Palestra: Por que usar Julia em projetos de Data-Science?
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Pontos Principais
- Linguagem de script de uso interativo, com performance similar à linguagem C.
- Multiple-dispatch como paradigma ideal em aplicações científicas.
- Compilação Just-In-Time para geração de código de máquina eficiente;
- Utilização de macros para gerar código a partir de código;
- Integração eficiente com bibliotecas escritas em linguagem C;
- Bibliotecas “notáveis” para otimização matemática, machine learning e uso de GPUs;
- Estudo de Caso: projeto de precificação de instrumentos financeiros com grande volume de dados.
Resumo
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.
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