In de snel veranderende wereld van data science is niets blijvend. Telkens wanneer er nieuwe tools en software opduiken, kunnen ze de technologische status-quo uitdagen. Dat zie je vooral terug in het landschap van programmeertalen. Er zijn behoorlijk wat programmeertalen die goed geschikt zijn voor data science. Hoewel de datawereld nu wordt gedomineerd door een handvol zeer populaire talen, winnen andere, naar eigen zeggen krachtigere talen terrein. Een van de meest veelbelovende voorbeelden is Julia.
Julia werd voor het eerst uitgebracht in 2012 en mag worden gezien als een rijzende ster binnen data science. Ondanks z’n relatieve nieuwheid heeft Julia de wereld van numerieke computing al indruk gemaakt met hoge prestaties en ongeëvenaarde rekensnelheid. Door de jaren heen is Julia volwassener geworden, en tegenwoordig wordt het vaak bestempeld als een van de “talen van de toekomst” voor data science en kunstmatige intelligentie.
Er zijn veel goede redenen om Julia te leren. De overstap kan echter verschillen afhankelijk van de talen die je al kent. Terwijl de meeste artikelen en cursussen focussen op de overgang van MATLAB naar de twee populairste data science-talen, Python en R, is het ook belangrijk om resources te bieden voor gebruikers van andere talen die willen overstappen naar Julia.
Het doel van dit artikel is om Julia te introduceren bij MATLAB-programmeurs. We bekijken de verschillen en overeenkomsten tussen beide talen en geven een paar tips om van MATLAB naar Julia te migreren voor data-analyse en visualisatie. Aan de slag!
Waar wordt MATLAB voor gebruikt?
MATLAB is een programmeertaal die specifiek is ontworpen voor numerieke berekeningen. Sinds de lancering in 1984 is MATLAB (een afkorting van "MATrix LABoratory") breed omarmd in de academische wereld en wetenschappelijk onderzoek. Hoewel de taal relatief oud is, is het nog steeds een uiterst populaire programmeertaal. In oktober 2022 stond het op de 14e plaats in zowel de PYPL Index als de TIOBE Index.
De taal blinkt uit in high-level computationele taken, waaronder geavanceerde wiskundige en statistische bewerkingen. MATLAB bevat ook mogelijkheden voor plotten en het implementeren van algoritmen, waardoor het een uitstekende kandidaat is voor data science.
Er is echter een belangrijke kanttekening: MATLAB is proprietair. Dat betekent dat je, tenzij je instelling je toegang geeft (zoals vaak in een academische context), mogelijk een flink bedrag moet betalen voor een licentie. Bovendien, omdat gebruikers geen toegang hebben tot de broncode, kan het lastig zijn om te begrijpen hoe bepaalde functionaliteiten van MATLAB precies werken.
Deze factoren kunnen MATLAB minder aantrekkelijk maken in vergelijking met andere programmeertalen die je gratis kunt gebruiken.
Waar wordt Julia voor gebruikt?
Achter elke innovatie schuilt de wens om de heersende technologieën te verbeteren of te overtreffen. Dat was de drijfveer achter Julia, dat inspiratie haalt uit enkele van de krachtigste programmeertalen. Zoals Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Alan Edelman en Viral B. Shah, de bedenkers van de taal, stelden in een post waarin ze uitleggen waarom ze Julia hebben gemaakt:
“We want a language that's open source, with a liberal license. We want the speed of C with the dynamism of Ruby. We want a language that's homoiconic, with true macros like Lisp, but with obvious, familiar mathematical notation like Matlab. We want something as usable for general programming as Python, as easy for statistics as R, as natural for string processing as Perl, as powerful for linear algebra as Matlab, as good at gluing programs together as the shell. Something that is dirt simple to learn, yet keeps the most serious hackers happy. We want it interactive and we want it compiled.”
Dankzij zijn unieke eigenschappen, voortgekomen uit dit zorgvuldig combineren van het beste van verschillende talen, wint Julia snel aan populariteit.
Sinds de eerste release in 2021 is Julia meer dan 40 miljoen keer gedownload, en de Julia-community heeft meer dan 8.000 Julia-pakketten geregistreerd voor communitygebruik. Deze omvatten diverse wiskundige bibliotheken, tools voor datamanipulatie en pakketten voor general-purpose computing.
Qua populariteit onder alle andere talen staat Julia op de 25e en 27e plaats in respectievelijk de PYPL Index en TIOBE Index van oktober 2022.
