डेटा साइंस की अत्यधिक परिवर्तनशील दुनिया में कुछ भी स्थायी नहीं है। नए टूल और सॉफ़्टवेयर जैसे ही सामने आते हैं, वे प्रचलित तकनीक को चुनौती देने की क्षमता रखते हैं। यह गतिशीलता खास तौर पर प्रोग्रामिंग भाषाओं के परिदृश्य में दिखती है। डेटा साइंस के लिए उपयुक्त कई प्रोग्रामिंग भाषाएँ मौजूद हैं। जबकि फिलहाल डेटा क्षेत्र कुछ बेहद लोकप्रिय भाषाओं के कब्जे में है, अन्य नई और कथित तौर पर अधिक शक्तिशाली भाषाएँ भी रफ्तार पकड़ रही हैं। इन्हीं में से एक सबसे आशाजनक उदाहरण है Julia।
पहली बार 2012 में जारी हुई Julia को डेटा साइंस की उभरती हुई स्टार माना जा सकता है। अपेक्षाकृत नई होने के बावजूद, Julia ने अपनी उच्च प्रदर्शन क्षमता और बेजोड़ कंप्यूटिंग स्पीड से संख्यात्मक कंप्यूटिंग की दुनिया को प्रभावित किया है। समय के साथ Julia परिपक्व हुई है और आज इसे आमतौर पर डेटा साइंस और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की “भविष्य की भाषाओं” में से एक का तमगा दिया जाता है।
Julia सीखने के कई ठोस कारण हैं। हालांकि, संक्रमण का रास्ता इस पर निर्भर करेगा कि आप किन भाषाओं से पहले से परिचित हैं। जबकि ज्यादातर लेख और पाठ्यक्रम MATLAB से डेटा साइंस की दो सबसे लोकप्रिय भाषाओं, Python और R, में जाने पर केंद्रित होते हैं, अन्य भाषाओं के उपयोगकर्ताओं के लिए भी Julia में प्रगति करने के संसाधन देना जरूरी है।
इस लेख का उद्देश्य MATLAB प्रोग्रामरों को Julia से परिचित कराना है। हम दोनों भाषाओं के बीच के अंतर और समानताएँ देखेंगे और डेटा विश्लेषण व विज़ुअलाइज़ेशन के लिए MATLAB से Julia में माइग्रेट करने के कुछ सुझाव देंगे। आइए शुरू करें!
MATLAB का उपयोग किस लिए किया जाता है?
MATLAB एक प्रोग्रामिंग भाषा है जो विशेष रूप से संख्यात्मक कंप्यूटिंग के लिए डिज़ाइन की गई है। 1984 में लॉन्च होने के बाद से MATLAB ("MATrix LABoratory" का संक्षिप्त रूप) को अकादमिक जगत और वैज्ञानिक अनुसंधान में व्यापक रूप से अपनाया गया है। अपेक्षाकृत पुरानी होने के बावजूद, यह अब भी बेहद लोकप्रिय भाषा है। अक्टूबर 2022 में, यह PYPL इंडेक्स और TIOBE इंडेक्स में 14वें स्थान पर थी।
MATLAB उच्च-स्तरीय कम्प्यूटेशनल कार्यों, जैसे उन्नत गणितीय और सांख्यिकीय ऑपरेशनों में उत्कृष्ट है। भाषा में प्लॉटिंग और एल्गोरिदम इम्प्लिमेंटेशन की क्षमताएँ भी हैं, जो इसे डेटा साइंस के लिए उपयुक्त बनाती हैं।
हालाँकि, MATLAB के साथ एक महत्वपूर्ण शर्त भी आती है: यह एक स्वामित्व (प्रोप्रायटरी) टूल है। यानी यदि आपकी संबद्ध संस्था आपको एक्सेस नहीं देती—जैसा कि अकादमिक परिवेश में अक्सर होता है—तो आपको लाइसेंस के लिए अच्छी-खासी रकम देनी पड़ सकती है। साथ ही, चूँकि उपयोगकर्ताओं को इसके सोर्स कोड तक पहुँच नहीं है, MATLAB की कुछ क्षमताएँ कैसे काम करती हैं, यह समझना मुश्किल हो सकता है।
ये कारक MATLAB को उन अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं की तुलना में कम आकर्षक बना सकते हैं जिन्हें आप मुफ्त में इस्तेमाल कर सकते हैं।
Julia का उपयोग किस लिए किया जाता है?
