Saat mengerjakan proyek data science, Anda memiliki banyak pilihan terkait bahasa pemrograman teratas. Selain yang populer seperti Python, R, dan SQL, ada juga bahasa umum dan khusus lain yang dapat digunakan, seperti MATLAB, C/C++, dan Go. Lalu bagaimana dengan Julia, pendatang baru di kancah ini? Di sini, kita melihat untuk apa Julia digunakan dan mengapa Anda perlu mempertimbangkan untuk mempelajarinya.
Apa itu Julia?
Julia adalah bahasa pemrograman yang menarik dan relatif baru, dirancang menjadi bahasa ideal untuk komputasi ilmiah, machine learning, dan penambangan data. Dirilis pada 2012, Julia dengan cepat menjadi favorit di kalangan praktisi data berpengalaman.
Dirancang untuk memiliki kecepatan setara C, kemampuan pemrograman umum seperti Python, dan kekuatan statistik seperti R, Julia adalah bahasa yang kuat sekaligus cukup mudah dipelajari dibandingkan bahasa lain.
Saat ini, Julia telah diunduh lebih dari 40 juta kali dan membentuk komunitas yang telah mendaftarkan lebih dari 8.000 paket untuk bahasa ini. Per Oktober 2022, Julia berada di peringkat 25 dan 27 pada Indeks PYPL dan Indeks TIOBE. Artinya, meski belum sepopuler Python, R, atau MATLAB, Julia adalah bintang yang sedang naik dengan tingkat popularitas mirip SAS atau Scala.
Kelebihan dan Kekurangan Julia
Tentu, mudah untuk antusias terhadap bahasa pemrograman baru, apalagi jika menargetkan perubahan besar. Namun, seperti semua bahasa, Julia punya sisi positif dan negatif. Di bawah ini, kami merangkum beberapa kelebihan dan kekurangan Julia. Kami membahasnya lebih rinci dalam artikel tentang kebangkitan Julia:
Kelebihan Julia
- Cepat. Anda akan sering mendengar soal kecepatan Julia. Dalam micro-benchmark (mengukur performa pada berbagai pola kode umum), hasilnya sangat baik, meskipun hasil ini tidak termasuk waktu kompilasi. Satu ulasan mendalam menemukan paket CSV.jl milik Julia untuk menangani data teks berpemisah 1,5 hingga 5 kali lebih cepat daripada paket pandas di Python saat membaca data CSV.
- Sintaksnya jelas. Sintaks Julia terinspirasi dari bahasa pemrograman data yang sudah ada. Bayangkan seperti MATLAB tetapi dengan beberapa ide bagus dari Python, R, dan Ruby.
- Serbaguna. Seperti yang akan kita lihat, ada banyak kegunaan Julia. Sejumlah fiturnya, seperti multiple dispatch, membuatnya relevan di banyak industri dan berbagai jenis proyek.
Kekurangan Julia
- Bahasanya masih muda. Seperti disebutkan, Julia relatif baru. Karena itu, penyebaran dan dukungannya belum seluas bahasa seperti Python dan R.
- Ekosistemnya kecil (namun berkembang). Akibat masih baru, komunitas dan ekosistemnya masih relatif kecil. Banyak solusi dan paket unik bermunculan, tetapi dibandingkan raksasa seperti Python, masih perlu menempuh jalan panjang.
- Ada beberapa isu kompilasi. Sejumlah sumber mencatat adanya jeda saat mengompilasi kode menggunakan kompiler just-in-time (JIT) Julia. JIT mengompilasi semua kode ke kode mesin sebelum dijalankan. Penundaan ini bisa membuat agak menjengkelkan saat ingin melakukan scripting cepat.
Kegunaan Julia
Jadi, sebagai bahasa yang sedang berkembang, Julia memiliki beberapa kelebihan dan kekurangan. Namun, untuk apa Julia digunakan?
Salah satu tujuan utama lahirnya Julia adalah menciptakan bahasa yang memungkinkan programmer menulis kode yang jelas, tingkat tinggi, generik, dan abstrak menyerupai rumus matematika, sembari tetap dapat menghasilkan kode mesin tingkat rendah yang cepat seperti pada bahasa statis. Lihat bahasa ini beraksi melalui tutorial Julia kami.
Di bawah ini, kami merangkum beberapa area tempat bahasa ini unggul.
1. Komputasi Numerik
Ada beragam paket yang memungkinkan programmer Julia melakukan tugas komputasi numerik. Misalnya, untuk tugas aljabar linear, ada modul LinerAlgebra.jl; untuk pencarian akar, ada NonlinearSolve; dan untuk diferensiasi otomatis, ada ForwardDiff atau Enzyme.
2. Machine Learning
Sekali lagi, Julia dibangun dengan mempertimbangkan machine learning, khususnya scientific machine learning, yang berfokus pada tantangan dan wawasan dari himpunan data ilmiah. Sebagai bahasa terkompilasi yang dirancang untuk paralelisme, Julia dapat menawarkan kecepatan luar biasa pada tugas-tugas tertentu dalam machine learning. Misalnya, Julia dapat secara signifikan mempercepat waktu pelatihan dan menurunkan biaya saat menerapkan model machine learning ke produksi.