Julia is een general-purpose programmeertaal, wat betekent dat je het kunt gebruiken voor veel softwareontwikkeltaken, zoals web- en gameontwikkeling, maar het is vooral geschikt voor machine learning en statistische berekeningen. Julia-fans bestempelen het graag als de erfgenaam van Python en R voor data science.
Dat gezegd hebbende, Julia heeft nog een weg te gaan voordat het de standaardtaal voor data science wordt. Wie net begint, zal waarschijnlijk eerst Python en R willen leren. Maar als aanvulling op je bestaande programmeervaardigheden kan Julia een uitstekende keuze zijn. In een apart blogbericht lees je meer over waar Julia voor wordt gebruikt.
Wat MATLAB-gebruikers moeten weten over Julia
Er zijn sterke redenen om Julia te omarmen. In dit gedeelte kijken we van dichtbij naar de belangrijkste eigenschappen die Julia zo krachtig maken en waarom het een ideale kandidaat is voor MATLAB-gebruikers die willen overstappen.
MATLAB vs Julia: snelheid
Julia is ontworpen met technische en wetenschappelijke gebruikers in gedachten. Om bedrijfsproblemen op te lossen en besluitvorming te ondersteunen, werken dataprofessionals vaak met grote datasets en complexe technieken, waaronder machinelearning-algoritmen en kunstmatige neurale netwerken.
Deze activiteiten vragen niet alleen veel rekenkracht, maar ook een taal die code razendsnel op een computer kan uitvoeren, zodat dataprofessionals niet lang hoeven te wachten op resultaten.
Toch is het kiezen van de juiste programmeertaal lastig. De meeste talen balanceren tussen prestaties en leesbaarheid van code.
Traditioneel zijn talen met hoge prestaties lastiger in het gebruik, en andersom. Populaire “high-level”-talen zoals MATLAB en Python leveren bijvoorbeeld snelheid in voor flexibiliteit en leesbaarheid, terwijl talen als C, C++ en Fortran bekendstaan om hun snelheid, maar een complexe syntax hebben.
Dat betekent dat ontwikkelaars meer tijd en vaak meer programmeerervaring nodig hebben om in zulke talen te coderen.
Hier komt Julia in beeld. Julia is ontworpen om relatief gemakkelijk en snel te schrijven te zijn, maar ook om code en berekeningen zeer snel uit te voeren. Met prestaties vergelijkbaar met C is Julia nu al een van de snelste talen in de geschiedenis. Vergeleken met Julia is MATLAB aanzienlijk trager.
Om Julia’s ongeëvenaarde prestaties te illustreren, vind je in de onderstaande tabel een benchmark van hoe Julia en MATLAB presteren bij het uitvoeren van een for-lus die uit een gegeven vector een matrix maakt. Meer details over de benchmarktest vind je in dit artikel.
N
Julia (één thread)
Julia (multi-thread)
MATLAB (één thread)
MATLAB (multi-thread)
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 vs Julia: syntaxis
Zoals in het vorige gedeelte genoemd, heeft Julia het debat tussen prestaties en leesbaarheid beslecht. De syntaxis leest als Engels en de taal is dynamisch getypt, waardoor het net zo eenvoudig te leren en te schrijven is als MATLAB of Python, maar omdat het gecompileerd is, haalt het snelheden van statisch getypeerde talen zoals C of Fortran.
Maar er is meer. Als je overweegt om van MATLAB naar Julia over te stappen, is er goed nieuws: de twee talen lijken qua syntaxis behoorlijk op elkaar. Dat is geen verrassing: uiteindelijk was MATLAB een van de belangrijkste inspiratiebronnen voor de bedenkers van Julia.
Hier zijn enkele voorbeelden van basisbewerkingen in MATLAB en Julia:
Ondanks de overeenkomsten is het goed om te benadrukken dat Julia geen MATLAB-kloon is. Er zijn nog steeds belangrijke syntactische en functionele verschillen. In de volgende sectie behandelen we enkele overeenkomsten en verschillen tussen MATLAB en Julia.
Julia vs MATLAB: een vergelijking
Hieronder vind je een tabel met verschillen tussen Julia en MATLAB:
Julia
MATLAB
Doel
Een taal gericht op computationele wetenschap, data-analyse en kunstmatige intelligentie
Een taal en wetenschappelijk platform voor data-analyse en wiskundige berekeningen
Type taal
High-level, general-purpose, gecompileerd en dynamisch
High-level, domeinspecifiek, geïnterpreteerd en dynamisch
Open source?
Ja
Nee
Releasejaar
2012
1984
Geschreven in
C, C++ en Julia zelf
C, C++, Java en MATLAB zelf
Wie gebruikt het
Vooral data scientists en andere dataprofessionals
Ingenieurs, wetenschappers, academici en dataprofessionals wereldwijd
Ecosysteem
+8.000 geregistreerde pakketten
Voornamelijk ingebouwde en aangepaste libraries
Leercurve
Julia is eenvoudig met een Engelsachtige syntaxis.
MATLAB is een gemakkelijk te leren taal.
Bestandsextensie
Bestanden worden opgeslagen met de extensie ‘datacamp.jl’.
Bestanden worden opgeslagen met de extensie ‘datacamp.m’.
Voordelen
Een high-performance taal zonder in te leveren op codeleesbaarheid.
Gebruiksgemak.
Een volwassen taal met veel beschikbare resources.
Gebruiksgemak.
Nadelen
Als jonge taal heeft Julia nog een beperkte gebruikerscommunity en beperkte leermaterialen.
MATLAB is proprietair. Licenties kunnen duur zijn.
Als geïnterpreteerde taal is het langzamer dan gecompileerde talen.
Trends
25e en 27e plek in respectievelijk de PYPL Index en TIOBE Index (oktober 2022)
14e plek in zowel de PYPL Index als de TIOBE Index (oktober 2022)
Van MATLAB naar Julia
Klaar om te beginnen? Hier zijn een paar stappen die helpen bij de overstap van MATLAB naar Julia:
Leer de basis van Julia
De beste manier om een nieuwe programmeertaal te leren, is door code te schrijven. Er zijn veel resources om met Julia te starten, maar we raden je zeker onze Cursus Inleiding tot Julia aan.
Ontwikkeld voor nieuwkomers in Julia en, breder, beginners in data science, begint de cursus bij de fundamenten en bouwt stap voor stap op naar meer details. Aan het einde van de cursus kun je programmeren in Julia en begrijp je de basis, waaronder datatypes en -structuren, functies en pakketten, en hoe je DataFrames gebruikt om met tabeldata te werken.
Een geweldige manier om je kennis te consolideren en onmisbare praktijkervaring op te doen met Julia, is de taal te gebruiken in je favoriete dataprojecten. Door Julia in je eigen projecten toe te passen, ontdek je het volledige potentieel en bouw je aan een sterk data science-portfolio.
Gebruik Julia in je professionele projecten
Als je eenmaal vertrouwd bent met Julia, is het tijd om het in je dagelijkse werk in te zetten. Julia’s combinatie van hoge prestaties en leesbaarheid kan een gamechanger zijn in een professionele omgeving. Van farmaceutische modellering tot het plannen van ruimtemissies: professionals in allerlei sectoren gebruiken Julia vandaag de dag. Het is een krachtig hulpmiddel om je applicaties en data science-taken naar een hoger niveau te tillen.
Zoek je volgende baan met Julia
Dit is een uitstekend moment om Julia te leren. Zoals Ari Joury in haar post stelt, kan Julia je gouden ticket naar de toekomst zijn als je het leert vóórdat het de nieuwe norm in data science wordt. Steeds meer bedrijven wereldwijd adopteren Julia voor hun dataprojecten, wat betekent dat ze er alles aan zullen doen om de (nog) schaarse ervaren Julia-programmeurs aan te trekken. Zodra je vaardigheden voldoende zijn ontwikkeld, kun je rollen zoeken die zowel Julia- als MATLAB-kennis vereisen.
Julia is een van de rijzende sterren binnen data. In de tien jaar sinds de eerste release is de taal volwassen geworden en biedt ze vandaag uitzonderlijke features die maar weinig talen kunnen evenaren.
Hoewel MATLAB nog steeds sterk staat, is geen enkele taal veilig in het snel evoluerende data science-landschap. Wat vandaag populair is, kan morgen irrelevant zijn, ingehaald door modernere en krachtigere tools.
De grootste keerzijde van Julia was de afgelopen jaren zijn jeugd. Maar vandaag is het een van de spannendste nieuwe talen in de data science-wereld. Is Julia het waard om te leren? En kun je van MATLAB naar Julia overstappen? Op beide vragen is het antwoord volmondig ja.
Veelgestelde vragen over MATLAB naar Julia
Wat is MATLAB?⌄
MATLAB is een high-level programmeertaal die specifiek is ontworpen voor numerieke berekeningen.