किसी भी नवाचार के पीछे मौजूदा प्रमुख तकनीकों को बेहतर बनाने या उनसे आगे निकलने की चाह होती है। यही प्रेरक शक्ति Julia के पीछे भी थी, जो कुछ सबसे शक्तिशाली प्रोग्रामिंग भाषाओं से प्रेरणा लेती है। जैसा कि भाषा के संस्थापक Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Alan Edelman, और Viral B. Shah ने उन्होंने Julia क्यों बनाई समझाते हुए एक पोस्ट में कहा:
“हम ऐसी भाषा चाहते हैं जो ओपन सोर्स हो, और उदार लाइसेंस के साथ आए। हमें C की स्पीड चाहिए, लेकिन Ruby की गतिशीलता के साथ। हम ऐसी भाषा चाहते हैं जो होमोइकोनिक हो, Lisp की तरह सच्चे मैक्रोज़ के साथ, लेकिन Matlab जैसी स्पष्ट, परिचित गणितीय संकेतन के साथ। हम कुछ ऐसा चाहते हैं जो सामान्य प्रोग्रामिंग के लिए Python जितना उपयोगी हो, सांख्यिकी के लिए R जितना आसान हो, स्ट्रिंग प्रोसेसिंग के लिए Perl जितना स्वाभाविक हो, रैखिक बीजगणित के लिए Matlab जितना शक्तिशाली हो, और प्रोग्रामों को जोड़ने के लिए shell जितना अच्छा हो। कुछ ऐसा जिसे सीखना बेहद आसान हो, फिर भी सबसे गंभीर हैकर्स को खुश रखे। हमें यह इंटरैक्टिव भी चाहिए और कम्पाइल्ड भी।”
अपनी अनूठी विशेषताओं—जो सर्वश्रेष्ठ भाषाओं से चुनकर बनाई गई हैं—की वजह से Julia तेज़ी से लोकप्रिय हो रही है।
पहले रिलीज़ से लेकर 2021 तक, Julia 4 करोड़ से अधिक बार डाउनलोड की जा चुकी है, और Julia समुदाय ने सामुदायिक उपयोग के लिए 8,000 से अधिक Julia पैकेज पंजीकृत किए हैं। इनमें विभिन्न गणितीय लाइब्रेरीज़, डेटा मैनिपुलेशन टूल्स और जनरल-पर्पज़ कंप्यूटिंग के पैकेज शामिल हैं।
दूसरी भाषाओं में इसकी लोकप्रियता के संदर्भ में, अक्टूबर 2022 के PYPL इंडेक्स और TIOBE इंडेक्स में Julia क्रमशः 25वें और 27वें स्थान पर है।
Julia एक जनरल-पर्पज़ प्रोग्रामिंग भाषा है, यानी इसका उपयोग वेब डेवलपमेंट और गेम डेवलपमेंट जैसे कई सॉफ्टवेयर विकास कार्यों में किया जा सकता है, लेकिन यह विशेष रूप से मशीन लर्निंग और सांख्यिकीय कंप्यूटेशन के लिए उपयुक्त है। वास्तव में, Julia के उत्साही इसे डेटा साइंस के लिए Python और R का उत्तराधिकारी कहना पसंद करते हैं।
यह कहते हुए भी, Julia को डेटा साइंस की डिफ़ॉल्ट भाषा बनने में अभी समय लगेगा। जो लोग अभी शुरुआत कर रहे हैं, वे संभवतः पहले Python और R सीखना चाहेंगे। हालाँकि, मौजूदा प्रोग्रामिंग कौशल के पूरक के रूप में, Julia एक बेहतरीन विकल्प हो सकता है। आप एक अलग ब्लॉग पोस्ट में Julia का उपयोग किन कार्यों में होता है के बारे में अधिक जान सकते हैं।
MATLAB उपयोगकर्ताओं को Julia के बारे में क्या जानना चाहिए
Julia अपनाने के ठोस कारण हैं। इस खंड में, हम उन प्रमुख विशेषताओं को करीब से देखेंगे जो Julia को इतना शक्तिशाली बनाती हैं और MATLAB उपयोगकर्ताओं के लिए Julia में संक्रमण का आदर्श उम्मीदवार बनाती हैं।
MATLAB बनाम Julia: स्पीड
Julia को तकनीकी और वैज्ञानिक उपयोगकर्ताओं को ध्यान में रखकर डिज़ाइन किया गया है। व्यावसायिक समस्याएँ हल करने और निर्णय लेने में सहायता के लिए डेटा प्रोफेशनल्स को अक्सर बड़े डेटा सेट और जटिल तकनीकों—जिनमें मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क शामिल हैं—से निपटना पड़ता है।
इन गतिविधियों के लिए न केवल महत्वपूर्ण कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता होती है, बल्कि ऐसी भाषा की भी जरूरत होती है जो कंप्यूटर पर कोड को बहुत तेज़ी से चलाए, ताकि डेटा प्रोफेशनल्स को परिणामों के लिए लंबा इंतज़ार न करना पड़े।
हालाँकि, सही प्रोग्रामिंग भाषा का चुनाव कठिन हो सकता है। अधिकांश भाषाएँ प्रदर्शन और कोड पठनीयता के बीच समझौते का सामना करती हैं।