Dengan komunitas yang berkembang dan banyak paket ML baru, banyak di antaranya termasuk dalam kerangka MLJ, Julia bisa menjadi pilihan yang sangat baik di bidang ini. Salah satu contoh bagus penggunaan machine learning di Julia datang dari sebuah perusahaan Australia yang memelihara jaringan listrik. Dengan membuat peta 3D dan menggunakan machine learning Julia, mereka mampu mengidentifikasi kegagalan jaringan dan potensi kegagalan 100x lebih cepat dari sebelumnya.
3. Statistik
Fungsi utama lain dari Julia adalah statistik dan analisis statistik. Misalnya, meta-paket StatsKit berisi paket Julia untuk fungsi statistik dasar, serta alat untuk bekerja dengan data tabular DataFrames, sebaran probabilitas, analisis statistik multivariat, uji hipotesis, dan lainnya.
4. Pemrograman Umum
Sebagai bahasa pemrograman general-purpose, Julia mampu membangun beragam perangkat lunak dan fungsi. Misalnya, paket Blink memungkinkan Anda membangun aplikasi GUI Electron, GameZero memperkenalkan pengembangan gim untuk pemula, dan Miletus memungkinkan Anda membangun kontrak keuangan di Julia.
Kami sudah menyebutkan bahwa Julia dirancang agar relatif mudah dan cepat untuk menulis program, berkat sintaksnya yang lugas. Namun, ia juga menjalankan kode dan melakukan perhitungan dengan sangat cepat.
5. Pengembangan Web
Ada beberapa alat pengembangan web Julia yang bagus tersedia bagi pengguna. Paket seperti Genie.jl dan Dash.jl. Genie memungkinkan pengguna bekerja dengan data di web menggunakan Julia. Ini adalah kerangka kerja web full-stack yang menyediakan cara mengembangkan aplikasi web dengan alur kerja yang efisien dan ringkas. Dash.jl adalah antarmuka Julia ke ekosistem Dash, memungkinkan Anda membuat aplikasi web di Julia.
Contoh Julia di Berbagai Industri
Sekarang kita tahu secara garis besar untuk apa Julia digunakan, mari lihat beberapa contoh Julia di industri. Situs Julia mencantumkan banyak aplikasi bahasa ini, dan kami menyoroti beberapa yang utama di bawah ini:
6. Pemodelan dan Pengembangan Farmasi
Julia banyak digunakan di bidang medis. Peneliti menggunakan Julia untuk mengidentifikasi dan menguji obat baru, mengoptimalkan perawatan, serta untuk diagnosis dan terapi. Paket seperti BioJulia (infrastruktur bioinformatika) dan Pumas (untuk pemodelan farmakometri, ilmu mengkualifikasi informasi uji obat) lazim digunakan. Sebagai contoh, raksasa farmasi Pfizer menggunakan Julia untuk mempercepat simulasi terapi baru.
7. Superkomputasi Paralel
Salah satu contoh terbaik kecepatan Julia adalah di bidang astronomi, di mana bundel AstroLib.jl berisi rutin astronomi dan astrofisika sering digunakan.
Salah satu contoh penggunaan Julia dalam astronomi adalah proyek Celeste, di mana tim peneliti yang terdiri dari astronom, fisikawan, insinyur komputer, dan ahli statistik mengembangkan metode komputasi paralel baru menggunakan Julia. Setelah tiga tahun pengembangan, mereka menggunakan metode ini untuk menghasilkan katalog paling akurat dari 188 juta objek astronomi hanya dalam 14,6 menit, peningkatan performa lebih dari 1.000x.
8. Pemodelan dan Manajemen Keuangan
Kinerja dan fleksibilitas Julia menjadikannya alat yang kuat di dunia finansial. Para profesional menggunakan bahasa ini untuk mengembangkan model dan proyeksi guna mengambil keputusan keuangan. Salah satu paket populer adalah JuliaFin, yang mengkhususkan diri pada area seperti manajemen aset, manajemen risiko, perdagangan algoritmik, backtesting, dan area komputasi finansial lainnya, termasuk pemodelan kontrak keuangan.
9. Robotika
Ahli robotika dari MIT menggunakan Julia untuk memrogram robot. Contohnya melatih robot berjalan, menaiki tangga, dan melintasi medan sulit serta berbahaya. Sekali lagi, para ahli menyebut fleksibilitas dan kode generik Julia sebagai alasan keunggulannya di sektor ini, karena memungkinkan praktisi menulis fungsi yang jelas dan dapat beroperasi pada berbagai tipe data.
Salah satu kumpulan paket populer di area ini adalah JuliaRobotics, yang mencakup paket Julia seperti MotionCaptureJointCalibration.jl, yang menyediakan kalibrasi kinematika untuk robot dari data motion capture.
10. Keamanan Jaringan
Spesialis jaringan di Cisco menggunakan paket Flux.jl Julia untuk meningkatkan keamanan jaringan dan untuk machine learning. Kemampuan menulis kode efisien dalam satu bahasa disebut sebagai salah satu manfaat utama penggunaan Julia di bidang ini.
Mulai Belajar Julia
Jelas, kegunaan Julia sangat luas. Meskipun masih jauh dari pengganti langsung Python atau R di bidang data science, mengingat keduanya sudah mapan, Julia tentu berpotensi memperluas repertoar Anda. Bagi yang berminat mempelajari Julia, mulailah dengan kursus Introduction to Julia kami, yang akan membawa Anda melalui fitur-fitur kunci bahasa yang berkembang pesat ini. Anda juga dapat melihat lembar contekan Julia kami, yang memberikan referensi praktis untuk dasar-dasar Julia.
