Cepatnya perkembangan teknologi banyak memunculkan bidang ilmu dan profesi baru yang kekinian, salah satunya adalah Data Science. Semenjak diperkenalkannya konsep big data, profesi sebagai data scientist pun banyak dicari oleh perusahaan. Selain pengetahuan dan pemahaman yang kuat soal big data dan matematika, keterampilan dalam bahasa pemrograman pun harus dikuasai untuk mengambil profesi ini. Salah satu bahasa pemrograman yang wajib dikuasai adalah Julia. Ingin mengenal bahasa pemrograman Julia? Berikut ulasannya.

Mengenal Julia

Dirilis sejak tahun 2012 lalu, bahasa pemrograman ini merupakan bahasa dinamis yang fleksibel. Kini sudah banyak perusahaan yang memanfaatkan Julia untuk menganalisis data. Julia mampu mengimplementasikan konsep aljabar dengan cepat, hal itu dikarenakan Julia dirancang untuk memenuhi kebutuhan komputasi dan analisis numerik. Pasalnya, dalam menganalisis data, Julia mampu berjalan lebih cepat dari Python dan bahkan dari kode C sekalipun. Tak heran bahasa pemrograman Julia sering dimanfaatkan oleh data scientist, dan menjadi kompetitor kuat dari Python di dunia pengkodean aritmatika.

Keuntungan Julia

1. Kecepatan

Julia menggunakan framework LLVM untuk kompilasi JIT (just in time), hal ini yang membuat bahasa pemrograman Julia jauh lebih cepat dibandingkan dengan Python, dan sebanding dengan kecepatan C. Selain itu, Julia menyertakan REPL (read-eval-print loop), atau baris perintah interaktif yang mirip dengan Python untuk membantu dalam membuat kode, menambahkan perintah, dan skrip yang cepat.

2. Sintaksis Mudah Dipahami

Julia memang secara khusus diciptakan untuk perhitungan ilmiah dalam lingkup matematika seperti Matlab, R, Mathematica, dan Octave. Sintaks pemrograman ini mirip dengan rumus matematika, para matematikawan pun akan jauh lebih mudah memahaminya. Karena sintaks yang cukup sederhana, pemula dan non-programmer pun mudah untuk memahami bahasa pemrograman ini.  

3. Manajemen Memori Otomatis

Sama halnya dengan Python, Julia tidak akan membebani penggunanya dengan pengalokasian dan pengosongan memori. Julia menyediakan kontrol pengumpulan sampah, sehingga pengguna tidak perlu khawatir memori akan mudah penuh.  

4. Library Khusus

Pengembangan Julia memang dikhususkan untuk machine learning. Karena alasan demikian, bahasa pemrograman ini mengembangkan library machine learning-nya sendiri. Flux adalah salah satu library dengan pola model untuk penggunaan umum yang ditulis dengan bahasa pemrograman Julia. Karena seluruhnya menggunakan bahasa pemrograman Julia, pengguna bisa memodifikasinya sesuai dengan kebutuhan, dan bisa menggunakan just-in-time untuk mengoptimalkan proyek.

Baca Juga: Mengenal Metode White Box Testing untuk Pengujian Software

(Visited 20 times, 1 visits today)