Bir sonraki büyük şey mi, yoksa sadece aşırı derecede abartılmış mı?
Bu yazıda Julia'nın ne olduğuna, uygulamalarına ve veri bilimi dilini öğrenmeye değip değmeyeceğine bakacağız.
Julia nedir?
Julia, Python'un basitliğini , R'nin istatistiksel yeteneklerini ve C ile C++' ın hızını sunmak için yaratıldı .Python, çoğu programcının kullanımı kolay bulduğu basit bir söz dizimine sahip üst düzey bir dildir. Veri bilimcilerinin kod yazmak için daha az zaman harcamasına ve model oluşturmaya odaklanmasına olanak tanır. Python içindeki birçok kitaplık, kullanıcıların istatistiksel algoritmalar oluşturmasına ve bilimsel programlama yapmasına olanak tanır.
Ancak Python'un en büyük dezavantajı yavaş olmasıdır. Kullanımı kolay ve yüksek düzeyde soyutlama sunarken, dil yüksek gecikme süresi ile birlikte gelir.
Büyük ölçekli makine öğrenimi uygulamaları oluştururken Python önemli ölçüde yavaşlama eğilimindedir ve dili kullanarak tahmine dayalı modelleri çalıştırmak günler alabilir.
Öte yandan, C++ gibi diller hızlı yürütme sunar, ancak düşük düzeyde soyutlama, kod yazmayı pratik, karmaşık ve zaman alıcı hale getirir.
Julia bu sorunu hem kullanım kolaylığı hem de verimlilik sunarak çözüyor.
Kullanıcılara C++ gibi düşük gecikme süresi sağlamak için tasarlanmıştır; bu, çoklu iş parçacığı etkin olmasa bile Python'un Pandas kitaplığından 1,5 ila 5 kat daha hızlı olduğu anlamına gelir.
Ayrıca Python'a benzer şekilde Julia, istatistiksel yetenekler de sunan genel amaçlı bir programlama dilidir. Sözdizimini almak kolaydır.
Bu nedenle Julia, veri bilimcileri, ekonomistler, istatistikçiler, bilim adamları ve matematikçiler tarafından giderek daha fazla kullanılmaktadır.
Julia'nın Uygulamaları
Yukarıda bahsedildiği gibi Julia, sadeliği ve hızlı performansı nedeniyle birçok profesyonel tarafından kullanılmaktadır. Dilin gerçek dünyada kullanıldığı bazı örnekler:1. Veri Bilimi
Julia, veri bilimcileri tarafından tahmine dayalı modeller oluşturmak için sıklıkla kullanılır. Dil, Python'daki ScikitLearn ve Tensorflow kitaplıkları için sarmalayıcı olan ScikitLearn.jl ve Tensorflow.jl gibi makine öğrenimi paketleri sunar .Birçok veri bilimcisi, daha hızlı, hata ayıklaması daha kolay, basit ve daha iyi paket yönetimine sahip olduğu için Julia'yı Python'a tercih ediyor.
2. Web Geliştirme
Julia'nın Genie.jl çerçevesi Python'daki Django kitaplığına benzer ve tam yığın web geliştirme için kullanılabilir.Uçtan uca dinamik bir web uygulaması oluşturmak istiyor ancak Python'u çok yavaş buluyorsanız ve daha karmaşık bir dil öğrenmek için zaman harcamak istemiyorsanız Julia harika bir seçenektir.
Görselleştirmeleri sergilemek için bir pano uygulaması oluşturmak istiyorsanız, Python'daki Plotly Dash kitaplığına eşdeğer olan Dash.jl kullanılabilir
3. Veri Analizi
Tüm veri uzmanları, verileri analiz etme ve verilerden anlamlı bilgiler elde etme ihtiyacını bulacaktır. Julia, kullanıcılara özellikle veri analizi ve görselleştirme için tasarlanmış bir kitaplık koleksiyonu sağlar.Julia'nın DataFrames.jl adında , tablo verilerini yüklemenize ve değiştirmenize izin veren bir paketi vardır. Bunu Python'daki Pandalara eşdeğer olarak düşünebilirsiniz. Çoklu kullanım ile Julia, Pandalardan 20 kata kadar daha hızlı olabilir.
Julia ayrıca kullanıcıların Python'daki Matplotlib'e benzeyen Plots.jl kullanarak verileri görselleştirmesine olanak tanır.
4. Bilimsel Hesaplama
Julia kimya, fizik, astronomi ve biyoinformatik gibi alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır.Bu sektörlerdeki profesyonellerin genellikle büyük miktarda veri üzerinde istatistiksel analiz yapması gerekir ve Julia'nın bunu yapmalarına izin veren geniş bir paket yelpazesi vardır.
BioSequences.jl , Molly.jl ve QuantumLab.jl , Julia'da alana özgü sorunları çözmek için kullanılabilecek bazı bilimsel paket örnekleridir.
İncelemelere göre Julia'nın bilimsel kitaplık ekosistemi Python'unkinden çok daha kapsamlıdır ve kullanıcıların bir çözümü sıfırdan kodlamak zorunda kalmadan sorunları çözmelerine olanak tanır.