परंपरागत रूप से, उच्च प्रदर्शन वाली भाषाएँ इस्तेमाल में कठिन रही हैं और इसके उलट भी। उदाहरण के लिए, लोकप्रिय “हाई-लेवल” भाषाएँ जैसे MATLAB और Python, लचीलापन और उच्च पठनीयता के बदले स्पीड का त्याग करती हैं, जबकि C, C++ और Fortran जैसी भाषाएँ बहुत तेज़ मानी जाती हैं, लेकिन उनकी सिंटैक्स काफी जटिल होती है।
इसका मतलब है कि डेवलपर्स को इन भाषाओं में कोड लिखने के लिए अधिक समय और अक्सर अधिक प्रोग्रामिंग अनुभव की जरूरत होती है।
यहीं Julia तस्वीर में आती है। Julia को इस तरह बनाया गया है कि प्रोग्राम लिखना अपेक्षाकृत आसान और तेज़ हो, और कोड चलाना व गणनाएँ करना भी बहुत तेज़ हो। C जैसी परफॉर्मेंस के साथ, Julia पहले से ही इतिहास की सबसे तेज़ भाषाओं में से एक है। जब दोनों भाषाओं के प्रदर्शन की तुलना की जाती है, तो MATLAB, Julia की तुलना में उल्लेखनीय रूप से धीमा है।
Julia के बेजोड़ प्रदर्शन को दर्शाने के लिए, नीचे दी गई तालिका में आप एक बेंचमार्क देख सकते हैं कि किसी दिए गए वेक्टर से मैट्रिक्स बनाने के लिए for लूप चलाने पर Julia और MATLAB का प्रदर्शन कैसा है। बेंचमार्क टेस्ट के बारे में अधिक विवरण निम्नलिखित लेख में मिल सकते हैं।
N
Julia (सिंगल थ्रेड)
Julia (मल्टी-थ्रेड)
MATLAB (सिंगल थ्रेड)
MATLAB (मल्टी-थ्रेड)
1000
0.035s
0.007s
0.067s
0.0367s
2000
0.126s
0.031s
0.255s
0.034s
3000
0.289s
0.062s
0.543s
0.073s
4000
0.554s
0.116s
0.965s
0.123s
5000
0.831s
0.215s
1.510s
0.189s
6000
1.108s
0.274s
2.161s
0.268s
7000
1.489s
0.304s
2.936s
0.364s
8000
1.948s
0.402s
3.830s
0.478s
9000
2.460s
0.505s
4.847s
0.610s
10000
3.039s
0.616s
5.977s
0.753s
MATLAB बनाम Julia: सिंटैक्स
जैसा कि पिछले खंड में कहा गया, Julia ने प्रदर्शन और पठनीयता के बीच बहस को खत्म कर दिया है। भाषा का सिंटैक्स अंग्रेजी जैसा है और यह डायनेमिकली टाइप्ड है, जिससे इसे MATLAB या Python की तरह सीखना और लिखना सरल है, लेकिन कम्पाइल्ड भाषा होने के कारण यह C या Fortran जैसी स्टेटिकली-टाइप्ड भाषाओं जितनी तेज़ है।
और भी बातें हैं। यदि आप MATLAB से Julia में जाने पर विचार कर रहे हैं, तो अच्छी खबर यह है: सिंटैक्स के लिहाज से दोनों भाषाएँ काफी हद तक मिलती-जुलती हैं। यह चौंकाने वाला नहीं है—आखिरकार Julia के संस्थापकों के लिए MATLAB प्रमुख प्रेरणाओं में से एक रही है।
यहाँ MATLAB और Julia में कुछ बुनियादी ऑपरेशनों के उदाहरण दिए गए हैं:
For लूप
% for loop in MATLAB
for i = 1:N
% do something
endसंचालित द्वारा
# for loop in Julia
for i in 1:N
# do something
endसंचालित द्वारा
If / else स्टेटमेंट
% if/else in MATLAB
if i <= N
% do something
else
% do something else
endसंचालित द्वारा
# if/else in Julia
if i <= N
# do something
else
# do something else
endसंचालित द्वारा
UDF फ़ंक्शंस
% function in MATLAB
function out = f(x)
out = x^2
endसंचालित द्वारा
# function in Julia
function f(x)
return x^2
endसंचालित द्वारा
समानताओं के बावजूद, यह ध्यान देने योग्य है कि Julia, MATLAB की क्लोन नहीं है। अब भी बड़े सिंटैक्टिक और फ़ंक्शनल अंतर मौजूद हैं। अगले खंड में, हम MATLAB और Julia के बीच कुछ समानताएँ और विभिन्नताएँ कवर करेंगे।
Julia बनाम MATLAB: एक तुलना
नीचे आप Julia और MATLAB के बीच के अंतरों की तालिका देख सकते हैं:
Julia
MATLAB
उद्देश्य
यह गणनात्मक विज्ञान, डेटा विश्लेषण और आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस पर केंद्रित भाषा है
यह डेटा विश्लेषण और गणितीय कंप्यूटिंग के लिए इस्तेमाल की जाने वाली भाषा और वैज्ञानिक प्लेटफ़ॉर्म है
भाषा का प्रकार
यह एक उच्च-स्तरीय, जनरल-पर्पज़, कम्पाइल्ड और डायनेमिक भाषा है
यह एक उच्च-स्तरीय, डोमेन-विशिष्ट, इंटरप्रेटेड और डायनेमिक भाषा है
ओपन सोर्स?