Wat is Julia?⌄
Julia is een high-level, gecompileerde programmeertaal. De eigenschappen zijn goed geschikt voor numerieke analyse en computationele wetenschap.
Wanneer is Julia uitgebracht?⌄
De eerste versie van Julia werd uitgebracht in 2012.
Wat is Julia's grootste kracht?⌄
Julia is uniek omdat het hoge prestaties combineert met hoge codeleesbaarheid.
Moet ik overstappen van MATLAB naar Julia?⌄
Er zijn verschillende redenen, zoals Julia's snelheid, open-sourcekarakter en snelgroeiend ecosysteem. Een geweldige manier om te beginnen is onze Cursus Inleiding tot Julia.
In de snel veranderende wereld van data science is niets blijvend. Telkens wanneer er nieuwe tools en software opduiken, kunnen ze de technologische status-quo uitdagen. Dat zie je vooral terug in het landschap van programmeertalen. Er zijn behoorlijk wat programmeertalen die goed geschikt zijn voor data science. Hoewel de datawereld nu wordt gedomineerd door een handvol zeer populaire talen, winnen andere, naar eigen zeggen krachtigere talen terrein. Een van de meest veelbelovende voorbeelden is Julia.
Julia werd voor het eerst uitgebracht in 2012 en mag worden gezien als een rijzende ster binnen data science. Ondanks z’n relatieve nieuwheid heeft Julia de wereld van numerieke computing al indruk gemaakt met hoge prestaties en ongeëvenaarde rekensnelheid. Door de jaren heen is Julia volwassener geworden, en tegenwoordig wordt het vaak bestempeld als een van de “talen van de toekomst” voor data science en kunstmatige intelligentie.
Er zijn veel goede redenen om Julia te leren. De overstap kan echter verschillen afhankelijk van de talen die je al kent. Terwijl de meeste artikelen en cursussen focussen op de overgang van MATLAB naar de twee populairste data science-talen, Python en R, is het ook belangrijk om resources te bieden voor gebruikers van andere talen die willen overstappen naar Julia.
Het doel van dit artikel is om Julia te introduceren bij MATLAB-programmeurs. We bekijken de verschillen en overeenkomsten tussen beide talen en geven een paar tips om van MATLAB naar Julia te migreren voor data-analyse en visualisatie. Aan de slag!
Waar wordt MATLAB voor gebruikt?
MATLAB is een programmeertaal die specifiek is ontworpen voor numerieke berekeningen. Sinds de lancering in 1984 is MATLAB (een afkorting van "MATrix LABoratory") breed omarmd in de academische wereld en wetenschappelijk onderzoek. Hoewel de taal relatief oud is, is het nog steeds een uiterst populaire programmeertaal. In oktober 2022 stond het op de 14e plaats in zowel de PYPL Index als de TIOBE Index.
De taal blinkt uit in high-level computationele taken, waaronder geavanceerde wiskundige en statistische bewerkingen. MATLAB bevat ook mogelijkheden voor plotten en het implementeren van algoritmen, waardoor het een uitstekende kandidaat is voor data science.
Er is echter een belangrijke kanttekening: MATLAB is proprietair. Dat betekent dat je, tenzij je instelling je toegang geeft (zoals vaak in een academische context), mogelijk een flink bedrag moet betalen voor een licentie. Bovendien, omdat gebruikers geen toegang hebben tot de broncode, kan het lastig zijn om te begrijpen hoe bepaalde functionaliteiten van MATLAB precies werken.
Deze factoren kunnen MATLAB minder aantrekkelijk maken in vergelijking met andere programmeertalen die je gratis kunt gebruiken.
Waar wordt Julia voor gebruikt?
Achter elke innovatie schuilt de wens om de heersende technologieën te verbeteren of te overtreffen. Dat was de drijfveer achter Julia, dat inspiratie haalt uit enkele van de krachtigste programmeertalen. Zoals Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Alan Edelman en Viral B. Shah, de bedenkers van de taal, stelden in een post waarin ze uitleggen waarom ze Julia hebben gemaakt:
Dankzij zijn unieke eigenschappen, voortgekomen uit dit zorgvuldig combineren van het beste van verschillende talen, wint Julia snel aan populariteit.
Sinds de eerste release in 2021 is Julia meer dan 40 miljoen keer gedownload, en de Julia-community heeft meer dan 8.000 Julia-pakketten geregistreerd voor communitygebruik. Deze omvatten diverse wiskundige bibliotheken, tools voor datamanipulatie en pakketten voor general-purpose computing.