Julia ile Deneyimim
Öğrendiğim ilk programlama dili Python'du ve bu, veri bilimi görevlerinde çalışırken neredeyse her zaman tercih ettiğim dildir.Julia ile ilk kez bir doğrusal programlama problemi üzerinde çalışırken karşılaştım. Bir dizi kısıtlamaya dayalı olarak bir işlevi en aza indirmek için bir optimize edici oluşturmam gerekiyordu.
Bu çözücünün daha sonra otomatikleştirilmesi gerekiyordu, böylece ekibimin geri kalanı onu kullanabilirdi, bu da kullanıcı girdisi olarak kısıtlamaları ve işlevleri alması gerektiği anlamına geliyordu.
Yani… Veri Bilimi için Julia'yı Öğrenmeli misiniz?
Veri bilimciler, analistler, geliştiriciler ve ekonomistler gibi profesyoneller Julia'yı günlük işleri için kullanabilir. Dilin kullanımı kolay, hızlı ve kapsamlı bir dizi bilimsel kütüphaneye sahip olduğundan, Python ve R'ye harika bir alternatiftir.Julia'nın popülaritesi son üç yılda arttı ve şu anda Apple, Amazon, Google, IBM ve Microsoft gibi büyük kuruluşlar tarafından kullanılıyor.
Julia şu anda Python ve R kadar iyi belgelenmemiş veya yaygın olarak kullanılmasa da, bazı uzmanlar dilin veri biliminin geleceği olduğunu iddia ediyor .
Onlara göre, Julia'yı şimdi öğrenmek iyi bir fikir - böylece dil, önümüzdeki 10 yıl içinde "bir sonraki büyük şey" olduğunda, alanın zirvesinde kalabilirsiniz.
Diğer veri bilimcileri daha muhafazakar bir görüşe sahipler ve veri biliminde şu anda en yaygın kullanılan programlama dilleri oldukları için Python veya R'yi öğrenmenin daha iyi olduğuna inanıyorlar.
Günün sonunda, geleceğin Julia için neler getireceğini sadece zaman gösterecek.
Şahsen, boş zamanınız varsa, yeni bir şeyler öğrenmenin her zaman iyi bir fikir olduğunu düşünüyorum. Julia'yı Öğrenmek, makine öğrenimi iş akışlarını hızlandırmanıza ve sizi diğerlerinden ayıran portföy projelerini sergilemenize yardımcı olabilir.
Veri Bilimi İçin Julia Nasıl Öğrenilir?
Julia'yı veri bilimi konusunda öğrenmek için atabileceğiniz 3 adım:1. Adım: Julia ortamınızı kurun
- Başlamak için Julia'nın en indirin ve yürütülebilir dosyayı çalıştırın.
- Julia kurulduktan sonra Başlat'a tıklayın ve Julia'yı arayın. Üstüne tıkla.
- Bu, Julia komut satırını açmalıdır. Aşağıdakini yazın ve enter tuşuna basın:
Pkg.add(“IJulia”) kullanarak
4. Kurulum tamamlandıktan sonra, Anaconda'nın en son sürümünü ve yürütülebilir dosyadaki talimatları izleyin.
5. Başlat -> Jupyter Notebook'a gidin. Bu, aşağıdaki resme benzeyen bir sekme açmalıdır:
6. Yeni'ye tıklayın ve açılır listeden Julia'yı seçin. Bu, Julia kodunu yazabileceğiniz bir not defteri açacaktır:
Python programlarını çalıştırmak için zaten Jupyter kullanıyorsanız, bu arayüze aşina olmalısınız.
Adım 2: Temelleri öğrenin
Artık Julia'yı çalıştırdığınıza göre, programlama dilinin temellerini öğrenmek için çevrimiçi bir kursa katılın. Bu, değişkenler, veri yapıları, operatörler, yöntemler ve işlevler gibi kavramları içerir.Julia, hangi yöntemin çağrılacağını seçmek için bir işlevin tüm argümanlarını kullanan, çoklu gönderim adlı bir özellikle tanınır .
Julia'nın temellerini kavradıktan sonra, dil tarafından istatistik, veri analizi, makine öğrenimi ve görselleştirme için sunulan farklı paketler hakkında bilgi edinin.
Son olarak, verileri analiz etmek ve tahmine dayalı modelleme gerçekleştirmek için bu paketleri kullanın.
Dili öğrenmek için Julia'ya Giriş kursu almanızı öneririm , çünkü yukarıda belirtilen tüm kavramları daha ayrıntılı olarak kapsayacaktır.
3. Adım: Kişisel Projeler Oluşturun
Julia'nın temellerini anladıktan sonra, dili kullanarak kişisel projeler oluşturmaya başlayabilirsiniz. Bu yalnızca programlama becerilerinizi geliştirmekle kalmaz, aynı zamanda veri bilimi portföyünüze büyük bir değer katar.Julia'yı kullanarak uygulayabileceğiniz kaynak kodlu bazı proje fikirleri:
- Link Removed
Son düzenleme:
