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Les chercheurs du MIT ont d茅velopp茅 le langage de programmation Julia en 2012. Ils voulaient un langage polyvalent et open-source pour prendre en charge la programmation dynamique de haut niveau dans les domaines scientifiques. Aujourd'hui, Julia est principalement connu comme un langage de programmation scientifique et est souvent pr茅sent茅 comme un langage bien adapt茅 aux calculs num茅riques 脿 grande 茅chelle.听

Cet article explique les bases de Julia, son utilisation et les carri猫res qui n茅cessitent l'utilisation de Julia.

Qu'est-ce que Julia ?

Ce langage de programmation de haut niveau et 脿 hautes performances offre rapidit茅 et performances pour le calcul technique et num茅rique. Des coll猫gues du MIT ont d茅velopp茅 Julia pour r茅pondre aux limitations et aux compromis souvent rencontr茅s avec des langages comme Python, MATLAB et R, dans l鈥檜tilisation desquels les utilisateurs sont confront茅s 脿 un compromis entre la lisibilit茅 du code et la vitesse d'ex茅cution.

Bien que ces autres langages de script puissent favoriser la productivit茅, ils s'av猫rent plus lents lors de l'ex茅cution de programmes n茅cessitant des op茅rations math茅matiques de haut niveau ou de l'informatique technique. Cela a conduit de nombreux d茅veloppeurs 脿 migrer leur code vers un autre programme pour atteindre la vitesse qu'ils recherchaient. Cependant, cela pouvait nuire 脿 l'efficacit茅. Julia a 茅t茅 cr茅茅 pour r茅soudre ce 芦 probl猫me des deux langages 禄. Avec Julia, les d茅veloppeurs n'ont pas 脿 passer d'un langage 脿 l'autre.

脌 quoi sert le langage de programmation Julia ?

Julia est particuli猫rement bien adapt茅 aux t芒ches telles que les simulations num茅riques, l'analyse de donn茅es, l'apprentissage automatique et le calcul scientifique, o霉 la performance est cruciale.听

Julia offre une machine virtuelle de bas niveau (LLVM) plus rapide gr芒ce 脿 sa compilation juste 脿 temps (JIT) et 脿 une meilleure gestion de la m茅moire. Cela lui conf猫re une vitesse impressionnante et sa syntaxe est adapt茅e aux math茅matiques. Cela lui a permis de gagner en popularit茅 dans les domaines de la finance, de l'ing茅nierie, de la physique et de l'apprentissage automatique pour ses capacit茅s en :聽

• Calculs impliquant l'alg猫bre et d'autres donn茅es num茅riques

• Apprentissage automatique et intelligence artificielle

• Science des donn茅es

• Calculs distribu茅s et parall猫les

• D茅veloppement web

• Recherche organisationnelle

Caract茅ristiques du langage de programmation Julia

Julia est un projet open-source connu pour ses performances 茅lev茅es et sa capacit茅 脿 g茅n茅rer des codes tr猫s efficaces 脿 des vitesses proches de celles de langages comme le C et le Fortran.

Langage dynamique, Julia s'av猫re relativement facile 脿 apprendre et 脿 adapter pour les programmeurs. Bien que relativement jeune, depuis sa sortie en f茅vrier 2012, Julia a construit une communaut茅 de plus de 1 000 contributeurs.

Julia facilite le d茅veloppement de mod猫les de programmation orient茅s objet et fonctionnels gr芒ce 脿 son syst猫me de types 脿 r茅partition multiple, ce qui permet aux d茅veloppeurs d'茅crire un code plus g茅n茅rique capable de s'adapter automatiquement 脿 diff茅rents types de donn茅es. Cela am茅liore la r茅utilisation et l'extensibilit茅 du code. Julia permet 茅galement d鈥檜tiliser des biblioth猫ques de Python, R, C/Fortran, C++ et Java.

Julia fournit 茅galement des biblioth猫ques pour la manipulation des donn茅es, l'apprentissage automatique, l'analyse, le calcul parall猫le et la visualisation, qui sont essentielles pour les t芒ches de calcul scientifique et d'analyse des donn茅es.听

Avantages et inconv茅nients de l'utilisation de Julia

Pour 茅valuer l'int茅r锚t d'apprendre le langage Julia, il convient de peser le pour et le contre. Comprendre les avantages et les inconv茅nients particuliers de Julia peut vous aider 脿 d茅cider si vous voulez y investir votre temps et vos efforts.

Les avantages de la programmation Julia

Nouveau et gratuit, le langage Julia allie simplicit茅 de programmation et capacit茅s de haut niveau. Les autres avantages de la programmation Julia sont les suivants :

• Vitesse de calcul

• Nouveaux paquets de calcul avanc茅s聽

• Fonctionnalit茅s avanc茅es, telles que la r茅partition multiple, la programmation diff茅rentiable, le syst猫me de type dynamique et d茅claratif

• Capacit茅s homoiconiques qui facilitent la m茅taprogrammation

• Prise en charge des paquets Python, C et Fortran聽

Les inconv茅nients de la programmation Julia

N茅anmoins, vous pourriez 茅galement rencontrer des difficult茅s en travaillant avec Julia. Les critiques peuvent pointer du doigt des pi猫ges tels que :

