Veri bilimi projelerinde çalışırken, en iyi programlama dilleri söz konusu olduğunda geniş bir seçeneğiniz vardır. Python, R ve SQL gibi ağır topların yanı sıra MATLAB, C/C++ ve Go gibi genel ve uzmanlaşmış dilleri de kullanabilirsiniz. Peki, sahnenin nispeten yeni ismi Julia hakkında ne düşünmeli? Burada, Julia’nın ne için kullanıldığını ve neden öğrenmeyi düşünmeniz gerektiğini inceliyoruz.
Julia nedir?
Julia, bilimsel hesaplama, makine öğrenimi ve veri madenciliği için ideal dil olacak şekilde tasarlanmış, heyecan verici ve görece yeni bir programlama dilidir. 2012’de yayımlanan Julia, kısa sürede deneyimli veri uzmanlarının favorilerinden biri hâline geldi.
C’nin hızı, Python’un genel programlama yetenekleri ve R’nin istatistiksel gücünü bir araya getirmek üzere tasarlanan Julia, diğer dillere kıyasla öğrenmesi oldukça kolay ve güçlü bir dildir.
Bugün, Julia 40 milyondan fazla kez indirildi ve dil için 8.000’den fazla paketin kaydedildiği bir topluluk oluştu. Ekim 2022 itibarıyla Julia, PYPL Endeksi ve TIOBE Endeksi’nde sırasıyla 25. ve 27. sırada yer alıyor. Yani, henüz Python, R veya MATLAB kadar popüler olmasa da Julia, SAS veya Scala ile benzer düzeyde popülerliğe sahip yükselen bir yıldızdır.
Julia’nın Artıları ve Eksileri
Elbette, devrim niteliğinde olmayı hedefleyen yeni bir programlama dili hakkında heyecanlanmak kolaydır. Ancak tüm dillerde olduğu gibi Julia’nın da artıları ve eksileri vardır. Aşağıda bunlardan bazılarını özetledik. Bu konuyu Julia’nın yükselişi başlıklı makalemizde daha ayrıntılı olarak ele alıyoruz:
Julia’nın Artıları
- Hızlıdır. Julia’nın hızından çokça bahsedildiğini göreceksiniz. Mikro karşılaştırmalar açısından (yaygın kod kalıplarındaki performansı ölçme), oldukça iyi performans gösterir; ancak bu sonuçlara derleme süresi dâhil değildir. Ayrıntılı bir inceleme, sınırlayıcı metin verilerini işlemek için kullanılan Julia’nın CSV.jl paketinin, CSV verisi okuma konusunda Python’un pandas paketinden 1,5 ila 5 kat daha hızlı olduğunu buldu.
- Açık bir sözdizimine sahiptir. Julia sözdizimi, mevcut veri programlama dillerinden ilham alır. MATLAB’ı düşünün; ama Python, R ve Ruby’den alınmış iyi fikirlerle birlikte.
- Çok yönlüdür. Göreceğiniz gibi, Julia’nın pek çok kullanım alanı vardır. Birden çok gönderim (multiple dispatch) gibi çeşitli özellikleri, onu birçok sektörde ve her türlü projede uygulanabilir kılar.
Julia’nın Eksileri
- Dil henüz gençtir. Bahsettiğimiz gibi, Julia bu alana nispeten yeni girmiştir. Bu nedenle Python ve R gibi diller kadar yaygın veya iyi desteklenmiş değildir.
- Ekosistemi küçük (ancak büyüyor). Yeniliğinin bir sonucu olarak topluluk ve ekosistem hâlâ görece küçüktür. Pek çok özgün çözüm ve paket ortaya çıkıyor; ancak Python gibi ağır toplarla karşılaştırıldığında gidilecek uzun bir yol vardır.
- Bazı derleme sorunları vardır. Birçok kaynak, Julia’nın anında derleyicisinde (JIT) kod derlenirken yaşanan gecikmeye dikkat çekiyor. JIT, tüm kodu çalıştırmadan önce makine koduna derler. Bu gecikme, hızlı betikleme yapmak istediğinizde biraz can sıkıcı olabilir.
