Penting untuk Data Science, yuk, Kenalan dengan Bahasa Pemrograman Julia

Tayang 23 Agu 2021 - Dibaca 8 mnt

Isi Artikel

    Buatmu yang memiliki impian untuk menjadi seorang data scientist andal, maka Julia menjadi salah satu bahasa pemrograman yang wajib dipelajari.

    Alasannya karena Julia adalah salah satu bahasa pemrograman untuk data science yang digunakan untuk menganalisis numerik dan visualisasi data secara efektif.

    Selain itu, Julia juga disebut sebagai bahasa pemrograman dinamis tingkat tinggi yang bisa dimanfaatkan untuk menyelesaikan proses analisis data dengan cepat.

    Nah, jangan khawatir jika kamu masih cukup asing dengan hal yang satu ini. Kali ini Glints akan menjelaskan mengenai bahasa pemrograman Julia hanya untukmu.

    Baca Juga: Dibutuhkan Job Seeker di Dunia Kerja, Pelajari 7 Bahasa Pemrograman Ini

    Berkenalan dengan Bahasa Pemrograman Julia

    bahasa pemrograman julia

    © Freepik.com

    Sejak dirilis 2012 lalu, Julia telah diterima secara luas di kalangan data scientist dan para penggiat matematika.

    Menurut Section, memang awal mula dibentuknya Julia karena dibutuhkan sebuah bahasa pemrograman yang ideal untuk pengkodean aritmatika.

    Saat ini Julia disebut telah menjadi kompetitor kuat dari Python khususnya di bidang pengkodean aritmatika.

    Pasalnya, bahasa pemrograman ini memang dikembangkan untuk memecahkan masalah yang muncul di Python dalam hal manipulasi data.

    Kini sudah ada banyak perusahaan yang memanfaatkan kemampuan Julia untuk menganalisis data.

    Misalnya, Aviva dan BlackRock yang menggunakan bahasa pemrograman yang satu ini untuk menghitung risiko dan menjalankan analisis time-series.

    Tak hanya itu saja, The Climate Modeling Alliance, CISCO, QuantEcon, dan NVIDIA juga memilih menggunakan Julia.

    Jadi, faktanya kini Julia telah menjadi bahasa pemrograman yang utama di bidang data science, data visualization, machine learning, dan artificial intelligence.

    Bahkan, melansir dari situs resminya, saat ini Julia telah di-download lebih dari 25 juta kali oleh pengguna di seluruh dunia.

    Tentu hal itu membuktikan bahwa bahasa pemrograman ini semakin populer dan diminati oleh data scientist.

    Nah, jika kamu tertarik dengan seputar dunia data science, jangan lewatkan kelas menarik yang ada di Glints ExpertClass.

    Di sana ada banyak kelas yang membahas soal data science langsung dari para pakar yang sudah berpengalaman di bidangnya, lho!

    Ingin tahu apa saja kelas yang tersedia? Kamu bisa mencari tahu dengan klik tombol di bawah ini!

    CARI KELASNYA

    Kelebihan Julia

    © Freepik.com

    Mengutip dari Analytics Vidhya, inilah beberapa kelebihan yang dimiliki oleh bahasa pemrograman Julia:

    1. Sintaks yang sederhana

    Salah satu kelebihan yang dimiliki oleh Julia adalah sintaks yang dimilikinya cukup sederhana.

    Sintaks yang dimiliki disebut cukup lugas dan mudah dipahami oleh seseorang yang masih pemula dan baru mempelajari bahasa pemrograman.

    Selain itu, sintaksnya juga dioptimalkan untuk penggunaan di lingkup ilmiah seperti halnya bahasa pemrograman R, Octave, Matlab, Mathematica.

    Jadi, para matematikawan lebih mudah dalam memahami bahasa pemrograman ini karena sintaksnya yang berorientasi pada matematika.

    Baca Juga: 10 Skill yang Harus Dikuasai Data Scientist Berkualitas

    2. Kecepatannya

    Julia menampilkan baris perintah interaktif yang disebut dengan REPL (Read Eval Print Loop) untuk membantu membuat kode, menambahkan perintah, dan skrip yang cepat.

    Hal tersebut membuat Julia memiliki kinerja runtime yang lebih cepat jika dibandingkan dengan pesaingnya, yaitu Python.

    Salah satu alasan mengapa Julia bisa begitu cepat karena bahasa pemrograman tersebut menggunakan framework LLVM untuk kompilasi just-in-time (JIT).

    Berkat hal tersebut Julia dapat menawarkan kecepatan yang sama seperti bahasa pemrograman C.

    3. Manajemen memori yang otomatis

    Sama seperti Python, pengguna Julia juga tidak perlu repot melakukan pengosongan memori.

    Dengan kelebihannya yang satu ini, tentunya pengguna tak perlu khawatir bahwa memori akan mudah penuh dan harus segera mengosongkannya kembali.

    4. Disesuaikan untuk machine learning

    Julia memang dikembangkan untuk melakukan tugas statistik tingkat tinggi dan machine learning.

    Karena itu, dalam penggunaan aljabar linear bahasa pemrograman ini dapat melakukan kinerja yang lebih baik daripada Python.

    Jadi, pengguna dapat memanfaatkan Julia untuk menganalisis persamaan dan matriks yang dilakukan dalam machine learning.

    5. Memiliki library khusus machine learning

    Seperti yang disebutkan di atas, pengembangan Julia memang dikhususkan untuk machine learning. Karena itu, bahasa pemrograman ini mengembangkan library khususnya sendiri.

    Misalnya, Flux yaitu library dengan pola model untuk tugas umum yang ditulis dalam bahasa pemrograman Julia.

    Jadi, pengguna dapat memodifikasinya dan menggunakan kompilasi JIT Julia untuk mengoptimalkan proyek.

    Baca Juga: 4 Langkah Jadi Data Scientist meski Tanpa Pengalaman Kerja

    Demikianlah rangkuman yang sudah Glints persiapkan mengenai Julia, salah satu bahasa pemrograman yang paling penting di dunia data science.

    Dengan beragam keunggulan yang dimilikinya, apakah kamu tertarik mencoba mempelajari Julia?

    Supaya bisa menguasainya, pastikan kamu terus berlatih dan mencari ilmu dari banyak sumber, seperti Glints ExpertClass.

    Yuk, klik di sini untuk mencari kelas-kelas data dari Glints ExpertClass.

    Seberapa bermanfaat artikel ini?

    Klik salah satu bintang untuk menilai.

    Nilai rata-rata 0 / 5. Jumlah vote: 0

    Belum ada penilaian, jadi yang pertama menilai artikel ini.

    We are sorry that this post was not useful for you!

    Let us improve this post!

    Tell us how we can improve this post?


    Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Artikel Terkait