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A linguagem de programação Julia é um tema bastante recorrente quando falamos em frameworks de aprendizado de máquina e deep learning. Trata-se de uma nova tendência no desenvolvimento de softwares e, por isso, é importante manter-se atualizado sobre ela.

A computação científica e numérica requer algoritmos de alta performance com códigos-fontes otimizados. Para tanto, é preciso contar com ferramentas mais avançadas de criação de aplicações informatizadas.

Os resultados desses esforços de pesquisa são aplicáveis nos contextos empresariais. Isso reforça a importância dos conhecimentos técnicos em gerenciamento de APIs e testes de software. Os livros sobre data science e big data também podem gerar insigths para o seu negócio.

Ficou interessado no assunto? Então, continue a leitura para entender mais sobre a linguagem de programação Julia.

O que é a linguagem de programação Julia?

Consiste em uma linguagem de programação dinâmica, multiparadigma e de alto nível, criada no ano de 2012 por Viral B. Shah, Jeff Bezanson, Alan Edelman e Stefan Karpinski, sob a licença MIT. A ideia era criar uma ferramenta para atender aos requisitos da computação numérica de alta performance.

Os códigos-fontes são escritos em C, C++, e Scheme e utilizam o compilador LLVM. Diante disso, percebe-se uma aplicação da inteligência artificial no cenário do desenvolvimento de softwares.

As funcionalidades da Julia se baseiam nas linguagens de programação numérica e dinâmicas: Matlab, Scheme, Fortress, Dylan e Common Lisp. Para tanto, utilizam-se sistemas mais sofisticados de tipos paramétricos e sintaxes. Com isso, é possível criar funções internas de codificação genéricas e extensíveis para outros programas.

Confira agora as principais características dessa ferramenta:

  • licença de utilização livre e open source;
  • suporte para as codificações Unicode e UTF-8;
  • formatos extensivos para tipos numéricos;
  • tipagem dinâmica para documentos de otimizações e despachos;
  • performance superior às das linguagens de programação estáticas;
  • multimétodos (despachos múltiplos);
  • macros com pacotes de meta programação;
  • gerenciador de pacotes de fácil utilização;
  • APIs especiais para chamadas de funções em C e Python;
  • suporte à computação distribuída com paralelismo;
  • gerenciamento otimizado de processos;
  • geração eficiente de códigos-fontes para vários tipos de argumentos.

A linguagem de programação Julia conta com os pacotes de otimização JuMP e Optim. O pacote JuMP permite descrever problemas por meio de modelagens matemáticas. Já o Optim melhora a performance dos sistemas para os usuários finais.

Vale comentar que os solvers Cbc, Clp, Gurobi, Ipopt e CPLEX são pacotes de outras linguagens que podem ser utilizados em conjunto com o JuMP. Conheça as principais finalidades do ecossistema criado pela ferramenta Julia.

Quais são as principais finalidades da Julia?

Plotagem e visualização de dados

Os algoritmos de visualização de dados podem facilitar muito a rotina dos tomadores de decisões. Os softwares de plotagem têm interfaces dinâmicas e simples para a apresentação rápida de informações aos usuários.

As funcionalidades da linguagem Julia permitem a atualização em tempo real de grandes massas de dados. O pacote Plots.jl é um kit de ferramentas e APIs com os backends GR.jl, UnicodePlots.jl, PyPlot.jl, Gadfly.jl, VegaLite.jl e PlotlyJS.jl.

Computação paralela e heterogênea

Concebeu-se a linguagem Julia para aplicações de computação paralela nos níveis: paralelismo de instruções, multithreads e processamento distribuído. O projeto Celeste.jl, por exemplo, conseguiu uma taxa de execução de 1.5 PetaFLOPs por segundo no supercomputador Cori, por meio de 650 mil processadores em operação conjunta.

O compilador da Julia também gera códigos nativos para aceleradores de hardware como Xeon Phis e GPU. Os pacotes Dagger.jl e DistributedArrays.jl também fornecem essas funcionalidades avançadas.

Otimização do código-fonte

Os processos de build, deploy e implantação de um sistema podem tomar um tempo considerável dos desenvolvedores. Porém, por meio da linguagem Julia, consegue-se escrever rapidamente apps responsivos, compilar os códigos-fontes e subir as aplicações no servidor.