Julia’nın Kullanım Alanları
Gelişmekte olan bir dil olarak Julia’nın çeşitli artıları ve eksileri var. Peki Julia ne için kullanılır?
Julia’nın ortaya çıkışındaki ana hedeflerden biri, programcıların matematiksel formüllere benzeyen, açık, üst düzey, genel ve soyut kod yazmasına imkân tanırken, statik dillerde görülen hızlı, düşük seviyeli makine kodu üretebilen bir dil oluşturmaktı. Dili iş başında görmek için Julia eğitimimize göz atın.
Aşağıda, programlama dilinin öne çıktığı birkaç alanı özetledik.
1. Sayısal Hesaplama
Julia programcılarının sayısal hesaplama görevlerini gerçekleştirmesine olanak tanıyan çeşitli paketler vardır. Örneğin, doğrusal cebirle ilgili görevler için LinerAlgebra.jl modülü; kök bulma için NonlinearSolve; otomatik türev alma için ise ForwardDiff veya Enzyme bulunur.
2. Makine Öğrenimi
Julia, özellikle bilimsel veri setlerinden doğan zorluklar ve içgörülere odaklanan bilimsel makine öğrenimi göz önünde bulundurularak oluşturuldu. Paralellik için tasarlanmış derlenen bir dil olarak Julia, belirli makine öğrenimi görevlerinde büyük hız sunabilir. Örneğin, üretime alınan makine öğrenimi modellerinin eğitim sürelerini önemli ölçüde iyileştirip maliyetleri azaltabilir.
Büyüyen bir topluluk ve çoğu MLJ çerçevesinde yer alan pek çok yeni ML paketiyle Julia, bu alan için harika bir tercih olabilir. Julia ile makine öğrenimine güzel bir örnek, Avustralya’da ülke genelindeki enerji hatlarını yöneten bir şirketten geliyor. 3B harita oluşturup Julia ile makine öğrenimi kullanarak, ağ arızalarını ve potansiyel arızaları daha önceye kıyasla 100 kat daha hızlı belirleyebildiler.
3. İstatistik
Julia’nın bir diğer temel işlevi istatistik ve istatistiksel analizdir. Örneğin StatsKit meta-paketi, temel istatistik işlevleri için Julia paketlerinin yanı sıra DataFrames tablo verileriyle çalışma, olasılık dağılımları, çok değişkenli istatistiksel analiz, hipotez testleri ve daha fazlası için araçlar içerir.
4. Genel Amaçlı Programlama
Genel amaçlı bir programlama dili olarak Julia, çok çeşitli yazılımlar ve işlevler oluşturabilir. Örneğin, Blink paketi Electron GUI uygulamaları geliştirmenizi sağlar, GameZero yeni başlayanlar için oyun geliştirmeyi tanıtır ve Miletus finansal sözleşmeleri Julia ile oluşturmanıza olanak tanır.
Zaten belirttiğimiz gibi Julia, anlaşılır sözdizimi sayesinde program yazmanın görece kolay ve hızlı olması için tasarlanmıştır. Bununla birlikte, kodu çalıştırır ve hesaplamaları da çok hızlı gerçekleştirir.
5. Web Geliştirme
Kullanıcılar için mevcut birkaç harika Julia web geliştirme aracı vardır. Genie.jl ve Dash.jl gibi paketler. Genie, kullanıcıların Julia ile web üzerindeki verilerle çalışmasına olanak tanır. Tam yığın bir web çerçevesi olup, web uygulamalarını verimli ve yalın bir iş akışıyla geliştirme olanağı sunar. Dash.jl ise Dash ekosistemine Julia arayüzüdür ve Julia ile web uygulamaları oluşturmanıza imkân verir.
