Die Julia Programming Language: Verwendung, Nutzen und Karriere

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Entwickelt 2012 am MIT, zielte Julia darauf ab, eine universelle, quelloffene Sprache zu sein, die dynamische Programmierung auf hohem Niveau für wissenschaftliche Anwendungen unterstützt. Heute ist Julia vor allem für ihre Stärke in wissenschaftlichen Bereichen bekannt, wo sie oft für ihre Fähigkeit, komplexe numerische Berechnungen effizient zu handhaben, gelobt wird. 

In diesem Artikel werden die Grundlagen von Julia erklärt, wie sie verwendet wird und welche Berufe man mit Julia ausüben kann.

Was ist die Julia Programming Language?

Diese hochentwickelte, leistungsstarke Programmiersprache bietet Geschwindigkeit und Leistung für technische und numerische Berechnungen. Kollegen am MIT haben die Julia Programming Language entwickelt, um die Einschränkungen und Kompromisse zu überwinden, die bei der Arbeit mit Sprachen wie Python, MATLAB und R häufig auftreten, wo die Benutzer einen Kompromiss zwischen der Lesbarkeit des Codes und der Ausführungsgeschwindigkeit eingehen müssen.

Während diese anderen Skriptsprachen die Produktivität unterstützen konnten, erwiesen sie sich bei der Ausführung von Programmen, die High-Level-Mathematik oder technische Berechnungen erfordern, als langsamer. Dies veranlasste viele Entwickler, ihren Code in ein anderes Programm zu migrieren, um die gewünschte Geschwindigkeit zu erreichen. Dies konnte jedoch die Effizienz beeinträchtigen. Julia wurde entwickelt, um dieses "Zwei-Sprachen-Problem" zu lösen. Mit Julia vermeiden Entwickler den Übergang von einer Sprache zur anderen.

Wofür wird die Programmiersprache Julia verwendet?

Julia eignet sich besonders gut für Aufgaben wie numerische Simulationen, Datenanalyse, maschinelles Lernen und wissenschaftliche Berechnungen, bei denen die Leistung entscheidend ist. 

Julia bietet eine schnellere LLVM (Low-Level Virtual Machine) aufgrund ihrer Just-in-Time-Kompilierung (JIT) und einer besseren Speicherverwaltung. Dies verleiht ihr eine beeindruckende Geschwindigkeit, und ihre Syntax ist mathematikfreundlich. Dies hat dazu beigetragen, dass es in den Bereichen Finanzwesen, Ingenieurwesen, Physik und maschinelles Lernen aufgrund seiner Ausführungsmöglichkeiten an Popularität gewonnen hat: 

• Berechnungen mit Algebra und anderen numerischen Verfahren

• Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz

• Datenwissenschaft

• Verteiltes und paralleles Rechnen

• Web-Entwicklung

• Organisatorische Forschung

Merkmale von der Julia Programming Language

Julia ist ein Open-Source-Projekt, das für seine hohe Leistung und die Fähigkeit bekannt ist, hocheffizienten Code mit einer Geschwindigkeit zu erzeugen, die an Sprachen wie C und Fortran heranreicht.

Julia ist eine dynamische Sprache, die für Programmierer relativ leicht zu erlernen und anzupassen ist. Obwohl relativ jung, hat Julia seit seiner Veröffentlichung im Februar 2012 eine Gemeinschaft von über 1.000 Mitwirkenden aufgebaut.

Julia macht es einfach, objektorientierte und funktionale Programmiermuster mit seinem Multiple-Dispatch-Typ-System auszudrücken, was es Entwicklern ermöglicht, generischeren Code zu schreiben, der sich automatisch an verschiedene Datentypen anpassen kann. Dies verbessert die Wiederverwendbarkeit und Erweiterbarkeit von Code. Sie können auch Bibliotheken aus Python, R, C/Fortran, C++ und Java verwenden.

Julia bietet auch Bibliotheken für Datenmanipulation, Machine Learning, Analyse, paralleles Rechnen und Visualisierung, die für wissenschaftliche Berechnungen und Datenanalyseaufgaben unerlässlich sind. 

Vor- und Nachteile der Verwendung von Julia Programming Language

Wenn Sie den Wert des Erlernens der Sprache Julia abwägen, sollten Sie sich die Vor- und Nachteile ansehen. Wenn Sie die einzigartigen Vor- und Nachteile von Julia verstehen, können Sie entscheiden, ob Sie Ihre Zeit und Mühe investieren wollen.

