บทความ

ในอนาคตของ Data Science มีจูเลีย

ภาษาโปรแกรม Julia ปัจจุบันถือเป็น อนาคตใน Data Science. เนื่องจากลักษณะเฉพาะของภาษาโปรแกรม จึงคิดว่า Julia จะเข้ามาแทนที่ Python และ R ในด้านของ Data Science.

ในความเป็นจริงมันมีข้อได้เปรียบที่สำคัญในแง่ของ ประสิทธิภาพ, อย่างมีประสิทธิภาพ e สะดวกในการใช้.

จูเลียคืออะไร?

จูเลียถูกสร้างขึ้นเพื่อเสนอ ความเรียบง่ายของ Python ที่ ความสามารถทางสถิติของ R และ ความเร็วของ C และ C ++ .

หลาม เป็นภาษาระดับสูงที่มีไวยากรณ์ง่าย ๆ ที่โปรแกรมเมอร์ส่วนใหญ่พบว่าใช้งานง่าย ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เวลาน้อยลงในการเขียนโค้ดและมุ่งเน้นไปที่การสร้างแบบจำลอง ไลบรารีจำนวนมากภายใน Python อนุญาตให้ผู้ใช้สร้างอัลกอริธึมทางสถิติและดำเนินการโปรแกรมทางวิทยาศาสตร์

อย่างไรก็ตาม ข้อเสียที่สำคัญประการหนึ่งของ Python คือความช้า แม้ว่าจะใช้งานง่ายและมีความเป็นนามธรรมสูง แต่ภาษาก็มีเวลาแฝงสูง

เมื่อสร้าง เรียนรู้เครื่อง ในระดับใหญ่ Python มีแนวโน้มที่จะทำงานช้าลงและอาจใช้เวลาหลายวันกว่าจะเรียกใช้แบบจำลองการคาดการณ์โดยใช้ภาษา

ในทางกลับกัน ภาษาอย่าง C ++ ให้การดำเนินการที่รวดเร็ว แต่ความเป็นนามธรรมในระดับต่ำทำให้เขียนโค้ดไม่ได้ ซับซ้อน และใช้เวลานาน

Julia แก้ปัญหานี้โดยนำเสนอความสะดวกในการใช้งานและมีประสิทธิภาพ

ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้ผู้ใช้มีเวลาแฝงต่ำถึง C ++ ซึ่งหมายความว่าเป็น เร็วขึ้นถึง 5 เท่า ของไลบรารี Pandas ของ Python แม้จะไม่ได้เปิดใช้งานมัลติเธรดก็ตาม

Julia เป็นภาษาโปรแกรมทั่วไปที่มีความสามารถทางสถิติ เช่นเดียวกับ Python ไวยากรณ์ของมันง่ายต่อการเรียนรู้

ด้วยเหตุนี้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักเศรษฐศาสตร์ นักสถิติ นักวิทยาศาสตร์ และนักคณิตศาสตร์จึงนิยมใช้ Julia

แอปพลิเคชั่นของ Julia

ดังที่ได้กล่าวไว้ข้างต้น Julia ถูกใช้โดยผู้เชี่ยวชาญหลายคนสำหรับความเรียบง่ายและความเร็วในการดำเนินการ ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนของตำแหน่งที่ใช้ภาษาในโลกแห่งความเป็นจริง:

1. วิทยาศาสตร์ข้อมูล

นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลมักใช้ Julia เพื่อสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ ภาษาเสนอแพ็คเกจการเรียนรู้ของเครื่องเช่น ScikitLearn.jl e Tensorflow.jl ซึ่งเป็นตัวห่อหุ้มสำหรับไลบรารี ScikitLearn และ Tensorflow ใน Python

นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลหลายคนชอบ Julia มากกว่า Python เพราะมันเร็วกว่า ง่ายต่อการแก้ไขจุดบกพร่อง เรียบง่าย และมีการจัดการแพ็คเกจที่ดีกว่า

2. การพัฒนาเว็บ

กรอบงาน Genie.jl ของ Julia คล้ายกับห้องสมุด Django ใน Python และสามารถนำไปใช้ในการพัฒนาเว็บแบบ full-stack ได้

Julia เป็นทางเลือกที่ดีสำหรับ Python สำหรับการพัฒนาเว็บแอปพลิเคชันแบบ end-to-end แบบไดนามิก

