루프는 Julia를 떠받치는 핵심 개념 중 하나입니다. 이 장에서는 for 루프와 while 루프를 배우고, 이미 익숙한 자료 구조를 순회(iterate)하는 방법을 익혀 봅니다. 또한 데이터의 연속된 값을 만들어 내는 유용한 도구인 범위(range)도 다룹니다.

for 루프

For 루프 질문

벡터 순회하기

반복문과 enumerate

중첩 구조 순회하기

While 반복문

while 루프 작성하기

반복을 위한 while 루프

범위

범위 - 반복

범위 정의하기

범위 반복하기

스플랫 언패킹

루프와 범위

이 장에서는 Julia에서 사용할 수 있는 자료 구조에 대한 지식을 확장합니다. 튜플, 딕셔너리, 다차원 배열, 구조체를 사용해 데이터를 빠르고 효율적으로 저장하고 순회하는 방법을 배웁니다.

튜플

옵션

벡터

언제 튜플을 사용해야 할까요?

튜플 생성, 인덱싱, 슬라이싱하기

사람에 대한 NamedTuple 만들기

Dictionaries

타입 미지정 딕셔너리 만들기, 반복 처리

타입 지정 딕셔너리 만들기, 순회하기

딕셔너리의 키/값 수정, get() 사용하기

다차원 배열

1차원과 2차원 배열 만들기

2차원 배열 인덱싱과 슬라이싱

배열 병합

구조체 (Structs)

구조체 정의하기

가변 및 타입 지정 구조체

자료 구조

이 장에서는 함수에 대한 이해를 넓혀 위치 인수, 키워드 인수, 기본 인수를 살펴봅니다. 코드 실행 시간 측정도 다루며, 코드가 실행되는 데 걸리는 시간을 어떻게 측정하는지 탄탄히 이해하게 됩니다. 마지막에는 실제 문제를 해결하기 위한 나만의 함수를 작성하는 종합 실습으로 마무리합니다.

실행 시간과 측정

내장 time 매크로

함수 실행 시간 측정

위치 인수와 기본 인수, 타입 선언

위치 인수 복습

기본 인수

타입 선언

키워드 인자

키워드 인수

가변 인수의 사용

직접 함수 작성하기

직접 함수 작성하기 - struct

Julia의 고급 함수

마지막 장에서는 익명 함수(Anonymous Function)를 소개하고, Julia의 강력한 기능 중 하나인 다중 디스패치(Multiple Dispatch)를 복습합니다. Julia에서 Python과 R 패키지의 함수를 사용하는 방법을 배우고, 데이터프레임에서 데이터를 정리하고 변형하는 방법을 익힙니다.

익명 함수와 다중 디스패치

멀티 디스패치

익명 함수

DataFrame 필터링

Python과 R에서 함수 가져오기

Python과 R 가져오기

Julia에서 사용하는 Python 함수

Julia에서 R 함수 사용하기

데이터 정리

열 이름 바꾸기

결측값 다루기

고급 결측치 처리

축하합니다!

DataFrame 연산과 Julia에서의 Python/R 패키지

StudentsPerformance

Video Game Sales Data

Airline Fleets Data

Introduction to Julia의 핵심 개념을 바탕으로, 이 강의에서는 Julia 전문가에 한 걸음 더 가까워지도록 도와드립니다. 다양한 루프와 딕셔너리, 튜플, 구조체(Struct)와 같은 고급 자료 구조를 학습해요. 코드 재사용성을 높이기 위해 직접 Julia 함수를 정의하는 방법과, 코드를 가능한 한 효율적으로 실행하기 위해 실행 시간을 측정하는 방법도 익힙니다.
강의가 끝날 때쯤이면, 더 복잡한 DataFrame 연산으로 데이터셋을 탐색하고 정리하는 작업이 한결 수월해질 거예요. 또한 PyCall과 RCall 패키지를 통해 Python과 R에서의 지식을 Julia에서 그대로 활용할 수 있게 됩니다.

Introduction to Julia

중급 줄리아 과정으로 실력을 향상하세요. 루프, 고급 데이터 구조, 타이밍 등을 배웁니다.

Julia 중급

중급 Julia 과정으로 Julia 실력을 한 단계 업그레이드하세요. 루프, 고급 데이터 구조, 타이밍 등에 대해 알아보세요. 

구조체 (Structs)

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