Vorteile der Julia Programming Language

Die Julia Programming Language ist neu und kostenlos und kombiniert einfache Programmierung mit hochentwickelten Funktionen. Weitere Vorteile der Julia-Programmierung sind: 

• Berechnungsgeschwindigkeit

• Neue, fortschrittliche Berechnungspakete 

• Fortgeschrittene Funktionen, wie z.B. mehrfaches Dispatching, differenzierbare Programmierung, dynamisches und deklaratives Typsystem

• Homoikonische Fähigkeiten, die die Metaprogrammierung erleichtern

• Unterstützung für Python-, C- und Fortron-Pakete 

Nachteile der Julia Programming Language

Dennoch kann die Arbeit mit Julia auch einige Herausforderungen mit sich bringen. Kritiker können auf folgende Fallstricke hinweisen:

• Die neue Sprache ist nicht ausgereift

• Einige alternative Sprachfunktionen sind nicht verfügbar

• Langsamere Kompiliergeschwindigkeit 

• Weniger Unterstützung durch die Gemeinschaft als bei anderen Programmiersprachen

Unternehmen und Projekte, die Julia verwenden

Auf der ganzen Welt nutzen Menschen Julia, um von den hochentwickelten Fähigkeiten mit hoher Effizienz zu profitieren. Institutionen wie Stanford, Cornell, UC Berkeley, Brown und MIT (natürlich, da sie Julia entwickelt haben) unterrichten diese Programmiersprache. Zu den Organisationen, die Julia verwenden, gehören die folgenden: 

• NASA

• IBM

• Microsoft

• Google

• Ford

• Pfizer

• KPMG

Jobs für Julia-Programmierer 

Viele zukunftsorientierte Julia-Enthusiasten gehen davon aus, dass der Bedarf der Benutzer an Julia zunehmen wird, wenn die Sprache reifer wird und mehr Unternehmen ihre Nützlichkeit erkennen. Es gibt verschiedene Arten von Berufen, für die Julia-Kenntnisse erforderlich sind.

Data Scientist

Durchschnittliches Jahresgehalt: 57.200 € [1]

Data Scientists bestimmen, welche Daten ein Projekt benötigt, sammeln und kategorisieren sie und stellen dann saubere, genaue und zuverlässige Datensätze für die Analyse bereit. In manchen Funktionen führen sie die Analyse durch und erläutern die wichtigsten Ergebnisse mithilfe von Text und Visualisierungen. Sie spielen eine entscheidende Rolle bei der Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse aus Daten. Sie helfen Unternehmen und Entscheidungsträgern dabei, datengestützte Strategien zu entwickeln und reale Probleme in verschiedenen Branchen zu lösen.

Operations Analyst

Durchschnittliches Jahresgehalt: 49.400 € [2]

Als Operations Analyst nutzen Sie Daten, um Probleme in Bereichen wie Wirtschaft, Logistik, Gesundheitswesen oder anderen Bereichen zu identifizieren. Sie sammeln und organisieren Informationen aus einer Vielzahl von Quellen, analysieren die gesammelten Daten und berichten über die relevanten Informationen, die Sie aus den Daten gewinnen können.\

Research Scientist

Durchschnittliches Jahresgehalt: 55.100 € [3]

Research Scientists entwickeln neue und bestehende Computerprogramme und Informationssysteme. Sie erforschen komplexe Probleme und entwickeln Theorien für neue Lösungsansätze. Dabei können sie sich auf komplexe Algorithmen stützen, sodass diese Wissenschaftler Julia verwenden, um ihre Arbeit effizienter zu gestalten.

Datenbankadministrator

Durchschnittliches Jahresgehalt: 56.600 € [4]

Ein Datenbankadministrator verwaltet die Datenressourcen einer Organisation während ihres gesamten Lebenszyklus. Dazu gehören der Entwurf und die Implementierung von Datenbanken, die Gewährleistung der Datensicherheit und -integrität, die Überwachung von Datensicherungen und -wiederherstellungen, die Optimierung von Datenspeicher- und -abrufprozessen sowie die Pflege von Datendokumentation und Metadaten. Letztendlich stellen Sie sicher, dass die Datenbestände des Unternehmens gut organisiert und zugänglich sind und mit den geschäftlichen Anforderungen und gesetzlichen Vorschriften übereinstimmen.

Wie lernt man Julia? 

Sie können die Julia Programming Language auf viele verschiedene Arten erlernen. Die offizielle Julia-Website enthält viele Ressourcen, darunter die Julia Academy, den YouTube-Kanal von The Julia Programming Language und eine wachsende Liste von Julia-Tutorials. Andere Lernmethoden sind die folgenden:

• Durchsuchen Sie die Julia-Dokumentation online

• Sehen Sie sich Julia-Tutorial-Videos an

• Lesen Sie Bücher über Julia

• Werden Sie Mitglied in der Julia-Gemeinschaft

• Übernehmen Sie grundlegende Julia-Projekte

Nächste Schritte 

Erweitern Sie Ihr Wissen über Data Science und die entsprechenden Fähigkeiten mit Online-Kursen, die Ihnen helfen können, einen Karriereweg zu wählen, der Ihren Zielen entspricht. 

Sie können sich zum Beispiel mit dem IBM’s Grundlagen der Datenwissenschaft mit Spezialisierung auf Python und SQL eingehend mit dem Thema befassen, das Sie in einigen Monaten vom Anfänger bis zur Berufsreife führen kann. 

Alternativ dazu können Sie mit dem Kurs Operations Research: Models und Applications der National Taiwan University ein erstes Gefühl für Operations Research bekommen oder mit dem Kurs Autonomous Database Administration von Oracle etwas über Datenbankverwaltung lernen. Dies sind nur einige Beispiele für die Kurse, die Sie auf Coursera finden können.