Le langage de programmation Julia : Utilisations, avantages et carrières

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Les chercheurs du MIT ont développé le langage de programmation Julia en 2012. Ils voulaient un langage polyvalent et open-source pour prendre en charge la programmation dynamique de haut niveau dans les domaines scientifiques. Aujourd'hui, Julia est principalement connu comme un langage de programmation scientifique et est souvent présenté comme un langage bien adapté aux calculs numériques à grande échelle. 

Cet article explique les bases de Julia, son utilisation et les carrières qui nécessitent l'utilisation de Julia.

Qu'est-ce que Julia ?

Ce langage de programmation de haut niveau et à hautes performances offre rapidité et performances pour le calcul technique et numérique. Des collègues du MIT ont développé Julia pour répondre aux limitations et aux compromis souvent rencontrés avec des langages comme Python, MATLAB et R, dans l’utilisation desquels les utilisateurs sont confrontés à un compromis entre la lisibilité du code et la vitesse d'exécution.

Bien que ces autres langages de script puissent favoriser la productivité, ils s'avèrent plus lents lors de l'exécution de programmes nécessitant des opérations mathématiques de haut niveau ou de l'informatique technique. Cela a conduit de nombreux développeurs à migrer leur code vers un autre programme pour atteindre la vitesse qu'ils recherchaient. Cependant, cela pouvait nuire à l'efficacité. Julia a été créé pour résoudre ce « problème des deux langages ». Avec Julia, les développeurs n'ont pas à passer d'un langage à l'autre.

À quoi sert le langage de programmation Julia ?

Julia est particulièrement bien adapté aux tâches telles que les simulations numériques, l'analyse de données, l'apprentissage automatique et le calcul scientifique, où la performance est cruciale. 

Julia offre une machine virtuelle de bas niveau (LLVM) plus rapide grâce à sa compilation juste à temps (JIT) et à une meilleure gestion de la mémoire. Cela lui confère une vitesse impressionnante et sa syntaxe est adaptée aux mathématiques. Cela lui a permis de gagner en popularité dans les domaines de la finance, de l'ingénierie, de la physique et de l'apprentissage automatique pour ses capacités en : 

• Calculs impliquant l'algèbre et d'autres données numériques

• Apprentissage automatique et intelligence artificielle

• Science des données

• Calculs distribués et parallèles

• Développement web

• Recherche organisationnelle

Caractéristiques du langage de programmation Julia

Julia est un projet open-source connu pour ses performances élevées et sa capacité à générer des codes très efficaces à des vitesses proches de celles de langages comme le C et le Fortran.

Langage dynamique, Julia s'avère relativement facile à apprendre et à adapter pour les programmeurs. Bien que relativement jeune, depuis sa sortie en février 2012, Julia a construit une communauté de plus de 1 000 contributeurs.

Julia facilite le développement de modèles de programmation orientés objet et fonctionnels grâce à son système de types à répartition multiple, ce qui permet aux développeurs d'écrire un code plus générique capable de s'adapter automatiquement à différents types de données. Cela améliore la réutilisation et l'extensibilité du code. Julia permet également d’utiliser des bibliothèques de Python, R, C/Fortran, C++ et Java.

Julia fournit également des bibliothèques pour la manipulation des données, l'apprentissage automatique, l'analyse, le calcul parallèle et la visualisation, qui sont essentielles pour les tâches de calcul scientifique et d'analyse des données. 

Avantages et inconvénients de l'utilisation de Julia

Pour évaluer l'intérêt d'apprendre le langage Julia, il convient de peser le pour et le contre. Comprendre les avantages et les inconvénients particuliers de Julia peut vous aider à décider si vous voulez y investir votre temps et vos efforts.

Les avantages de la programmation Julia

Nouveau et gratuit, le langage Julia allie simplicité de programmation et capacités de haut niveau. Les autres avantages de la programmation Julia sont les suivants :

• Vitesse de calcul

• Nouveaux paquets de calcul avancés 

• Fonctionnalités avancées, telles que la répartition multiple, la programmation différentiable, le système de type dynamique et déclaratif

• Capacités homoiconiques qui facilitent la métaprogrammation

• Prise en charge des paquets Python, C et Fortran 

Les inconvénients de la programmation Julia

Néanmoins, vous pourriez également rencontrer des difficultés en travaillant avec Julia. Les critiques peuvent pointer du doigt des pièges tels que :