• Le nouveau langage manque de maturit茅

• Certaines fonctionnalit茅s de langages alternatifs ne sont pas disponibles

• Vitesse de compilation plus lente聽

• Moins de soutien de la part de la communaut茅 que pour d'autres langages de programmation

Entreprises et projets qui utilisent Julia

Globalement, les gens utilisent Julia pour b茅n茅ficier de capacit茅s de haut niveau avec une grande efficacit茅. Des institutions telles que Stanford, Cornell, UC Berkeley, Brown et le MIT (bien s没r, ils l'ont d茅velopp茅) enseignent ce langage de programmation. Les organisations qui utilisent Julia comprennent :

• NASA

• IBM

• Microsoft

• Google

• Ford

• Pfizer

• KPMG

• Capital One

Emplois en programmation Julia

De nombreux passionn茅s de Julia pr茅voient que les utilisateurs auront de plus en plus besoin de Julia 脿 mesure que le langage gagnera en maturit茅 et que de plus en plus d'entreprises voudront b茅n茅ficier de ses avantages. Il existe plusieurs types de carri猫res n茅cessitant une connaissance de Julia.

Scientifique des donn茅es

Salaire moyen en France : 鈧� 53 000 [闭听

Les data scientists d茅terminent les donn茅es dont un projet a besoin, les collectent et les classent, puis fournissent des ensembles de donn茅es propres, pr茅cises et fiables pour l'analyse. Dans certains cas, ils peuvent se charger de l'analyse, en utilisant des textes et des visualisations pour expliquer les principales conclusions. 脌 ce poste, vous jouerez un r么le crucial dans la d茅couverte d'informations exploitables 脿 partir des donn茅es. Vous aiderez les entreprises et les d茅cideurs 脿 茅laborer des strat茅gies fond茅es sur les donn茅es et 脿 r茅soudre des probl猫mes concrets dans divers secteurs.

Analyste en recherche op茅rationnelle聽

Salaire moyen en France : 鈧� 44 500 []

En tant qu'analyste en recherche op茅rationnelle, vous utilisez des donn茅es pour identifier des probl猫mes dans des domaines tels que les affaires, la logistique, les soins de sant茅 ou d'autres domaines. Vous recueillez et organisez des informations provenant de diverses sources, vous analysez les donn茅es recueillies et vous faites des rapports sur les informations pertinentes que vous avez pu extraire de ces donn茅es.

Expert en informatique et syst猫me d鈥檌nformation

Salaire moyen en France : 鈧� 59 720 [闭听

Les experts en informatique et syst猫me d鈥檌nformation am茅liorent des programmes informatiques et des syst猫mes d'information nouveaux ou existants. Ils explorent des probl猫mes complexes et d茅veloppent des th茅ories sur de nouvelles fa莽ons de les r茅soudre. Pour ce faire, il peut 锚tre n茅cessaire de s'appuyer sur des algorithmes complexes, de sorte que ces scientifiques utilisent Julia pour rendre leur travail plus efficace.

Administrateur de base de donn茅es

Salaire moyen en France : 鈧� 47 000 []

L'administrateur de donn茅es g猫re les ressources de donn茅es d'une organisation tout au long de leur cycle de vie. Il s'agit de concevoir et de mettre en 艙uvre des bases de donn茅es, d'assurer la s茅curit茅 et l'int茅grit茅 des donn茅es, de superviser les sauvegardes et la r茅cup茅ration des donn茅es, d'optimiser les processus de stockage et de r茅cup茅ration des donn茅es, et de maintenir la documentation et les m茅tadonn茅es des donn茅es. En fin de compte, vous veillerez 脿 ce que les donn茅es de l'organisation soient bien organis茅es, accessibles et conformes aux besoins de l'entreprise et aux exigences r茅glementaires.

Comment apprendre Julia聽

Vous pouvez apprendre Julia de diff茅rentes mani猫res. Le site officiel de Julia propose de nombreuses ressources, notamment la Julia Academy, la cha卯ne YouTube du langage Julia et une liste croissante de tutoriels Julia. Les autres m茅thodes d'apprentissage sont les suivantes :

• Explorer la documentation de Julia en ligne.

• Regarder des vid茅os de tutoriels sur Julia.

• Lire des livres sur Julia.

• Rejoindre la communaut茅 Julia.

• Entreprendre des projets Julia de base.

Prochaines 茅tapes聽

Approfondissez vos connaissances en science des donn茅es et les comp茅tences correspondantes gr芒ce 脿 des cours en ligne qui peuvent vous aider 脿 choisir un plan de carri猫re correspondant 脿 vos objectifs. Par exemple, vous pouvez explorer le sujet en d茅tail avec l鈥�IBM Data Science Professional Certificate, qui peut vous faire passer du statut de d茅butant 脿 celui de professionnel en quelques mois. Vous pouvez 茅galement vous familiariser avec la recherche op茅rationnelle en suivant le cours Operations Research (1) : Models and Applications de l'Universit茅 Nationale de Ta茂wan ou vous familiariser avec l'administration des bases de donn茅es gr芒ce au cours Autonomous Database Administration d'Oracle. Ce ne sont l脿 que quelques exemples des cours que vous pouvez trouver sur 糖心vlog官网观看.