Узнайте, почему все больше компаний и профессионалов обращаются к Джулии для разработки своих проектов данных

Если вы работаете в области науки о данных, вы будете полностью знакомы с Python и R. На сегодняшний день эти два языка программирования правят миром данных, и вы не продвинетесь в своей карьере в области данных хотя бы без одного из них. Тем не менее, наука о данных — это быстро развивающаяся область, в которой каждый день появляются новые инструменты и программное обеспечение. Среди наиболее перспективных разработок — язык программирования Julia.

Несмотря на свой молодой возраст (первая версия была выпущена в 2012 году, а версия 1.0 — позже в 2018 году), Джулия уже произвела впечатление на мир численных вычислений. Джулия, которую иногда называют наследницей Python и R, сочетает в себе лучшее из двух языков программирования, в результате чего получается идеальный язык для научных вычислений, машинного обучения и интеллектуального анализа данных.

За десять лет, прошедших с момента первого запуска, Джулия неуклонно взрослела. Цифры говорят сами за себя. С момента своего первого выпуска Julia была загружена более 40 миллионов раз, а сообщество Julia зарегистрировало более 8000 пакетов Julia для использования сообществом. Что касается его популярности среди всех других языков, Julia занимает достойное 25-е и 27-е место в Индексе PYPL и Индексе TIOBE за октябрь 2022 года соответственно.

Учитывая его большой потенциал, неудивительно, что все больше крупных организаций используют Julia. Продолжайте читать, чтобы открыть для себя некоторые из самых интересных применений Джулии в науке о данных!

Лучшие варианты использования Джулии

Популярность Юлии растёт. Более 10 000 компаний из разных отраслей используют возможности Julia для разработки своих проектов данных. Учитывая высокую производительность и скорость, Julia особенно хорошо подходит для задач, требующих интенсивного использования компьютера. Вот список лучших вариантов использования Юлии в разных секторах экономики.

Финансы

Юлию используют несколько компаний финансового сектора.

  • BlackRock, крупнейшая в мире компания по управлению активами, написала аналитические модули для своего флагманского продукта Aladdin in Julia и использует этот язык для анализа нескольких временных рядов данных и приложений для работы с большими данными.
  • Федеральный резервный банк Нью-Йорка использует Джулию для проведения некоторых макроэкономических моделей.
  • Nowcasting Economics использует Джулию, чтобы сократить макроэкономическую обработку с недель до дней.

Энергия

Компании, работающие в энергетическом секторе, используют Julia для оптимизации инвестиций в энергетику и защиты электроэнергетической инфраструктуры.

  • PSR обратилась к Julia для разработки аналитических инструментов для изучения и моделирования поведения энергетического рынка.
  • AOT Energy использует Julia для быстрого определения инвестиционных возможностей в таких энергетических ресурсах, как нефть, нефтехимия, уголь, природный газ и возобновляемые источники энергии.
  • Fugro Roamesразработала модель машинного обучения на базе Julia для выявления сбоев в электросети.

Аэрокосмическая промышленность

Аэрокосмическая промышленность была одной из первых последователей Джулии.

  • Бразильский национальный институт космических исследований использует Джулию для планирования космических полетов.
  • Федеральное управление гражданской авиации использует Julia для разработки системы предотвращения столкновений нового поколения.
  • Команда Celeste, в которую входят исследователи из Массачусетского технологического института, Гарварда и Калифорнийского университета в Беркли, использует Julia для ускорения анализа астрономических изображений и каталогизации астрономических объектов.

Климатология

Высокая производительность Julia делает его идеальным кандидатом для моделирования сложных сценариев в области климатологии.

  • Альянс по моделированию климата выбрал Джулию для своей глобальной климатической модели следующего поколения. Этот многомиллионный проект направлен на создание модели климата в земном масштабе, позволяющей понять последствия и проблемы изменения климата.
  • НАСА поддерживает разработку Circuitscape.jl, пакета Julia, предназначенного для моделирования передвижения животных по ландшафту.
  • Климатологи и гляциологи используют Julia для точного измерения толщины льда в ледниках.

Медицинский

Джулия внедряет передовые методы диагностики и лечения заболеваний.

  • IBM использует алгоритмы нейронных сетей, обученные вместе с Джулией, для диагностики диабетической ретинопатии.
  • Исследователи из Великобритании используют Julia для моделирования эволюции опухоли и поддержки принятия решений о лечении рака.
  • Исследователи из Венского университета вместе с Джулией используют обучающие модели машинного обучения, чтобы выявлять закономерности заболеваний и расставлять приоритеты в сложных случаях.

Фармацевтическая

Юлия пользуется особой популярностью среди фармацевтических компаний высшего класса.

  • Pfizer использует Julia для ускорения моделирования новых методов лечения метаболических заболеваний.
  • Исследователи AstraZeneca используют пакеты Julia, такие как Flux.jl и Turing.jl, для прогнозирования токсичности с помощью байесовской нейронной сети.
  • United Therapeutics вместе с Джулией построила компьютерную модель легких для разработки методов лечения редких заболеваний.

Исследовать

Университеты и институты по всему миру используют Джулию для продвижения передовых исследований во всех дисциплинах.

  • Исследователи Массачусетского технологического института используют Джулию для разработки роботов, способных подниматься по лестнице и ходить по пересеченной местности.
  • Национальная лаборатория Лос-Аламоса использует Джулию для прогнозирования и смягчения воздействия экстремальных явлений на доставку энергоносителей.
  • Исследователи Калифорнийского университета в Беркли используют Julia для оптимизации прогнозного управления моделями в электромобилях.

Заключение

В то время как Python и R, как ожидается, будут продолжать доминировать в пространстве данных в ближайшие годы, Julia неуклонно набирает обороты. Основным недостатком Julia является его молодость — у языка все еще относительно небольшое сообщество и не так много библиотек, как у его основных конкурентов, — но есть веские причины следить за его развитием.

На этом фоне вы можете спросить себя: а стоит ли Юлии учиться? Ответ - да! Учитывая его уникальные преимущества, вполне вероятно, что в будущем все больше и больше компаний будут использовать Julia. Как утверждает в своем посте Ари Джури, Джулия может стать вашим золотым билетом в будущее, если вы начнете изучать Джулию сейчас.

Пока не наступит царствование Джулии, если вы уже освоили Python или R, изучение Джулии — разумный шаг, поскольку это может отличить вас от других кандидатов, оснащенных стандартным набором инструментов для обработки данных.