หากคุณต้องการสร้างแอปพลิเคชันแดชบอร์ดที่มีการแสดงข้อมูลเป็นภาพแทน คุณสามารถใช้ Dash.jl ซึ่งเทียบเท่ากับไลบรารี Plotly Dash ใน Python

3. การวิเคราะห์ข้อมูล

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทุกคนจำเป็นต้องวิเคราะห์และดึงข้อมูลที่มีความหมายจากข้อมูล Julia ให้ผู้ใช้มีคอลเลกชันของไลบรารีที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงภาพ

จูเลียมีแพ็คเกจที่เรียกว่า DataFrames.jl ซึ่งให้คุณโหลดและจัดการข้อมูลตารางได้ เทียบเท่ากับ Pandas ใน Python เมื่อใช้มัลติเธรด Julia สามารถเร็วกว่า Panda ได้ถึง 20 เท่า

Julia ยังอนุญาตให้ผู้ใช้ดูข้อมูลโดยใช้ Plots.jl ซึ่งคล้ายกับ Matplotlib ใน Python

ตัวอย่างเช่น คุณสามารถสร้างแผนภูมิกระจายอย่างง่ายโดยใช้ Plots.jl ในโค้ดบรรทัดเดียว:

นอกจากนี้ยังสามารถสร้างพื้นผิวเคลื่อนไหวแบบไดนามิกเช่นนี้ใน Julia:

แผนภูมิอื่นๆ ที่คุณสามารถสร้างใน Julia ได้แก่ แผนที่ความร้อน แผนภูมิแท่ง แผนภูมิฟอง แผนภูมิซอ และแผนภูมิจุด

4. สารสนเทศทางวิทยาศาสตร์

จูเลียใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านต่างๆ เช่น เคมี ฟิสิกส์ ดาราศาสตร์ และชีวสารสนเทศ

ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมเหล่านี้มักจะต้องทำการวิเคราะห์ทางสถิติกับข้อมูลจำนวนมาก และ Julia มีแพ็คเกจหลากหลายที่ทำให้พวกเขาทำได้

BioSequences.jl , มอลลี่.jl e QuantumLab.jl เป็นตัวอย่างของแพ็คเกจวิทยาศาสตร์ที่สามารถใช้เพื่อแก้ปัญหาเฉพาะโดเมนใน Julia

ให้เป็นไปตาม รีวิว ระบบนิเวศของห้องสมุดวิทยาศาสตร์ของ Julia นั้นใหญ่กว่าของ Python มาก และให้ผู้ใช้จัดการกับปัญหาโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมวิธีแก้ปัญหาตั้งแต่เริ่มต้น

ประสบการณ์ของฉันกับจูเลีย

Python เป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมที่ฉันโปรดปรานเมื่อทำงาน data science.

ฉันได้ลองใช้ไลบรารี่จำนวนมากใน Python แล้ว แต่วิธีการนำเสนอผลลัพธ์นั้นไม่น่าพอใจเสมอไป แพ็คเกจที่ใช้ก็ไม่มีประสิทธิภาพเช่นกัน ดังนั้นฉันจึงลองใช้ Julia เพื่อแก้ปัญหา

ฉันมักจะถูกเรียกให้ไปอบรมเกี่ยวกับ python หรือทำการวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างแบบจำลองเวิร์กโฟลว์ใน Python แต่ฉันเลือก Julia เมื่อพบว่า Python ช้าเกินไปหรือทำงานไม่มีประสิทธิภาพ

ดังนั้น… คุณควรเรียนรู้ Julia สำหรับ Data Science หรือไม่

ผู้เชี่ยวชาญ เช่น นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิเคราะห์ นักพัฒนา และนักเศรษฐศาสตร์ สามารถใช้ Julia ในการทำงานประจำวันได้ เนื่องจากภาษาใช้งานง่าย รวดเร็ว และมีห้องสมุดวิทยาศาสตร์มากมาย จึงเป็นทางเลือกที่ดีสำหรับ Python และ R

Julia ได้รับความนิยมในช่วงสามปีที่ผ่านมา และปัจจุบันมีการใช้งานโดยองค์กรขนาดใหญ่ เช่น Apple, Amazon, Google, IBM และ Microsoft

แม้ว่า Julia จะไม่ได้รับการจัดทำเป็นเอกสารหรือใช้กันอย่างแพร่หลายเช่น Python และ R แต่ผู้เชี่ยวชาญบางคนอ้างว่าภาษานั้นคือ อนาคตของ data science.