हाँ
नहीं
रिलीज़ तिथि
2012
1984
किसमें लिखी गई
C, C++, और स्वयं Julia
C, C++, Java, और स्वयं MATLAB
कौन उपयोग करता है
मुख्यतः डेटा साइंटिस्ट्स और अन्य डेटा प्रोफेशनल्स
दुनिया भर के इंजीनियर, वैज्ञानिक, विद्वान और डेटा प्रोफेशनल्स
इकोसिस्टम
8,000+ पंजीकृत पैकेज
मुख्यतः बिल्ट-इन और कस्टम लाइब्रेरीज़
सीखना कितना आसान
Julia एक सरल भाषा है जिसका सिंटैक्स अंग्रेजी जैसा है।
MATLAB सीखना आसान है।
फ़ाइल एक्सटेंशन
फ़ाइल का एक्सटेंशन ‘datacamp.jl’ होता है।
फ़ाइल का एक्सटेंशन ‘datacamp.m’ होता है।
लाभ
उच्च प्रदर्शन वाली भाषा, वह भी कोड की पठनीयता के साथ समझौता किए बिना।
इस्तेमाल में आसान।
परिपक्व भाषा जिसके लिए बहुत से संसाधन उपलब्ध हैं।
इस्तेमाल में आसान।
कमियाँ
नई भाषा होने के नाते, Julia का उपयोगकर्ता समुदाय और सीखने के संसाधन अभी सीमित हैं।
MATLAB स्वामित्व वाली है। लाइसेंस महंगे हो सकते हैं।
इंटरप्रेटेड भाषा होने के कारण यह कम्पाइल्ड भाषाओं से धीमी है।
रुझान
PYPL इंडेक्स और TIOBE इंडेक्स में क्रमशः 25वां और 27वां स्थान (अक्टूबर 2022)
PYPL इंडेक्स और TIOBE इंडेक्स—दोनों में 14वां स्थान (अक्टूबर 2022)
MATLAB से Julia की ओर प्रगति
शुरू करने के लिए तैयार हैं? MATLAB से Julia की ओर बढ़ते समय मदद करने वाले कुछ कदम यहाँ हैं:
Julia की बुनियादी बातें सीखें
नई प्रोग्रामिंग भाषा सीखने का सबसे अच्छा तरीका है कोड लिखना। Julia के साथ शुरुआत करने के लिए बहुत से संसाधन मौजूद हैं, लेकिन हम आपको हमारा Introduction to Julia Course देखने की दृढ़ सलाह देते हैं।
Julia के नए और व्यापक रूप से कहें तो डेटा साइंस के शुरुआती शिक्षार्थियों के लिए विकसित, यह कोर्स भाषा की बुनियादी बातों से शुरू होता है और धीरे-धीरे अधिक विस्तृत तत्वों तक पहुँचता है। कोर्स के अंत तक, आप Julia में कोडिंग से परिचित होंगे—बुनियादी बातें समझेंगे जिनमें डेटा टाइप्स और स्ट्रक्चर्स, फ़ंक्शंस और पैकेज, और सारणीबद्ध डेटा पर काम करने के लिए DataFrames का उपयोग शामिल है।
Julia का उपयोग करके अपने पसंदीदा डेटा प्रोजेक्ट्स पर काम करना आपके ज्ञान को मजबूत करने और आवश्यक व्यावहारिक अनुभव हासिल करने का बढ़िया तरीका है। अपने प्रोजेक्ट्स में Julia का उपयोग करना आपको Julia की पूरी क्षमता खोजने में मदद करेगा और एक बेहतरीन डेटा साइंस पोर्टफोलियो बनाने में सहायता करेगा।
अपने पेशेवर प्रोजेक्ट्स में Julia का उपयोग करें
Julia से परिचित होने के बाद, अब इसे अपनी दैनिक गतिविधियों में काम पर लगाने का समय है। उच्च प्रदर्शन और पठनीयता का Julia का संयोजन पेशेवर सेटिंग में गेम-चेंजर साबित हो सकता है। फ़ार्मास्युटिकल मॉडलिंग से लेकर स्पेस मिशन की योजना तक, आज विभिन्न उद्योगों के पेशेवर Julia प्रोग्रामिंग का उपयोग कर रहे हैं। यह आपके अनुप्रयोगों और डेटा साइंस कार्यों को अगले स्तर पर ले जाने का एक शक्तिशाली साधन है।
Julia के साथ अपनी अगली नौकरी खोजें
Julia सीखने का यह बहुत अच्छा समय है। जैसा कि Ari Joury अपने पोस्ट में दावा करती हैं, यदि आप इसे डेटा साइंस में नया सामान्य बनने से पहले सीखना शुरू करते हैं, तो Julia आपके लिए भविष्य का गोल्डन टिकट हो सकती है। दुनिया भर में अधिक से अधिक कंपनियाँ अपने डेटा प्रोजेक्ट्स के लिए Julia अपना रही हैं, जिसका मतलब है कि वे (अभी) कम संख्या में उपलब्ध अनुभवी Julia प्रोग्रामरों को आकर्षित करने के लिए हरसंभव कोशिश करेंगी। एक बार जब आप अपने कौशल को पर्याप्त रूप से विकसित कर लें, तो आप ऐसी भूमिकाएँ तलाशना शुरू कर सकते हैं जिनमें Julia और MATLAB—दोनों का ज्ञान आवश्यक हो।
Julia डेटा क्षेत्र के उभरते सितारों में से एक है। पहली रिलीज़ के बाद के दस वर्षों में, यह भाषा परिपक्व हुई है और आज ऐसी असाधारण विशेषताएँ प्रस्तुत करती है जो कम ही भाषाएँ दिखा पाती हैं।
जबकि MATLAB अब भी अच्छी स्थिति में है, तेज़ी से विकसित हो रहे डेटा साइंस परिदृश्य में कोई भी भाषा सुरक्षित नहीं है। जो आज लोकप्रिय है, वह कल अप्रासंगिक हो सकता है—अधिक आधुनिक और शक्तिशाली टूल्स द्वारा पीछे छोड़ दिया जाए।