Qua populariteit onder alle andere talen staat Julia op de 25e en 27e plaats in respectievelijk de PYPL Index en TIOBE Index van oktober 2022.
Julia is een general-purpose programmeertaal, wat betekent dat je het kunt gebruiken voor veel softwareontwikkeltaken, zoals web- en gameontwikkeling, maar het is vooral geschikt voor machine learning en statistische berekeningen. Julia-fans bestempelen het graag als de erfgenaam van Python en R voor data science.
Dat gezegd hebbende, Julia heeft nog een weg te gaan voordat het de standaardtaal voor data science wordt. Wie net begint, zal waarschijnlijk eerst Python en R willen leren. Maar als aanvulling op je bestaande programmeervaardigheden kan Julia een uitstekende keuze zijn. In een apart blogbericht lees je meer over waar Julia voor wordt gebruikt.
Wat MATLAB-gebruikers moeten weten over Julia
Er zijn sterke redenen om Julia te omarmen. In dit gedeelte kijken we van dichtbij naar de belangrijkste eigenschappen die Julia zo krachtig maken en waarom het een ideale kandidaat is voor MATLAB-gebruikers die willen overstappen.
MATLAB vs Julia: snelheid
Julia is ontworpen met technische en wetenschappelijke gebruikers in gedachten. Om bedrijfsproblemen op te lossen en besluitvorming te ondersteunen, werken dataprofessionals vaak met grote datasets en complexe technieken, waaronder machinelearning-algoritmen en kunstmatige neurale netwerken.
Deze activiteiten vragen niet alleen veel rekenkracht, maar ook een taal die code razendsnel op een computer kan uitvoeren, zodat dataprofessionals niet lang hoeven te wachten op resultaten.
Toch is het kiezen van de juiste programmeertaal lastig. De meeste talen balanceren tussen prestaties en leesbaarheid van code.
Traditioneel zijn talen met hoge prestaties lastiger in het gebruik, en andersom. Populaire “high-level”-talen zoals MATLAB en Python leveren bijvoorbeeld snelheid in voor flexibiliteit en leesbaarheid, terwijl talen als C, C++ en Fortran bekendstaan om hun snelheid, maar een complexe syntax hebben.
Dat betekent dat ontwikkelaars meer tijd en vaak meer programmeerervaring nodig hebben om in zulke talen te coderen.
Hier komt Julia in beeld. Julia is ontworpen om relatief gemakkelijk en snel te schrijven te zijn, maar ook om code en berekeningen zeer snel uit te voeren. Met prestaties vergelijkbaar met C is Julia nu al een van de snelste talen in de geschiedenis. Vergeleken met Julia is MATLAB aanzienlijk trager.
Om Julia’s ongeëvenaarde prestaties te illustreren, vind je in de onderstaande tabel een benchmark van hoe Julia en MATLAB presteren bij het uitvoeren van een for-lus die uit een gegeven vector een matrix maakt. Meer details over de benchmarktest vind je in dit artikel.
N
Julia (één thread)
Julia (multi-thread)
MATLAB (één thread)
MATLAB (multi-thread)
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 vs Julia: syntaxis
Zoals in het vorige gedeelte genoemd, heeft Julia het debat tussen prestaties en leesbaarheid beslecht. De syntaxis leest als Engels en de taal is dynamisch getypt, waardoor het net zo eenvoudig te leren en te schrijven is als MATLAB of Python, maar omdat het gecompileerd is, haalt het snelheden van statisch getypeerde talen zoals C of Fortran.
Maar er is meer. Als je overweegt om van MATLAB naar Julia over te stappen, is er goed nieuws: de twee talen lijken qua syntaxis behoorlijk op elkaar. Dat is geen verrassing: uiteindelijk was MATLAB een van de belangrijkste inspiratiebronnen voor de bedenkers van Julia.
Hier zijn enkele voorbeelden van basisbewerkingen in MATLAB en Julia:
For-lussen
If/else-instructies
UDF-functies
Ondanks de overeenkomsten is het goed om te benadrukken dat Julia geen MATLAB-kloon is. Er zijn nog steeds belangrijke syntactische en functionele verschillen. In de volgende sectie behandelen we enkele overeenkomsten en verschillen tussen MATLAB en Julia.