Trata-se de uma interface shell-like para o gerenciamento da programação. Vale mencionar também as macros Lisp-like, as facilidades de meta-programação, as funções PyJulia, MixedModels.jl e JuliaCall e as heranças do Fortran, C++, R, Java e Python.

Computação científica

As aplicações da Julia começaram na computação numérica das pesquisas acadêmicas. Trata-se do estado da arte para sistemas de equações diferenciais, frameworks para transformações de Fourier e simulações de quantum, soluções iterativas lineares e ferramentas de otimização.

Para tanto, pode-se estudar com mais detalhes os seguintes pacotes: DifferentialEquations.jl, AbstractFFTs.jl, Yao.jl, IterativeSolvers.jl, Optim.jl e JuMP.jl.

Essa linguagem está presente também nos ecossistemas de domínios específicos de biologia, astronomia, processamento de imagens, física quântica, dinâmicas não lineares, economia quantitativa, ecologia e pesquisa operacional.

Nesses casos, você pode explorar um pouco mais os programas:

  • BioJulia;
  • JuliaAstro;
  • JuliaImages;
  • QuantumBFS;
  • QuantumOptics;
  • JuliaDynamics;
  • QuantEcon;
  • EcoJulia;
  • JuliaOpt.

Machine Learning

Os pacotes Knet.jl e Flux.jl são aplicações de deep learning por meio da linguagem de programação Julia. Esses subprogramas contam com sintaxes matemáticas que simplificam a escrita de algoritmos, o treinamento de modelos autônomos e a aceleração de GPUs.

Além disso, há um suporte para terabytes de dados por meio do JuliaDB. O ecossistema de machine learning da Julia implementa funcionalidades de árvores de decisão, modelos lineares generalizáveis e clusterização. É possível também se aprofundar nos conceitos de redes Bayesianas e cadeias de Monte Carlo.

Data Science

Por meio da linguagem Julia, é possível dar carga rapidamente em datasets multidimensionais, agregar informações, consolidar dados e pré-processar operações em paralelo. Para tanto, utiliza-se o pacote OnlineStats.jl.

A ferramenta Queryverse facilita a geração de consultas e transações de E/S. O JuliaGraphs facilita a combinatividade nas grandes massas de dados. Pode-se também usar os drivers ODBC.jl e JDBC.jl para acessar as bases de dados convencionais. Já para a integração com o ecossistema Hadoop, é preciso utilizar os módulos Hive.jl, Spark.jl e HDFS.jl.

A linguagem de programação Julia conta com os seguintes diferenciais: alta interação, paralelismo e compilação JIT (just-in-time). Por meio de um shell com sessões interativas, consegue-se criar e testar os códigos-fontes rapidamente nos sistemas operacionais Unix, Mac e Windows.

A execução paralela por meio do multiprocessamento de mensagens otimiza as rotinas internas das aplicações. Já o compilador JIT permite um melhor desempenho dos algoritmos.

Você pode perceber que esse é um tema bem amplo e com várias possibilidades para explorar. Existem 3 sites muito interessantes para você se aprofundar um pouco mais na linguagem de programação Julia: Cousera, JuliaAcademy e Udemy. A maioria dos cursos ainda estão em inglês, mas os materiais e os vídeos são bem completos.

Explorar esses conteúdos estrangeiros é muito importante para o programador. Trata-se de uma maneira de adquirir novos conhecimentos sobre a linguagem Julia e ainda melhorar o inglês técnico. Outra dica interessante é procurar nas redes sociais posts e a hashtag #juliaprogramming para ficar por dentro das novidades.

Enfim, essas são as principais características, aplicações e diferenciais da linguagem Julia. Percebe-se que é uma ferramenta de programação completa e com aplicações interessantes para a ciência de dados e aprendizagem de máquina. Todo esse avanço tecnológico faz bastante sentido nos contextos de DevOps, Agile Culture e megacloud.

Muito bem, agora você já conhece as informações mais relevantes da linguagem de programação Julia. Gostou do texto? Então, confira também o artigo em que explicamos sobre fornecedores de desenvolvimento de softwares.


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