हाल के वर्षों में, Julia की मुख्य कमी उसकी नवीनता थी। हालाँकि, आज यह डेटा साइंस उद्योग की सबसे रोमांचक नई भाषाओं में से एक है। तो क्या Julia सीखना फायदेमंद है? और क्या MATLAB से Julia में प्रगति संभव है? इन दोनों प्रश्नों का उत्तर जोरदार हाँ है।
MATLAB से Julia: अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
MATLAB क्या है?⌄
MATLAB एक उच्च-स्तरीय प्रोग्रामिंग भाषा है जो विशेष रूप से संख्यात्मक कंप्यूटिंग के लिए डिज़ाइन की गई है।
Julia क्या है?⌄
Julia एक उच्च-स्तरीय, कम्पाइल्ड प्रोग्रामिंग भाषा है। इसकी विशेषताएँ संख्यात्मक विश्लेषण और कम्प्यूटेशनल साइंस के लिए उपयुक्त हैं।
Julia कब जारी हुई?⌄
Julia का पहला संस्करण 2012 में जारी हुआ था।
Julia की मुख्य ताकत क्या है?⌄
Julia एक अनोखी भाषा है क्योंकि यह उच्च प्रदर्शन को उच्च कोड पठनीयता के साथ जोड़ती है।
क्या मुझे MATLAB से Julia में स्थानांतरित होना चाहिए?⌄
इसके कई कारण हो सकते हैं, जैसे Julia की स्पीड, ओपन-सोर्स प्रकृति, और तेज़ी से विकसित होता इकोसिस्टम। शुरुआत करने का बेहतरीन तरीका हमारा Introduction to Julia Course है।
डेटा साइंस की अत्यधिक परिवर्तनशील दुनिया में कुछ भी स्थायी नहीं है। नए टूल और सॉफ़्टवेयर जैसे ही सामने आते हैं, वे प्रचलित तकनीक को चुनौती देने की क्षमता रखते हैं। यह गतिशीलता खास तौर पर प्रोग्रामिंग भाषाओं के परिदृश्य में दिखती है। डेटा साइंस के लिए उपयुक्त कई प्रोग्रामिंग भाषाएँ मौजूद हैं। जबकि फिलहाल डेटा क्षेत्र कुछ बेहद लोकप्रिय भाषाओं के कब्जे में है, अन्य नई और कथित तौर पर अधिक शक्तिशाली भाषाएँ भी रफ्तार पकड़ रही हैं। इन्हीं में से एक सबसे आशाजनक उदाहरण है Julia।
पहली बार 2012 में जारी हुई Julia को डेटा साइंस की उभरती हुई स्टार माना जा सकता है। अपेक्षाकृत नई होने के बावजूद, Julia ने अपनी उच्च प्रदर्शन क्षमता और बेजोड़ कंप्यूटिंग स्पीड से संख्यात्मक कंप्यूटिंग की दुनिया को प्रभावित किया है। समय के साथ Julia परिपक्व हुई है और आज इसे आमतौर पर डेटा साइंस और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की “भविष्य की भाषाओं” में से एक का तमगा दिया जाता है।
Julia सीखने के कई ठोस कारण हैं। हालांकि, संक्रमण का रास्ता इस पर निर्भर करेगा कि आप किन भाषाओं से पहले से परिचित हैं। जबकि ज्यादातर लेख और पाठ्यक्रम MATLAB से डेटा साइंस की दो सबसे लोकप्रिय भाषाओं, Python और R, में जाने पर केंद्रित होते हैं, अन्य भाषाओं के उपयोगकर्ताओं के लिए भी Julia में प्रगति करने के संसाधन देना जरूरी है।
इस लेख का उद्देश्य MATLAB प्रोग्रामरों को Julia से परिचित कराना है। हम दोनों भाषाओं के बीच के अंतर और समानताएँ देखेंगे और डेटा विश्लेषण व विज़ुअलाइज़ेशन के लिए MATLAB से Julia में माइग्रेट करने के कुछ सुझाव देंगे। आइए शुरू करें!
MATLAB का उपयोग किस लिए किया जाता है?
MATLAB एक प्रोग्रामिंग भाषा है जो विशेष रूप से संख्यात्मक कंप्यूटिंग के लिए डिज़ाइन की गई है। 1984 में लॉन्च होने के बाद से MATLAB ("MATrix LABoratory" का संक्षिप्त रूप) को अकादमिक जगत और वैज्ञानिक अनुसंधान में व्यापक रूप से अपनाया गया है। अपेक्षाकृत पुरानी होने के बावजूद, यह अब भी बेहद लोकप्रिय भाषा है। अक्टूबर 2022 में, यह PYPL इंडेक्स और TIOBE इंडेक्स में 14वें स्थान पर थी।
MATLAB उच्च-स्तरीय कम्प्यूटेशनल कार्यों, जैसे उन्नत गणितीय और सांख्यिकीय ऑपरेशनों में उत्कृष्ट है। भाषा में प्लॉटिंग और एल्गोरिदम इम्प्लिमेंटेशन की क्षमताएँ भी हैं, जो इसे डेटा साइंस के लिए उपयुक्त बनाती हैं।
हालाँकि, MATLAB के साथ एक महत्वपूर्ण शर्त भी आती है: यह एक स्वामित्व (प्रोप्रायटरी) टूल है। यानी यदि आपकी संबद्ध संस्था आपको एक्सेस नहीं देती—जैसा कि अकादमिक परिवेश में अक्सर होता है—तो आपको लाइसेंस के लिए अच्छी-खासी रकम देनी पड़ सकती है। साथ ही, चूँकि उपयोगकर्ताओं को इसके सोर्स कोड तक पहुँच नहीं है, MATLAB की कुछ क्षमताएँ कैसे काम करती हैं, यह समझना मुश्किल हो सकता है।
ये कारक MATLAB को उन अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं की तुलना में कम आकर्षक बना सकते हैं जिन्हें आप मुफ्त में इस्तेमाल कर सकते हैं।
Julia का उपयोग किस लिए किया जाता है?