โดยส่วนตัวแล้ว ฉันคิดว่าควรเรียนรู้สิ่งใหม่เสมอถ้าคุณมีเวลา การเรียนรู้ Julia สามารถช่วยให้คุณเร่งเวิร์กโฟลว์แมชชีนเลิร์นนิงและนำโปรเจ็กต์จำนวนหนึ่งมาไว้ในพอร์ตโฟลิโอของคุณที่จะทำให้คุณแตกต่าง

จะเรียนรู้ Julia สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อย่างไร

3 ขั้นตอนที่คุณสามารถทำได้เพื่อเรียนรู้ Julia for Data Science:

ขั้นตอนที่ 1: ตั้งค่าสภาพแวดล้อม Julia ของคุณ

ในการเริ่มต้น ให้ดาวน์โหลด รุ่นล่าสุด Julia และเรียกใช้ไฟล์ปฏิบัติการ
เมื่อติดตั้ง Julia แล้ว ให้คลิกเริ่มและค้นหา Julia คลิกที่มัน
นี่ควรเปิดบรรทัดคำสั่งของ Julia พิมพ์ต่อไปนี้และกด Enter:

ใช้ Pkg 
Pkg.add ("อีจูเลีย")

4. เมื่อติดตั้งเสร็จแล้ว สการิกา Anaconda เวอร์ชันล่าสุดและทำตามคำแนะนำในไฟล์ปฏิบัติการ

5. ไปที่ Start -> Jupyter Notebook นี่ควรเปิดแท็บที่ดูเหมือนภาพด้านล่าง:

6. คลิก ใหม่ แล้วเลือก จูเลีย จากรายการดรอปดาวน์ สมุดบันทึกจะเปิดขึ้นซึ่งคุณสามารถเขียนรหัส Julia:

หากคุณใช้ Jupyter เพื่อรันโปรแกรม Python อยู่แล้ว คุณควรคุ้นเคยกับอินเทอร์เฟซนี้

ขั้นตอนที่ 2: เรียนรู้พื้นฐาน

เมื่อ Julia พร้อมใช้งานแล้ว ให้เข้าร่วมหลักสูตรออนไลน์เพื่อเรียนรู้พื้นฐานของภาษาการเขียนโปรแกรม ซึ่งรวมถึงแนวคิดต่างๆ เช่น ตัวแปร โครงสร้างข้อมูล ตัวดำเนินการ เมธอด และฟังก์ชัน

จูเลียเป็นที่รู้จักในเรื่องคุณสมบัติที่เรียกว่า ส่งหลายรายการ ซึ่งใช้อาร์กิวเมนต์ทั้งหมดของฟังก์ชันเพื่อเลือกวิธีที่จะเรียกใช้

เมื่อคุณเข้าใจพื้นฐานของ Julia แล้ว เรียนรู้เกี่ยวกับแพ็คเกจต่างๆ ที่ภาษานำเสนอสำหรับสถิติ การวิเคราะห์ข้อมูล แมชชีนเลิร์นนิง และการแสดงภาพ

สุดท้าย ใช้แพ็คเกจเหล่านี้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและดำเนินการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์

ฉันขอแนะนำให้เรียนหลักสูตร Introduction to Julia เพื่อเรียนรู้ภาษา เนื่องจากจะครอบคลุมแนวคิดทั้งหมดที่กล่าวถึงข้างต้นอย่างละเอียด

ขั้นตอนที่ 3: สร้างโครงการของคุณเอง

เมื่อคุณเข้าใจพื้นฐานของ Julia แล้ว คุณสามารถเริ่มสร้างโครงการของคุณเองโดยใช้ภาษาได้ สิ่งนี้จะไม่เพียงแต่ปรับปรุงทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณ แต่ยังเพิ่มคุณค่าให้กับพอร์ตโฟลิโอวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณอีกด้วย

นี่คือแนวคิดโครงการซอร์สโค้ดบางส่วนที่คุณสามารถนำไปใช้โดยใช้ Julia:

Ercole Palmeri