Sektörlerde Julia Örnekleri
Artık Julia’nın genel hatlarıyla ne için kullanıldığını bildiğimize göre, endüstrilerde Julia kullanımına bazı örneklere bakalım. Julia’nın web sitesi, dilin kullanım alanlarından birçoğunu listeliyor; biz de aşağıda bazı kilit örnekleri vurguladık:
6. İlaç Modellemesi ve Geliştirme
Julia tıp alanında yaygın olarak kullanılır. Araştırmacılar, yeni ilaçları belirlemek ve test etmek, tedavileri optimize etmek, teşhis ve tedavi amaçları için Julia’yı kullanır. BioJulia (bir biyoinformatik altyapısı) ve Pumas (ilaç denemesi bilgilerinin nicelendirilmesi bilimi olan farmakometri modelleme için) gibi paketler yaygındır. Örneğin, ilaç devi Pfizer, yeni tedavilerin simülasyonlarını hızlandırmak için Julia’yı kullandı.
7. Paralel Süper Hesaplama
Julia’nın hızına dair en güzel örneklerden biri astronomi alanındadır; burada astronomik ve astrofiziksel yordamlar demeti olan AstroLib.jl sıkça kullanılır.
Astronomide Julia kullanımına bir örnek de Celeste projesidir; burada astronomlar, fizikçiler, bilgisayar mühendisleri ve istatistikçilerden oluşan bir araştırma ekibi, Julia kullanarak yeni bir paralel hesaplama yöntemi geliştirdi. Üç yıllık geliştirmeden sonra, bu yöntemle sadece 14,6 dakikada 188 milyon astronomik nesnenin en doğru kataloğunu ürettiler; bu da 1.000x üzerinde bir performans artışı demektir.
8. Finansal Modellema ve Yönetim
Julia’nın performansı ve esnekliği, onu finans dünyasında güçlü bir araç hâline getirir. Profesyoneller, finansal kararlar almak için modeller ve projeksiyonlar geliştirmede bu dili kullanır. Popüler paketlerden biri JuliaFin olup; varlık yönetimi, risk yönetimi, algoritmik alım satım, geriye dönük test ve finansal sözleşmelerin modellenmesi dâhil diğer hesaplamalı finans alanlarında uzmanlaşmıştır.
9. Robotik
MIT’den robotik uzmanları, robotları programlamak için Julia’yı kullanıyor. Örnekler arasında robotları yürümeyi, merdiven çıkmayı ve zorlu ya da tehlikeli arazide ilerlemeyi öğretmek yer alıyor. Uzmanlar, Julia’nın bu alandaki başarısını yine esnekliği ve genel kod yazımına bağlar; çünkü bu sayede uygulayıcılar, çeşitli veri türleri üzerinde çalışabilecek net işlevler yazabilir.
Bu alandaki popüler paket koleksiyonlarından biri JuliaRobotics’tir; buna, hareket yakalama verilerinden robotlar için kinematik kalibrasyon sağlayan MotionCaptureJointCalibration.jl gibi Julia paketleri dâhildir.
10. Ağ Güvenliği
Cisco’daki ağ uzmanları, ağ güvenliğini iyileştirmek ve makine öğrenimi için Flux.jl adlı Julia paketini kullandı. Verimli kodu tek bir dilde yazabilme yeteneği, Julia’yı bu alanda kullanmanın başlıca faydaları arasında gösterilmektedir.
Julia ile Başlarken
Görüldüğü gibi, Julia’nın kullanım alanları oldukça geniştir. Veri bilimi alanında, yerleşik konumları dikkate alındığında Python veya R’nin hemen yerine geçecek olmaktan uzak olsa da kesinlikle araç setinizi genişletme potansiyeline sahiptir. Julia öğrenmekle ilgilenenler, bu hızla gelişen dilin temel özelliklerini ele alan Julia’ya Giriş kursumuzla başlayabilir. Ayrıca, Julia’nın temelleri için pratik bir başvuru kaynağı sunan Julia hızlı başvuru kılavuzumuzu da bulabilirsiniz.