किसी भी नवाचार के पीछे मौजूदा प्रमुख तकनीकों को बेहतर बनाने या उनसे आगे निकलने की चाह होती है। यही प्रेरक शक्ति Julia के पीछे भी थी, जो कुछ सबसे शक्तिशाली प्रोग्रामिंग भाषाओं से प्रेरणा लेती है। जैसा कि भाषा के संस्थापक Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Alan Edelman, और Viral B. Shah ने उन्होंने Julia क्यों बनाई समझाते हुए एक पोस्ट में कहा:
अपनी अनूठी विशेषताओं—जो सर्वश्रेष्ठ भाषाओं से चुनकर बनाई गई हैं—की वजह से Julia तेज़ी से लोकप्रिय हो रही है।
पहले रिलीज़ से लेकर 2021 तक, Julia 4 करोड़ से अधिक बार डाउनलोड की जा चुकी है, और Julia समुदाय ने सामुदायिक उपयोग के लिए 8,000 से अधिक Julia पैकेज पंजीकृत किए हैं। इनमें विभिन्न गणितीय लाइब्रेरीज़, डेटा मैनिपुलेशन टूल्स और जनरल-पर्पज़ कंप्यूटिंग के पैकेज शामिल हैं।
दूसरी भाषाओं में इसकी लोकप्रियता के संदर्भ में, अक्टूबर 2022 के PYPL इंडेक्स और TIOBE इंडेक्स में Julia क्रमशः 25वें और 27वें स्थान पर है।
Julia एक जनरल-पर्पज़ प्रोग्रामिंग भाषा है, यानी इसका उपयोग वेब डेवलपमेंट और गेम डेवलपमेंट जैसे कई सॉफ्टवेयर विकास कार्यों में किया जा सकता है, लेकिन यह विशेष रूप से मशीन लर्निंग और सांख्यिकीय कंप्यूटेशन के लिए उपयुक्त है। वास्तव में, Julia के उत्साही इसे डेटा साइंस के लिए Python और R का उत्तराधिकारी कहना पसंद करते हैं।
यह कहते हुए भी, Julia को डेटा साइंस की डिफ़ॉल्ट भाषा बनने में अभी समय लगेगा। जो लोग अभी शुरुआत कर रहे हैं, वे संभवतः पहले Python और R सीखना चाहेंगे। हालाँकि, मौजूदा प्रोग्रामिंग कौशल के पूरक के रूप में, Julia एक बेहतरीन विकल्प हो सकता है। आप एक अलग ब्लॉग पोस्ट में Julia का उपयोग किन कार्यों में होता है के बारे में अधिक जान सकते हैं।
MATLAB उपयोगकर्ताओं को Julia के बारे में क्या जानना चाहिए
Julia अपनाने के ठोस कारण हैं। इस खंड में, हम उन प्रमुख विशेषताओं को करीब से देखेंगे जो Julia को इतना शक्तिशाली बनाती हैं और MATLAB उपयोगकर्ताओं के लिए Julia में संक्रमण का आदर्श उम्मीदवार बनाती हैं।
MATLAB बनाम Julia: स्पीड
Julia को तकनीकी और वैज्ञानिक उपयोगकर्ताओं को ध्यान में रखकर डिज़ाइन किया गया है। व्यावसायिक समस्याएँ हल करने और निर्णय लेने में सहायता के लिए डेटा प्रोफेशनल्स को अक्सर बड़े डेटा सेट और जटिल तकनीकों—जिनमें मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क शामिल हैं—से निपटना पड़ता है।
इन गतिविधियों के लिए न केवल महत्वपूर्ण कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता होती है, बल्कि ऐसी भाषा की भी जरूरत होती है जो कंप्यूटर पर कोड को बहुत तेज़ी से चलाए, ताकि डेटा प्रोफेशनल्स को परिणामों के लिए लंबा इंतज़ार न करना पड़े।
हालाँकि, सही प्रोग्रामिंग भाषा का चुनाव कठिन हो सकता है। अधिकांश भाषाएँ प्रदर्शन और कोड पठनीयता के बीच समझौते का सामना करती हैं।
परंपरागत रूप से, उच्च प्रदर्शन वाली भाषाएँ इस्तेमाल में कठिन रही हैं और इसके उलट भी। उदाहरण के लिए, लोकप्रिय “हाई-लेवल” भाषाएँ जैसे MATLAB और Python, लचीलापन और उच्च पठनीयता के बदले स्पीड का त्याग करती हैं, जबकि C, C++ और Fortran जैसी भाषाएँ बहुत तेज़ मानी जाती हैं, लेकिन उनकी सिंटैक्स काफी जटिल होती है।
