Bien qu’il ait fallu plusieurs années pour être pleinement popularisé, Python continue de dominer la sphère de la programmation grâce à sa syntaxe claire et pertinente, sa lisibilité et sa facilité d’apprentissage pour les débutants.
Cependant, la plainte la plus courante parmi les utilisateurs est que Python est lent. Plus lent que C++, plus lent que Java et plus lent que C#.
Il est également plus lent que Julia, une jeune fille très performante et relativement nouvelle, sortie en 2012.
Conçu par Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Viral B. Shah et Alan Edelman comme un langage libre à la fois rapide et de haut niveau, Julia est aussi simple à utiliser que Python ou R, aussi rapide que C ou Fortran, et supprime le besoin pour manœuvrer entre deux langages car il peut être utilisé à la fois pour le prototypage et la production.
3 emplois technologiques pour lesquels postuler
Avantages de Julia pour les développeurs
Au cours de ses 10 premières années, la communauté et l’écosystème Julia se sont considérablement développés et comptent désormais plus de 11,8 millions de lignes de code.
Sa dernière version, la 1.10.4, mise à jour le 4 juin 2024, propose plusieurs nouvelles fonctionnalités, notamment un temps de chargement des packages amélioré, de meilleurs messages d’erreur et un rendu amélioré de la trace de pile.
Il dispose également d’un système de types riche qui facilite la définition de structures de données complexes et efficaces.
Ajoutez à cela sa facilité d’utilisation : la syntaxe de Julia est simple et intuitive, similaire à celle de Python, ce qui signifie qu’elle peut être largement utilisée pour la programmation exploratoire et l’analyse de données.
Il est également hautement accessible pour ceux qui connaissent d’autres langages de haut niveau. Et comme il utilise la répartition multiple comme fonctionnalité principale, il est extrêmement flexible et peut être utilisé pour la science des données, l’apprentissage automatique, intelligence artificielle, la recherche scientifique et la modélisation financière.
Une nouvelle approche de l’apprentissage automatique
ChatGPT d’OpenAI utilise des algorithmes pour traiter de grands ensembles de données. Cependant, Julia diffère en ce sens qu’elle peut être utilisée dans l’apprentissage automatique scientifique, où les algorithmes sont alimentés par des connaissances scientifiques pour résoudre des équations scientifiques complexes.
Ce langage peut également permettre de quantifier la valeur de constantes complexes et d’aligner plus étroitement l’apprentissage automatique sur les applications du monde réel. Il est déjà utilisé par la société de logistique et de livraison par drone Zipline pour trouver les meilleures trajectoires de vol afin de livrer plus efficacement les produits pharmaceutiques.
Les grandes sociétés pharmaceutiques, dont AstraZeneca et Pfizer, ont utilisé Julia pour accélérer les simulations de nouvelles thérapies. La plate-forme cloud de Julia, Julia Computing, a également été adoptée par Williams Racing de F1 pour alimenter son logiciel de modélisation et de simulation et améliorer la vitesse.
3 postes technologiques recrutés à travers l’Europe
Puiser dans la communauté
En tant que langage open source, Julia n’est affiliée à aucune entreprise ou système d’exploitation. En conséquence, son logiciel est disponible gratuitement et la communauté de développeurs Julia est active dans le développement du langage et la correction des bugs : vous pouvez trouver tous les Forums communautaires sur le site JuliaLang.
Il existe également un événement annuel, JuliaCon, où les développeurs, les chercheurs et les experts dans le domaine se réunissent pour explorer les capacités de Julia et leurs progrès. Outre les keynotes, les conférenciers et un hackathon, les participants peuvent également participer à des ateliers et des discussions techniques.
Lorsqu’il s’agit d’apprendre Julia, plus vous maîtrisez d’autres langages de programmation, mieux c’est. Cela dit, des universités, dont le MIT et la TU Berlin, proposent des cours en ligne, ainsi que des plateformes d’apprentissage en ligne DataCamp, Coursera et Udemy.