Julia vs MATLAB: een vergelijking
Hieronder vind je een tabel met verschillen tussen Julia en MATLAB:
Julia
MATLAB
Doel
Een taal gericht op computationele wetenschap, data-analyse en kunstmatige intelligentie
Een taal en wetenschappelijk platform voor data-analyse en wiskundige berekeningen
Type taal
High-level, general-purpose, gecompileerd en dynamisch
High-level, domeinspecifiek, geïnterpreteerd en dynamisch
Open source?
Ja
Nee
Releasejaar
2012
1984
Geschreven in
C, C++ en Julia zelf
C, C++, Java en MATLAB zelf
Wie gebruikt het
Vooral data scientists en andere dataprofessionals
Ingenieurs, wetenschappers, academici en dataprofessionals wereldwijd
Ecosysteem
+8.000 geregistreerde pakketten
Voornamelijk ingebouwde en aangepaste libraries
Leercurve
Julia is eenvoudig met een Engelsachtige syntaxis.
MATLAB is een gemakkelijk te leren taal.
Bestandsextensie
Bestanden worden opgeslagen met de extensie ‘datacamp.jl’.
Bestanden worden opgeslagen met de extensie ‘datacamp.m’.
Voordelen
Nadelen
Trends
25e en 27e plek in respectievelijk de PYPL Index en TIOBE Index (oktober 2022)
14e plek in zowel de PYPL Index als de TIOBE Index (oktober 2022)
Van MATLAB naar Julia
Klaar om te beginnen? Hier zijn een paar stappen die helpen bij de overstap van MATLAB naar Julia:
Leer de basis van Julia
De beste manier om een nieuwe programmeertaal te leren, is door code te schrijven. Er zijn veel resources om met Julia te starten, maar we raden je zeker onze Cursus Inleiding tot Julia aan.
Ontwikkeld voor nieuwkomers in Julia en, breder, beginners in data science, begint de cursus bij de fundamenten en bouwt stap voor stap op naar meer details. Aan het einde van de cursus kun je programmeren in Julia en begrijp je de basis, waaronder datatypes en -structuren, functies en pakketten, en hoe je DataFrames gebruikt om met tabeldata te werken.
Je vindt ook onze Julia-tutorial voor beginners en onze handige Julia-cheat sheet.
Gebruik Julia in je dataprojecten
Een geweldige manier om je kennis te consolideren en onmisbare praktijkervaring op te doen met Julia, is de taal te gebruiken in je favoriete dataprojecten. Door Julia in je eigen projecten toe te passen, ontdek je het volledige potentieel en bouw je aan een sterk data science-portfolio.
Gebruik Julia in je professionele projecten
Als je eenmaal vertrouwd bent met Julia, is het tijd om het in je dagelijkse werk in te zetten. Julia’s combinatie van hoge prestaties en leesbaarheid kan een gamechanger zijn in een professionele omgeving. Van farmaceutische modellering tot het plannen van ruimtemissies: professionals in allerlei sectoren gebruiken Julia vandaag de dag. Het is een krachtig hulpmiddel om je applicaties en data science-taken naar een hoger niveau te tillen.
Zoek je volgende baan met Julia
Dit is een uitstekend moment om Julia te leren. Zoals Ari Joury in haar post stelt, kan Julia je gouden ticket naar de toekomst zijn als je het leert vóórdat het de nieuwe norm in data science wordt. Steeds meer bedrijven wereldwijd adopteren Julia voor hun dataprojecten, wat betekent dat ze er alles aan zullen doen om de (nog) schaarse ervaren Julia-programmeurs aan te trekken. Zodra je vaardigheden voldoende zijn ontwikkeld, kun je rollen zoeken die zowel Julia- als MATLAB-kennis vereisen.
Ontdek je volgende carrièremove met Julia via DataCamp’s data jobs-platform.
Conclusie
Julia is een van de rijzende sterren binnen data. In de tien jaar sinds de eerste release is de taal volwassen geworden en biedt ze vandaag uitzonderlijke features die maar weinig talen kunnen evenaren.
Hoewel MATLAB nog steeds sterk staat, is geen enkele taal veilig in het snel evoluerende data science-landschap. Wat vandaag populair is, kan morgen irrelevant zijn, ingehaald door modernere en krachtigere tools.
De grootste keerzijde van Julia was de afgelopen jaren zijn jeugd. Maar vandaag is het een van de spannendste nieuwe talen in de data science-wereld. Is Julia het waard om te leren? En kun je van MATLAB naar Julia overstappen? Op beide vragen is het antwoord volmondig ja.