Big Data ha crecido hasta convertirse en uno de los campos más lucrativos. De hecho, los científicos de datos son algunas de las personas más buscadas. Por lo general, se los contrata para analizar, controlar y analizar grandes porciones de datos. Implementar estas acciones utilizando técnicas tradicionales no es un paseo por el parque. Es por eso que la mayoría de los científicos de datos prefieren usar lenguajes de programación como R y Python . Sin embargo, hay un lenguaje de programación más que puede hacer el trabajo. Ese es el lenguaje de programación de Julia.
¿Qué Es La Lengua Julia?
Julia es un lenguaje de programación que entró en el centro de atención en 2012. Es un lenguaje de programación de propósito general que fue diseñado para resolver cálculos científicos. Se suponía que Julia era una alternativa a Python, R y otros lenguajes de programación que se utilizaban principalmente para manipular datos. Esto se debe a que tiene numerosas características que pueden minimizar las complejidades de los cálculos numéricos.
Julia optimiza las mejores características de Python y R mientras que al mismo tiempo pasa por alto sus debilidades. Esto explica por qué se ve como una alternativa a estos lenguajes de programación. Por ejemplo, utiliza la legibilidad y la simplicidad de Python y luego se realiza más rápido.
¿Para Quién Es Julia Language?
Julia es el lenguaje de programación más preferido para científicos de datos y matemáticos. Esto se debe a que sus funciones principales son similares a las que se utilizan en la mayoría de los programas de datos. Además, el lenguaje es ideal para estas dos asignaturas porque su sintaxis es similar a las fórmulas matemáticas estándar.
Otra razón por la que los científicos de datos prefieren a Julia es que admite la computación en la nube y el paralelismo. La mayoría de los proyectos de big data se basan en estas tecnologías. Si usted es un científico de datos o tiene la intención de serlo, considere aprender a Julia.
Características De Julia Language
1. Utiliza la compilación JIT
Julia solo es compilada y no interpretada. Esta es la razón principal por la que es más rápido que los idiomas interpretados. La compilación JIT (Just-in-time) hace que Julia tenga las mismas velocidades que el lenguaje de programación C.
2. paralelismo
Aunque puede ejecutar los códigos Python y R en paralelo, el proceso es un poco complejo. El lenguaje de programación de Julia hace las cosas más simples. Su característica de paralelismo permite que las funciones se ejecuten de forma independiente, por lo que se utiliza la función completa de la CPU.
3. Escritura dinámica
Julia le permitirá escribir sus cadenas de códigos dinámicamente mientras que al mismo tiempo le brinda todas las ventajas que ofrece la escritura estática . La escritura dinámica le permite declarar una variable sin indicar su tipo.
4. Sintaxis simple
Al igual que el lenguaje de programación Python , Julia tiene una sintaxis simple y directa que puedes entender fácilmente.
5. Permite la metaprogramación.
Es posible generar otros programas Julia a partir de un programa Julia.
6. Accesible a las bibliotecas
Mientras programa en Julia, puede acceder fácilmente a las bibliotecas externas que están escritas en lenguaje de programación C. El lenguaje de programación Julia también comparte algunos datos con Python.
7. -1-Indexación de matrices
En la programación de Julia, el primer elemento de una matriz se denota por [1] en lugar de [0]. Esta forma de indexación es bastante simple de manejar, especialmente cuando se trata de proyectos de datos grandes.
Comparando A Julia Con Python Y R Lenguajes De Programación
Dado que el lenguaje de programación Julia fue diseñado para aprovechar las debilidades de Python y R. Aquí hay algunas áreas clave en las que podemos comparar a Julia con los lenguajes de programación Python y R:
1. velocidad
Julia es más rápida que Python y R. Este es un aspecto muy crítico al que se le presta especial atención en la programación de big data. La alta velocidad de Julia se debe a los compiladores JIT. Necesitará instalar bibliotecas externas en Python para lograr una velocidad similar.
2. Sintaxis
Julia tiene una sintaxis amigable para las matemáticas. La sintaxis de este lenguaje de programación es similar a las fórmulas matemáticas, por lo que se puede utilizar para realizar cálculos matemáticos y científicos. Esta sintaxis hace que sea más fácil de aprender que Python.
3. paralelismo
Aunque tanto Python como R usan paralelismo, Julia usa un paralelismo de alto nivel. Julia permite que el procesador se desempeñe al nivel óptimo de lo que Python y R pueden lograr.
4. Versatilidad
El lenguaje de programación de Julia es más versátil que Python y R. Permite al programador moverse de diferentes códigos y funciones con facilidad.
La única área en la que Python y R son superiores a Julia es en términos de comunidad. Dado que Julia es un nuevo lenguaje de programación, tiene una pequeña comunidad en comparación con otras que han existido durante años.
En general, el lenguaje de programación Julia es una mejor alternativa que puede usar para manejar proyectos de Big Data. A pesar de tener una pequeña comunidad, es uno de esos lenguajes de programación que puedes aprender fácilmente.
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