Infatti offre vantaggi significativi in termini di prestazioni, efficienza e facilità d’uso.
Julia è stata creata per offrire la semplicità di Python , le capacità statistiche di R e la velocità di C e C++ .
Python è un linguaggio di alto livello con una sintassi semplice che la maggior parte dei programmatori trova facile da usare. Consente ai data scientist di dedicare meno tempo alla scrittura di codice e concentrarsi sulla creazione di modelli. Molte librerie all’interno di Python consentono agli utenti di creare algoritmi statistici ed eseguire la programmazione scientifica.
Tuttavia, uno dei principali svantaggi di Python è la lentezza, sebbene sia facile da usare e offra un alto livello di astrazione, il linguaggio ha un’elevata latenza.
Quando si creano applicazioni di machine learning su larga scala, Python tende a rallentare e possono essere necessari giorni per eseguire modelli predittivi utilizzando il linguaggio.
D’altra parte, linguaggi come C++ offrono un’esecuzione rapida, ma il basso livello di astrazione rende poco pratico, complesso e dispendioso in termini di tempo scrivere codice.
Julia risolve questo problema offrendo facilità d’uso ed efficienza.
È stato progettato per offrire agli utenti una bassa latenza come C++, il che significa che è fino a 5 volte più veloce della libreria Pandas di Python, anche senza il multithreading abilitato.
Inoltre, simile a Python, Julia è un linguaggio di programmazione generico che offre anche capacità statistiche. La sua sintassi è facile da imparare.
Per questo motivo, Julia viene utilizzata sempre più da data scientist, economisti, statistici, scienziati e matematici.
Come accennato in precedenza, Julia è utilizzata da molti professionisti per la sua semplicità e rapidità di esecuzione. Ecco alcuni esempi di dove viene usata la lingua nel mondo reale:
Julia è spesso utilizzata dai data scientist per costruire modelli predittivi. Il linguaggio offre pacchetti di apprendimento automatico come ScikitLearn.jl e Tensorflow.jl , che sono wrapper per le librerie ScikitLearn e Tensorflow in Python.
Molti data scientist preferiscono Julia a Python poiché è più veloce, più facile da eseguire il debug, semplice e ha una migliore gestione dei pacchetti.
Il framework Genie.jl di Julia è simile alla libreria Django in Python e può essere utilizzato per lo sviluppo web full-stack.
Julia è un’ottima alternativa a Python, per lo sviluppo di una applicazione Web dinamica end-to-end.
Se invece stai cercando di creare un’applicazione dashboard con visualizzazioni di dati, è possibile utilizzare Dash.jl , che è equivalente alla libreria Plotly Dash in Python.
Tutti i data scientist hanno la necessità di analizzare ed estrarre informazioni significative dai dati. Julia fornisce agli utenti una raccolta di librerie progettate specificamente per l’analisi e la visualizzazione dei dati.
Julia ha un pacchetto chiamato DataFrames.jl che consente di caricare e manipolare dati in tabella, equivalente a Pandas in Python. Con il multithreading, Julia può essere fino a 20 volte più veloce di Panda.
Julia consente inoltre agli utenti di visualizzare i dati utilizzando Plots.jl , che è simile a Matplotlib in Python.
Ad esempio, puoi creare un semplice grafico a dispersione utilizzando Plots.jl in una singola riga di codice:
E’ anche possibile creare trame animate dinamiche come questa in Julia:
Alcuni altri grafici che puoi creare in Julia includono mappe di calore, grafici a barre, grafici a bolle, grafici violino e grafici a punti.
Julia è ampiamente utilizzata in campi come chimica, fisica, astronomia e bioinformatica.
I professionisti di questi settori spesso hanno bisogno di eseguire analisi statistiche su grandi quantità di dati e Julia ha una vasta gamma di pacchetti che consentono loro di farlo.
BioSequences.jl , Molly.jl e QuantumLab.jl sono alcuni esempi di pacchetti scientifici che possono essere utilizzati per risolvere problemi specifici del dominio in Julia.
Secondo le recensioni , l’ecosistema di librerie scientifiche di Julia è molto più esteso di quello di Python e consente agli utenti di affrontare i problemi senza dover programmare una soluzione da zero.
Python è uno dei miei linguaggi di programmazione preferiti, quando lavoro su attività di data science.
Ho provato molte librerie in Python, ma il modo con cui viene presentato l’output non sempre è soddisfacente. Anche i pacchetti usati erano inefficienti, quindi provato Julia come soluzione alternativa.
Vengono chiamato spesso per tenere corsi di formazione su python, oppure eseguire analisi dei dati e flussi di lavoro per creazione di modelli in Python, ma scelgo Julia quando trovo Python troppo lento o incontro problemi di inefficienza.
Professionisti come data scientist, analisti, sviluppatori ed economisti possono utilizzare Julia per il loro lavoro quotidiano. Poiché il linguaggio è facile da usare, veloce e ha una vasta gamma di librerie scientifiche, è un’ottima alternativa a Python e R.
Julia è diventata popolare negli ultimi tre anni ed è attualmente utilizzata da grandi organizzazioni come Apple, Amazon, Google, IBM e Microsoft.
Sebbene Julia non sia attualmente ben documentata o ampiamente utilizzata come Python e R, alcuni esperti affermano che il linguaggio è il futuro della data science.
Personalmente, penso che sia sempre una buona idea imparare qualcosa di nuovo se hai tempo a disposizione. Imparare Julia può aiutarti a velocizzare i flussi di lavoro di machine learning e portare nel tuo portfolio, una serie di progetti che ti contraddistingueranno.
Ecco 3 passaggi che puoi seguire per imparare Julia per la scienza dei dati:
utilizzando Pkg
Pkg.add ("IJulia")
4. Una volta completata l’installazione, scarica l’ultima versione di Anaconda e segui le istruzioni nell’eseguibile.
5. Passare a Start -> Jupyter Notebook. Questo dovrebbe aprire una scheda che assomiglia all’immagine qui sotto:
6. Fare clic su Nuovo e selezionare Julia dall’elenco a discesa. Si aprirà un taccuino in cui puoi scrivere il codice Julia:
Se usi già Jupyter per eseguire programmi Python, dovresti avere familiarità con questa interfaccia.
Ora che Julia è attiva e funzionante, segui un corso online per apprendere le basi del linguaggio di programmazione. Ciò include concetti come variabili, strutture dati, operatori, metodi e funzioni.
Julia è nota per una funzionalità chiamata multiple dispatch , che utilizza tutti gli argomenti di una funzione per scegliere quale metodo deve essere invocato.
Dopo aver acquisito le basi di Julia, scopri i diversi pacchetti offerti dal linguaggio per la statistica, l’analisi dei dati, l’apprendimento automatico e la visualizzazione.
Infine, usa questi pacchetti per analizzare i dati ed eseguire la modellazione predittiva.
Suggerisco di seguire un corso Introduzione a Julia per imparare la lingua, poiché tratterà tutti i concetti sopra menzionati in modo più dettagliato.
Una volta compresi i fondamenti di Julia, puoi iniziare a creare progetti personali usando il linguaggio. Questo non solo migliorerà le tue capacità di programmazione, ma è anche un grande valore aggiunto al tuo portafoglio di scienza dei dati.
Ecco alcune idee di progetto con codice sorgente che puoi implementare usando Julia:
Ercole Palmeri
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