इसका मतलब है कि डेवलपर्स को इन भाषाओं में कोड लिखने के लिए अधिक समय और अक्सर अधिक प्रोग्रामिंग अनुभव की जरूरत होती है।
यहीं Julia तस्वीर में आती है। Julia को इस तरह बनाया गया है कि प्रोग्राम लिखना अपेक्षाकृत आसान और तेज़ हो, और कोड चलाना व गणनाएँ करना भी बहुत तेज़ हो। C जैसी परफॉर्मेंस के साथ, Julia पहले से ही इतिहास की सबसे तेज़ भाषाओं में से एक है। जब दोनों भाषाओं के प्रदर्शन की तुलना की जाती है, तो MATLAB, Julia की तुलना में उल्लेखनीय रूप से धीमा है।
Julia के बेजोड़ प्रदर्शन को दर्शाने के लिए, नीचे दी गई तालिका में आप एक बेंचमार्क देख सकते हैं कि किसी दिए गए वेक्टर से मैट्रिक्स बनाने के लिए for लूप चलाने पर Julia और MATLAB का प्रदर्शन कैसा है। बेंचमार्क टेस्ट के बारे में अधिक विवरण निम्नलिखित लेख में मिल सकते हैं।
N
Julia (सिंगल थ्रेड)
Julia (मल्टी-थ्रेड)
MATLAB (सिंगल थ्रेड)
MATLAB (मल्टी-थ्रेड)
1000
0.035s
0.007s
0.067s
0.0367s
2000
0.126s
0.031s
0.255s
0.034s
3000
0.289s
0.062s
0.543s
0.073s
4000
0.554s
0.116s
0.965s
0.123s
5000
0.831s
0.215s
1.510s
0.189s
6000
1.108s
0.274s
2.161s
0.268s
7000
1.489s
0.304s
2.936s
0.364s
8000
1.948s
0.402s
3.830s
0.478s
9000
2.460s
0.505s
4.847s
0.610s
10000
3.039s
0.616s
5.977s
0.753s
MATLAB बनाम Julia: सिंटैक्स
जैसा कि पिछले खंड में कहा गया, Julia ने प्रदर्शन और पठनीयता के बीच बहस को खत्म कर दिया है। भाषा का सिंटैक्स अंग्रेजी जैसा है और यह डायनेमिकली टाइप्ड है, जिससे इसे MATLAB या Python की तरह सीखना और लिखना सरल है, लेकिन कम्पाइल्ड भाषा होने के कारण यह C या Fortran जैसी स्टेटिकली-टाइप्ड भाषाओं जितनी तेज़ है।
और भी बातें हैं। यदि आप MATLAB से Julia में जाने पर विचार कर रहे हैं, तो अच्छी खबर यह है: सिंटैक्स के लिहाज से दोनों भाषाएँ काफी हद तक मिलती-जुलती हैं। यह चौंकाने वाला नहीं है—आखिरकार Julia के संस्थापकों के लिए MATLAB प्रमुख प्रेरणाओं में से एक रही है।
यहाँ MATLAB और Julia में कुछ बुनियादी ऑपरेशनों के उदाहरण दिए गए हैं:
For लूप
If / else स्टेटमेंट
UDF फ़ंक्शंस
समानताओं के बावजूद, यह ध्यान देने योग्य है कि Julia, MATLAB की क्लोन नहीं है। अब भी बड़े सिंटैक्टिक और फ़ंक्शनल अंतर मौजूद हैं। अगले खंड में, हम MATLAB और Julia के बीच कुछ समानताएँ और विभिन्नताएँ कवर करेंगे।
Julia बनाम MATLAB: एक तुलना
नीचे आप Julia और MATLAB के बीच के अंतरों की तालिका देख सकते हैं:
Julia
MATLAB
उद्देश्य
यह गणनात्मक विज्ञान, डेटा विश्लेषण और आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस पर केंद्रित भाषा है
यह डेटा विश्लेषण और गणितीय कंप्यूटिंग के लिए इस्तेमाल की जाने वाली भाषा और वैज्ञानिक प्लेटफ़ॉर्म है
भाषा का प्रकार
यह एक उच्च-स्तरीय, जनरल-पर्पज़, कम्पाइल्ड और डायनेमिक भाषा है
यह एक उच्च-स्तरीय, डोमेन-विशिष्ट, इंटरप्रेटेड और डायनेमिक भाषा है
ओपन सोर्स?
