et calcul scientifique
• Manipulation de données avec DataFrames.jl
• Visualisation avec Plots.jl
• Calcul numérique et algèbre linéaire
• Machine learning avec Flux.jl
• Interopérabilité avec Python et R
• Atelier : cas concret de calcul scientifique
Profils et prérequis
Profils concernés
- Chercheur et ingénieur en calcul scientifique
- Data scientist confronté à des contraintes de performance
- Développeur curieux des langages modernes
Prérequis
- Bonne maîtrise d'un langage de programmation (Python, R, Matlab ou équivalent)
- Notions de calcul scientifique appréciées
Modalités pédagogiques
- En présentiel à Paris ou à distance ou en classe virtuelle, aux mêmes horaires et avec le même formateur.
- Apports théoriques courts puis ateliers pratiques sur des jeux de données réels, corrigés en direct.
- Formateur praticien de la data en entreprise, groupe limité à 8 participants.
- Supports de cours, jeux de données et corrigés remis à chaque participant.
- Émargement à chaque demi-journée, en salle comme à distance, et certificat de réalisation en fin de formation.
Les logiciels et technologies
Les outils que vous manipulerez tout au long de la formation.
Outils d'évaluation des compétences
- Quiz et QCM à la fin de chaque module pour valider l’acquisition des connaissances théoriques.
- Mini-projets guidés (manipulation de DataFrames, visualisation) Auto-évaluation sur la compréhension et la mise en application des concepts.
- Feedback individuel : chaque participant se voit proposer un bilan de ses points forts et axes d’amélioration.
Informations pratiques
Reconnaissance, inscription et accessibilité
Reconnaissance, inscription et accessibilité
Reconnaissance
- Formation non certifiante.
- Une attestation de formation est remise à l'issue de la formation.
Inscription
- Inscription en ligne ou au 01.72.25.40.82.
- Vérification de vos objectifs et des prérequis, puis convention (entreprise) ou contrat (particulier).
- Convocation envoyée avant le démarrage.
- Inter : inscription jusqu'à la veille de la session, dans la limite des places.
- Intra : mise en place sous 3 semaines.
- OPCO : demande à déposer avant le début de la formation.
Accessibilité
- Formation accessible aux personnes en situation de handicap, en présentiel comme à distance.
- Adaptations étudiées avant l'inscription avec notre référent handicap : accessibilité de nos formations.
Une formation finançable
Selon votre situation, cette formation peut être prise en charge par un financeur. Notre équipe vous accompagne dans le montage du dossier et vous fournit devis, programme et convention.
Salarié : Plan de développement des compétences de votre entreprise, avec prise en charge possible par votre OPCO.
Indépendant, dirigeant, profession libérale : Fonds d'assurance formation de votre activité (AGEFICE, FIF PL, FAFCEA…).
Demandeur d'emploi : Aide individuelle à la formation (AIF) de France Travail, sur accord de votre conseiller.
Financement personnel : Paiement en plusieurs fois possible.
CPF : Nos formations ne sont pas certifiantes : elles ne sont pas éligibles au Compte personnel de formation.
Avis sur la formation
Comment cette note est calculée. Moyenne des notes globales attribuées par les participants de cette formation dans le questionnaire de satisfaction remis en fin de session : 4,8 / 5, sessions inter et intra confondues. Tous nos indicateurs de résultats et leur méthode →
FAQ
Quelle est la durée de la formation et sous quels formats est-elle proposée ?
La formation dure 2 jours (14 heures) et se déroule en présentiel ou à distance, en groupe limité à 8 participants pour préserver l'interactivité et la pratique.
Quels sont les prérequis pour suivre cette formation ?
Pour suivre cette formation dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir : Bonne maîtrise d'un langage de programmation (Python, R, Matlab ou équivalent); Notions de calcul scientifique appréciées.
Pourquoi choisir Julia plutôt que Python ?
Julia combine une syntaxe lisible et des performances proches du C, ce qui le rend pertinent pour le calcul scientifique intensif. La formation détaille ses forces et ses limites.
Faut-il déjà savoir programmer ?
Oui, une bonne maîtrise d'un langage de programmation (Python, R, Matlab ou équivalent) est recommandée pour suivre cette formation.
Prêt à monter en compétences ?
Inscrivez-vous à l'une de nos sessions programmées, ou optez pour une formation intra sur mesure adaptée à votre équipe.
Une question ? Appelez-nous au 01.72.25.40.82
Cette formation langage Julia vous initie en 3 jours à un langage moderne combinant la lisibilité de Python et la performance du C. Vous découvrez la syntaxe, les types, le multiple dispatch, la manipulation de données et les principaux packages scientifiques (DataFrames.jl, Plots.jl, Flux.jl). La formation s’appuie sur des cas concrets de calcul scientifique et de data science. Idéale pour chercheurs, ingénieurs et data scientists confrontés à des contraintes de performance.