通过一份全面的指南，发掘Julia编程语言在数据分析和建模方面的全部潜力，涵盖了从语法到高级技术的所有内容

你可能听说过很多关于Julia以及它为何是数据科学的未来，但你不知道从哪里开始。我有一个完美的解决方案供你参考，那就是查看免费的Julia编程语言书籍清单，这将为你准备软件工程和数据科学相关的任务。

你将学习到有关数据框架、数据可视化、机器学习、创建和运行Web服务的Julia库。此外，你还将学习面向对象编程、元编程和并行计算。

1. Think Julia

Think Julia: How to Think Like a Computer Scientist是由Ben Lauwens和Allen B. Downey编写的一本书，适合从初学者到有经验的程序员学习Julia。

本书从介绍Julia开始，解释了它是什么，如何工作，以及为什么它与其他编程语言不同。然后作者简要介绍了Julia的历史，并讨论了它目前的发展和未来潜力。

本书用简单的例子说明每个概念，并在每章末尾提供练习以巩固学习。

本书还涵盖了更高级的主题，包括数组、矩阵、字符串和输入/输出。此外，它还涵盖了面向对象编程、元编程和并行计算。

2. Julia as a Second Language

Erik Engheim编写的Julia as a Second Language是另一本面向程序员的初学者友好的指南，他们已经熟悉另一种编程语言，并想将Julia作为第二种语言学习。

本书以介绍Julia及其历史开始，接着讨论了它的特点、优点和独特卖点。它将Julia与其他流行的编程语言（如Python、MATLAB和R）进行了比较。

本书还涵盖了面向对象、函数式编程和高级主题，如数组、矩阵、字符串和输入/输出。作者还涵盖了元编程、并行计算以及如何使用外部库和包。

3. Statistics with Julia

Hayden Klok和Yoni Nazarathy编写的Statistics with Julia是使用Julia编程语言进行统计分析的全面指南。这适用于任何想要学习如何使用Julia执行统计分析和建模的人。

本书涵盖了基本语法，接着介绍了统计学基础，包括概率论、描述性统计、统计推断、统计方法和模型，包括线性回归、逻辑回归、聚类和时间序列分析。

本书还介绍了如何处理外部数据源，包括CSV文件和数据库，以及如何使用Julia的绘图库可视化数据。

你将学习到有关统计分析的可重复性以及如何组织和记录代码和数据。

4. Julia Data Science

Storopoli、Huijzer和Alonso编写的Julia Data Science是一本关于如何使用Julia编程进行数据科学相关任务的开源和开放获取的书籍。

本书以解释数据科学和软件工程是什么开始，然后解释了为什么要花时间学习在工作招聘中从未提到的语言。

本书从介绍Julia语法、数据结构、文件系统和标准库开始。然后，它转向重要的数据分析和建模主题，包括使用数据框架和数据可视化库。

本书写作精细，易于理解，并为初学者或有经验的数据科学家提供了数据分析和建模库的全面介绍。

5. Julia for Data Analysis

Bogumi? Kami?ski编写的Julia for Data Analysis是一本实用指南，适用于有经验的数据分析师、程序员和想要学习如何使用Julia进行有效数据分析和报告的初学者。

这本书分为两部分。

第一部分介绍了Julia编程的基础，您将学习语法、循环和数据结构。接下来，您将学习创建可扩展项目时重要的Julia语言元素。

第二部分介绍了数据分析工具箱。在这一部分中，您将学习使用数据框处理数据，清理、操作和转换数据以进行分析，并创建用于共享数据分析结果的 Web 服务。证书数据科学家专业人员Abid Ali Awan(@1abidaliawan)热爱构建机器学习模型。目前，他专注于内容创作，并撰写有关机器学习和数据科学技术的技术博客。Abid拥有技术管理硕士学位和电信工程学士学位。他的愿景是使用图神经网络构建AI产品，帮助那些有心理疾病困扰的学生。