हाँ
नहीं
रिलीज़ तिथि
2012
1984
किसमें लिखी गई
C, C++, और स्वयं Julia
C, C++, Java, और स्वयं MATLAB
कौन उपयोग करता है
मुख्यतः डेटा साइंटिस्ट्स और अन्य डेटा प्रोफेशनल्स
दुनिया भर के इंजीनियर, वैज्ञानिक, विद्वान और डेटा प्रोफेशनल्स
इकोसिस्टम
8,000+ पंजीकृत पैकेज
मुख्यतः बिल्ट-इन और कस्टम लाइब्रेरीज़
सीखना कितना आसान
Julia एक सरल भाषा है जिसका सिंटैक्स अंग्रेजी जैसा है।
MATLAB सीखना आसान है।
फ़ाइल एक्सटेंशन
फ़ाइल का एक्सटेंशन ‘datacamp.jl’ होता है।
फ़ाइल का एक्सटेंशन ‘datacamp.m’ होता है।
लाभ
कमियाँ
रुझान
PYPL इंडेक्स और TIOBE इंडेक्स में क्रमशः 25वां और 27वां स्थान (अक्टूबर 2022)
PYPL इंडेक्स और TIOBE इंडेक्स—दोनों में 14वां स्थान (अक्टूबर 2022)
MATLAB से Julia की ओर प्रगति
शुरू करने के लिए तैयार हैं? MATLAB से Julia की ओर बढ़ते समय मदद करने वाले कुछ कदम यहाँ हैं:
Julia की बुनियादी बातें सीखें
नई प्रोग्रामिंग भाषा सीखने का सबसे अच्छा तरीका है कोड लिखना। Julia के साथ शुरुआत करने के लिए बहुत से संसाधन मौजूद हैं, लेकिन हम आपको हमारा Introduction to Julia Course देखने की दृढ़ सलाह देते हैं।
Julia के नए और व्यापक रूप से कहें तो डेटा साइंस के शुरुआती शिक्षार्थियों के लिए विकसित, यह कोर्स भाषा की बुनियादी बातों से शुरू होता है और धीरे-धीरे अधिक विस्तृत तत्वों तक पहुँचता है। कोर्स के अंत तक, आप Julia में कोडिंग से परिचित होंगे—बुनियादी बातें समझेंगे जिनमें डेटा टाइप्स और स्ट्रक्चर्स, फ़ंक्शंस और पैकेज, और सारणीबद्ध डेटा पर काम करने के लिए DataFrames का उपयोग शामिल है।
आप हमारा शुरुआती लोगों के लिए Julia ट्यूटोरियल और साथ ही हमारा उपयोगी Julia चीट शीट भी देख सकते हैं।
अपने डेटा प्रोजेक्ट्स में Julia का उपयोग करें
Julia का उपयोग करके अपने पसंदीदा डेटा प्रोजेक्ट्स पर काम करना आपके ज्ञान को मजबूत करने और आवश्यक व्यावहारिक अनुभव हासिल करने का बढ़िया तरीका है। अपने प्रोजेक्ट्स में Julia का उपयोग करना आपको Julia की पूरी क्षमता खोजने में मदद करेगा और एक बेहतरीन डेटा साइंस पोर्टफोलियो बनाने में सहायता करेगा।
अपने पेशेवर प्रोजेक्ट्स में Julia का उपयोग करें
Julia से परिचित होने के बाद, अब इसे अपनी दैनिक गतिविधियों में काम पर लगाने का समय है। उच्च प्रदर्शन और पठनीयता का Julia का संयोजन पेशेवर सेटिंग में गेम-चेंजर साबित हो सकता है। फ़ार्मास्युटिकल मॉडलिंग से लेकर स्पेस मिशन की योजना तक, आज विभिन्न उद्योगों के पेशेवर Julia प्रोग्रामिंग का उपयोग कर रहे हैं। यह आपके अनुप्रयोगों और डेटा साइंस कार्यों को अगले स्तर पर ले जाने का एक शक्तिशाली साधन है।
Julia के साथ अपनी अगली नौकरी खोजें
Julia सीखने का यह बहुत अच्छा समय है। जैसा कि Ari Joury अपने पोस्ट में दावा करती हैं, यदि आप इसे डेटा साइंस में नया सामान्य बनने से पहले सीखना शुरू करते हैं, तो Julia आपके लिए भविष्य का गोल्डन टिकट हो सकती है। दुनिया भर में अधिक से अधिक कंपनियाँ अपने डेटा प्रोजेक्ट्स के लिए Julia अपना रही हैं, जिसका मतलब है कि वे (अभी) कम संख्या में उपलब्ध अनुभवी Julia प्रोग्रामरों को आकर्षित करने के लिए हरसंभव कोशिश करेंगी। एक बार जब आप अपने कौशल को पर्याप्त रूप से विकसित कर लें, तो आप ऐसी भूमिकाएँ तलाशना शुरू कर सकते हैं जिनमें Julia और MATLAB—दोनों का ज्ञान आवश्यक हो।
DataCamp के डेटा जॉब्स प्लेटफ़ॉर्म के साथ Julia का उपयोग करते हुए अपना अगला करियर कदम खोजें।
निष्कर्ष
Julia डेटा क्षेत्र के उभरते सितारों में से एक है। पहली रिलीज़ के बाद के दस वर्षों में, यह भाषा परिपक्व हुई है और आज ऐसी असाधारण विशेषताएँ प्रस्तुत करती है जो कम ही भाषाएँ दिखा पाती हैं।
जबकि MATLAB अब भी अच्छी स्थिति में है, तेज़ी से विकसित हो रहे डेटा साइंस परिदृश्य में कोई भी भाषा सुरक्षित नहीं है। जो आज लोकप्रिय है, वह कल अप्रासंगिक हो सकता है—अधिक आधुनिक और शक्तिशाली टूल्स द्वारा पीछे छोड़ दिया जाए।
हाल के वर्षों में, Julia की मुख्य कमी उसकी नवीनता थी। हालाँकि, आज यह डेटा साइंस उद्योग की सबसे रोमांचक नई भाषाओं में से एक है। तो क्या Julia सीखना फायदेमंद है? और क्या MATLAB से Julia में प्रगति संभव है? इन दोनों प्रश्नों का उत्तर जोरदार हाँ है।