Julia — альтернатива Python и R в науке о данных

Знаете ли вы, что Julia является альтернативным языком программирования Python и R? Это очень сложный язык программирования, обладающий высокой и динамичной производительностью. Хотя мы используем этот язык, созданный в Массачусетском технологическом институте, для выполнения общих задач, таких как написание приложений, он может быть использован для высокопроизводительного численного анализа и вычислительной науки.

Его дизайн включает параметрический полиморфизм в динамическом языке программирования наряду с множественной диспетчеризацией. Итак, вы хотите узнать больше об этом новом языке программирования? Давайте узнаем подробности о Julia.

Но перед этим нам нужно узнать краткое введение о Python и R. Итак, Python — это высокоуровневый язык программирования общего назначения с возможностью чтения кода. R — это также язык программирования, который является свободным программным обеспечением для статистических вычислений и расчетов, создания статистического программного обеспечения и анализа данных.  

Лики Джулии

Наука о данных является неотъемлемой частью управления данными, создания баз данных и систем управления. Она дала много языков программирования, таких как C, C++, Python, Java, R, а теперь и Julia.

Как и другие языки, он также имеет некоторые особенности, которые делают его альтернативой другим. К ним относятся:

1. Визуализация данных и построение графиков

Это одна из важнейших особенностей Julia. Она может представлять данные графически, создавая изображения, которые отображают взаимосвязи между данными. Кроме того, функции черчения позволяют балансировать между простотой и скоростью работы со статическими и динамическими интерфейсами.

2. Глубокое машинное обучение

Машинное обучение и глубокое обучение предлагают некоторые мощные преимущества и инструменты для решения задач ИИ. Теперь стало проще выражать алгоритмы с помощью математического синтаксиса Julia.

Эта функция также обладает некоторыми возможностями построения деревьев решений, линейных моделей и кластеризации.

3. Создавайте, организуйте и внедряйте свой код

Этот язык программирования позволяет писать пользовательские интерфейсы, встраивать коды в статистику, а также развертывать их на серверах. Он также поддерживает макросы lisp-lock и удобства метапрограммирования.

4. Позволяет использовать различные интерфейсы с вашими данными

Julia позволяет выполнять агрегацию, загрузку наборов данных, объединение и многие другие операции. Программа также сохраняет данные на диске в эффективных форматах.

Плюсы Julia

Рудиментарные возможности более или менее такие же, как и у других языков. О некоторых изюминках сказано выше. Julia специально разработан для численных и научных расчетов.

Ниже перечислены некоторые плюсы, которые вы можете получить, используя этот язык программирования:

Содержит математически-дружественный синтаксис: Julia имеет математический синтаксис, который намного удобнее для пользователя, чем другие программы, такие как Matlab, R, Mathematica и Octave. Синтаксис похож на оригинальные форматы символов, которые мы используем в реальной жизни. Это помогает даже непрограммистам понять функции.

Предоставляет более быстрые услуги в режиме по умолчанию: Julia реагирует на свои запрограммированные возможности в соответствии с инструкциями быстрее, чем другие языки. Хотя, сейчас даже R и Python стали быстрее за счет оптимизации с помощью таких инструментов, как python, сторонних JIT-компиляторов и т.д. Но Julia не нуждается в таких инструментах. Она разработана так, чтобы быть быстрее с самого начала.

Предоставляет сервис автоматического управления памятью: Julia и Python имеют общую черту — контроль над сборкой мусора и не загружают пользователя основами выделения и освобождения памяти. Но разница в том, что, используя Julia, вы не потеряете ни одной функции, присущей удобствам Python.

Какую роль играет Julia в Data Science?

Одним из выдающихся изобретений в мире технологий и науки о данных является язык программирования Julia.

Будучи динамическим языком программирования, он является не только экспертом в работе с высокоуровневыми абстракциями, но и прекрасно подходит для численных и статистических вычислений, которые являются неотъемлемой частью Data Science.

Играет двойную роль Python и C: В мире Data Science ученые говорят: «Julia говорит как Python, а ходит как C». Проще получить доступ к прототипам идей языков высокого уровня, таких как Python и R. Основная проблема возникает, когда мы используем низкоуровневые и высокоуровневые языки отдельно для решения задач.

Так вот, этот новый язык программирования может предложить нам две языковые поддержки, обеспечивая дружественность Python/ R и выравнивая скорость C/C++.

Высокий уровень резервирования памяти: Это язык с автоматическим обновлением. Поэтому он автоматически сохраняет все данные, которые считывает. В нем также преобладает система резервирования памяти.

Функции предварительной обработки алгоритмов: Он имеет возможность предварительной обработки переданных ему алгоритмов. Он разделяет предварительно загруженные данные на обучающую и тестовую части. Фрагменты кодов, с которыми мы работаем в нем, используются для стандартизации тренировочных и тестовых функций.

Показывает возможности подбора и оценки модели: Основная цель — найти линейную модель и оценить ее для создания презентации. Это в значительной степени достигается с помощью данного программного обеспечения.

Почему Julia является альтернативой Python и R?

В области науки о данных Julia используется в качестве альтернативы Python и R. Причинами этого являются:

1. Julia может обращаться к библиотекам Python, C, R и FORTRAN. Julia может граничить с внешними библиотеками C и FORTRAN. Она также может взаимодействовать и обмениваться данными между собой и Python.

2. Julia дружественна к пользователю и обладает хорошей интерактивностью. В ней есть REPL (read-eval-print-loop), который похож на Python. В Python можно получить быстрый ответ с помощью команд, и его использование дружелюбно.

3. Julia объединяет преимущества динамической и статической типизации. Она позволяет нам создавать цепочки команд. Таким образом, ее можно использовать для разрешения общих случаев управления переменными конкретных типов.

4. Это компилируемый язык программирования. Для более быстрого функционирования, Julia является just-in-time (JIT), который компилируется с помощью компиляторов LLVM. Это помогает Julia сравняться по скорости с C.

5. Julia поддерживает метапрограммирование. Она может создавать и обновлять свои собственные коды для данных. Она также может генерировать программы Julia внутри себя.

6. Она содержит полноценный отладчик. Он запускает отладочные программы, которые выполняют код в локальном REPL и позволяют нам проверять результаты, проверять переменные и вставлять точки останова в код.

Заключение

Таким образом, здесь дано четкое представление о недавно изобретенном языке программирования Julia. Приведенные выше сведения об этом языке программирования позволяют однозначно утверждать, что Julia является достойной альтернативой Python и R.

Надеюсь, вы поняли основы языка Julia и то, как он помогает в Data Science.