• Le nouveau langage manque de maturité

• Certaines fonctionnalités de langages alternatifs ne sont pas disponibles

• Vitesse de compilation plus lente 

• Moins de soutien de la part de la communauté que pour d'autres langages de programmation

Entreprises et projets qui utilisent Julia

Globalement, les gens utilisent Julia pour bénéficier de capacités de haut niveau avec une grande efficacité. Des institutions telles que Stanford, Cornell, UC Berkeley, Brown et le MIT (bien sûr, ils l'ont développé) enseignent ce langage de programmation. Les organisations qui utilisent Julia comprennent :

• NASA

• IBM

• Microsoft

• Google

• Ford

• Pfizer

• KPMG

• Capital One

Emplois en programmation Julia

De nombreux passionnés de Julia prévoient que les utilisateurs auront de plus en plus besoin de Julia à mesure que le langage gagnera en maturité et que de plus en plus d'entreprises voudront bénéficier de ses avantages. Il existe plusieurs types de carrières nécessitant une connaissance de Julia.

Scientifique des données

Salaire moyen en France : € 53 000 [1] 

Les data scientists déterminent les données dont un projet a besoin, les collectent et les classent, puis fournissent des ensembles de données propres, précises et fiables pour l'analyse. Dans certains cas, ils peuvent se charger de l'analyse, en utilisant des textes et des visualisations pour expliquer les principales conclusions. À ce poste, vous jouerez un rôle crucial dans la découverte d'informations exploitables à partir des données. Vous aiderez les entreprises et les décideurs à élaborer des stratégies fondées sur les données et à résoudre des problèmes concrets dans divers secteurs.

Analyste en recherche opérationnelle 

Salaire moyen en France : € 44 500 [2]

En tant qu'analyste en recherche opérationnelle, vous utilisez des données pour identifier des problèmes dans des domaines tels que les affaires, la logistique, les soins de santé ou d'autres domaines. Vous recueillez et organisez des informations provenant de diverses sources, vous analysez les données recueillies et vous faites des rapports sur les informations pertinentes que vous avez pu extraire de ces données.

Expert en informatique et système d’information

Salaire moyen en France : € 59 720 [3] 

Les experts en informatique et système d’information améliorent des programmes informatiques et des systèmes d'information nouveaux ou existants. Ils explorent des problèmes complexes et développent des théories sur de nouvelles façons de les résoudre. Pour ce faire, il peut être nécessaire de s'appuyer sur des algorithmes complexes, de sorte que ces scientifiques utilisent Julia pour rendre leur travail plus efficace.

Administrateur de base de données

Salaire moyen en France : € 47 000 [4]

L'administrateur de données gère les ressources de données d'une organisation tout au long de leur cycle de vie. Il s'agit de concevoir et de mettre en œuvre des bases de données, d'assurer la sécurité et l'intégrité des données, de superviser les sauvegardes et la récupération des données, d'optimiser les processus de stockage et de récupération des données, et de maintenir la documentation et les métadonnées des données. En fin de compte, vous veillerez à ce que les données de l'organisation soient bien organisées, accessibles et conformes aux besoins de l'entreprise et aux exigences réglementaires.

Comment apprendre Julia 

Vous pouvez apprendre Julia de différentes manières. Le site officiel de Julia propose de nombreuses ressources, notamment la Julia Academy, la chaîne YouTube du langage Julia et une liste croissante de tutoriels Julia. Les autres méthodes d'apprentissage sont les suivantes :

• Explorer la documentation de Julia en ligne.

• Regarder des vidéos de tutoriels sur Julia.

• Lire des livres sur Julia.

• Rejoindre la communauté Julia.

• Entreprendre des projets Julia de base.

Prochaines étapes 

Approfondissez vos connaissances en science des données et les compétences correspondantes grâce à des cours en ligne qui peuvent vous aider à choisir un plan de carrière correspondant à vos objectifs. Par exemple, vous pouvez explorer le sujet en détail avec l’IBM Data Science Professional Certificate, qui peut vous faire passer du statut de débutant à celui de professionnel en quelques mois. Vous pouvez également vous familiariser avec la recherche opérationnelle en suivant le cours Operations Research (1) : Models and Applications de l'Université Nationale de Taïwan ou vous familiariser avec l'administration des bases de données grâce au cours Autonomous Database Administration d'Oracle. Ce ne sont là que quelques exemples des cours que vous pouvez trouver sur Coursera.