Por que usar Julia em projetos de Data-Science? – Felipe Noronha Tavares

Por que usar Julia em projetos de Data-Science? - Felipe Noronha Tavares

Em 2012, um grupo do MIT divulgou a primeira versão da linguagem Julia, motivados por eliminar o trade-off entre produtividade e performance existente nas linguagens voltadas para computação técnica/científica.

Como resultado, a linguagem Julia possui as seguintes características:

– Projeto open-source com licença liberal (MIT License).
– Tipagem dinâmica e de uso interativo como uma linguagem de script.
– Performance comparável à linguagem C.
– Sintaxe simples.
– Seleção de código com base em multiple-dispatch.
– Geração dinâmica de código de máquina com base em compilação Just-In-Time (JIT) e uso de funções genéricas.
– Suporte para metaprogramação com macros similares à linguagem Lisp.
– Suporte para computação distribuída (multi-core/cluster).

Em 2018 a linguagem atingiu a versão 1.0, o que significa que este é o melhor momento para conhecer e começar a aplicar a linguagem em projetos sérios.

O objetivo da palestra é explorar as principais características da linguagem Julia, analisando suas vantagens e desvantagens, de forma a motivar sua utilização em projetos de Data-Science e Big Data.

Felipe Noronha Tavares – Engenheiro de Computação pelo Instituto Militar de Engenharia. Mestre em Economia pelo IBMEC-RJ. Atua há 9 anos na área de gestão de Risco de Mercado. Contribui com projetos open-source na linguagem Julia desde 2015.

Acesse o conteúdo completo em: http://bit.ly/2nhk5Hg

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