Julia é uma linguagem de programação criada em 2012 por pesquisadores do Massachusetts Institute of Technology (MIT). É a tecnologia ideal para estatísticas, porém também tem aplicação em projetos mais simples.
Saiba mais detalhes do que é Julia e entenda porque esta linguagem está crescendo e tem um futuro promissor pela frente.
Acompanhe mais este conteúdo do Dicionário Tech para aprimorar seus conhecimentos, seja como desenvolvedor iniciante ou como tech recruiter.
Quais as características de Julia?
Vamos voltar do início. Julia é uma linguagem de programação criada pelos pesquisadores Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Viral B. Shah e Alan Edelman. O projeto começou em 2009, mas foi lançado para a comunidade em 2012.
Muitos podem estar curiosos com relação ao nome, mas segundo os idealizadores, não existe uma motivação específica. “Era um nome bonito”, disse um deles, que recebeu a indicação de um amigo.
Confira, portanto, as características de Julia para entender melhor essa linguagem que está em expansão.
- Tipagem dinâmica;
- Boa performance;
- Gerenciador de pacotes simples e fácil de usar;
- Tem macros e outros pacotes de meta programação;
- Fornece chamada para funções da linguagem Python;
- É open source, com licença do MIT;
- Tem APIs especiais para a chamada de funções em C;
- Possui sintaxe simples;
- Multiparadigma (programação imperativa, funcional e orientada a objetos);
Em síntese, Julia é projetada para ciência computacional e análise numérica. Ela apresenta mais rapidez que Python e R, que são as demais alternativas nesta área.
Julia passa de 47ª para 21ª posição no Índice TIOBE
Em janeiro de 2020, a linguagem de programação Julia ocupava a 47ª posição no Índice TIOBE – que é um termômetro das linguagens mais populares – mas chegou em setembro de 2022 à 21ª posição, faltando muito pouco para entrar nos top 20.
No entanto, é bem provável que o idioma continue crescendo devido à expansão do mercado de dados. Afinal, os desenvolvedores que dominam Julia podem atuar nas seguintes áreas:
Machine Learning: área da ciência da computação cujo objetivo é a análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos.
Data Science: usa dos dados gerados como matéria-prima para a produção de informações e conhecimento.
Computação científica: foca na construção de modelos matemáticos e soluções numéricas, usando computadores para analisar e resolver problemas científicos e de engenharia.
Outro fato interessante é que a sua sintaxe é simples. Saiba alguns exemplos:
- Não usa ponto e vírgula (;) para encerrar uma instrução;
- Não usa chaves {} para marcar o começo ou o fim de um bloco de execução;
- Adota a instrução “end” para destacar o fim de um bloco de código ou função.
Conclusão
Como foi visto no Dicionário Tech de hoje, Julia pode ter novas atualizações dentro de alguns anos, visto que a demanda na área de Data Science vem aumentando em decorrência do mundo corporativo estar se apoiando em números para obter conclusões mais precisas sobre seu desempenho no mercado.
Mas, além dessa característica, Julia também pode ser aplicada em aplicações comuns para web e desktop.
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