Nel futuro della Data Science c’è Julia

Il linguaggio di programmazione Julia, attualmente è considerato il futuro nella Data Science. Per le caratteristiche intrinseche del linguaggio di programmazione, si pensa che Julia sostituirà Python e R nel campo della Data Science.

Infatti offre vantaggi significativi in ​​termini di prestazioni, efficienza e facilità d’uso.

Cos’è Julia?

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.

Applicazioni di Julia

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:

1. Scienza dei dati

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.

2. Sviluppo Web

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.

3. Analisi dei dati

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.

4. Informatica scientifica

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.

La mia esperienza con Julia

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.

Quindi… Dovresti imparare Julia per la scienza dei dati?

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.

Come imparare Julia per la scienza dei dati?

Ecco 3 passaggi che puoi seguire per imparare Julia per la scienza dei dati:

Passaggio 1: configura il tuo ambiente Julia

1. Per iniziare, scarica l’ ultima versione di Julia ed esegui il file eseguibile.
2. Una volta installata Julia, fai clic su Start e cerca Julia. Cliccaci sopra.
3. Questo dovrebbe aprire la riga di comando di Julia. Digita quanto segue e premi invio:

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.

Passaggio 2: impara i fondamenti

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.

Passaggio 3: crea progetti personali

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:

• Classificazione dei fiori di iris
• Sasso carta forbici
• App per il rilevamento del viso
• Classificazione delle cifre scritte a mano
• Rilevamento di oggetti

Ercole Palmeri