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juillet 23, 2024
Comment Julia pourrait battre Python pour la domination des langages de programmation
Bien qu’il ait fallu plusieurs années pour être pleinement popularisé, Python continue de dominer la sphère de la programmation grâce à sa syntaxe claire et pertinente, sa lisibilité et sa facilité d’apprentissage pour les débutants.
Cependant, la plainte la plus courante parmi les utilisateurs est que Python est lent. Plus lent que C++, plus lent que Java et plus lent que C#.
Il est également plus lent que Julia, une jeune fille très performante et relativement nouvelle, sortie en 2012.
Conçu par Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Viral B. Shah et Alan Edelman comme un langage libre à la fois rapide et de haut niveau, Julia est aussi simple à utiliser que Python ou R, aussi rapide que C ou Fortran, et supprime le besoin pour manœuvrer entre deux langages car il peut être utilisé à la fois pour le prototypage et la production.
3 emplois technologiques pour lesquels postuler
Avantages de Julia pour les développeurs
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Au cours de ses 10 premières années, la communauté et l’écosystème Julia se sont considérablement développés et comptent désormais plus de 11,8 millions de lignes de code.
Sa dernière version, la 1.10.4, mise à jour le 4 juin 2024, propose plusieurs nouvelles fonctionnalités, notamment un temps de chargement des packages amélioré, de meilleurs messages d’erreur et un rendu amélioré de la trace de pile.
Il dispose également d’un système de types riche qui facilite la définition de structures de données complexes et efficaces.
Ajoutez à cela sa facilité d’utilisation : la syntaxe de Julia est simple et intuitive, similaire à celle de Python, ce qui signifie qu’elle peut être largement utilisée pour la programmation exploratoire et l’analyse de données.
Il est également hautement accessible pour ceux qui connaissent d’autres langages de haut niveau. Et comme il utilise la répartition multiple comme fonctionnalité principale, il est extrêmement flexible et peut être utilisé pour la science des données, l’apprentissage automatique, intelligence artificielle, la recherche scientifique et la modélisation financière.
Une nouvelle approche de l’apprentissage automatique
ChatGPT d’OpenAI utilise des algorithmes pour traiter de grands ensembles de données. Cependant, Julia diffère en ce sens qu’elle peut être utilisée dans l’apprentissage automatique scientifique, où les algorithmes sont alimentés par des connaissances scientifiques pour résoudre des équations scientifiques complexes.
Ce langage peut également permettre de quantifier la valeur de constantes complexes et d’aligner plus étroitement l’apprentissage automatique sur les applications du monde réel. Il est déjà utilisé par la société de logistique et de livraison par drone Zipline pour trouver les meilleures trajectoires de vol afin de livrer plus efficacement les produits pharmaceutiques.
Les grandes sociétés pharmaceutiques, dont AstraZeneca et Pfizer, ont utilisé Julia pour accélérer les simulations de nouvelles thérapies. La plate-forme cloud de Julia, Julia Computing, a également été adoptée par Williams Racing de F1 pour alimenter son logiciel de modélisation et de simulation et améliorer la vitesse.
3 postes technologiques recrutés à travers l’Europe
Puiser dans la communauté
En tant que langage open source, Julia n’est affiliée à aucune entreprise ou système d’exploitation. En conséquence, son logiciel est disponible gratuitement et la communauté de développeurs Julia est active dans le développement du langage et la correction des bugs : vous pouvez trouver tous les Forums communautaires sur le site JuliaLang.
Il existe également un événement annuel, JuliaCon, où les développeurs, les chercheurs et les experts dans le domaine se réunissent pour explorer les capacités de Julia et leurs progrès. Outre les keynotes, les conférenciers et un hackathon, les participants peuvent également participer à des ateliers et des discussions techniques.
Lorsqu’il s’agit d’apprendre Julia, plus vous maîtrisez d’autres langages de programmation, mieux c’est. Cela dit, des universités, dont le MIT et la TU Berlin, proposent des cours en ligne, ainsi que des plateformes d’apprentissage en ligne DataCamp, Coursera et Udemy.
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