Son yıllarda Veri Bilimi ve makine öğrenimi endüstrisi popülaritesini artırdı. Bu gelişme bazı programların kullanılırlığının azalmasına ve bazı programların yükselişe geçmesine yol açtı. Örneğin SAS, Veri Bilimi alanında çok daha az benimsenmiş ve Python’un gerisinde kalmıştır. Python, ekosistemi, üst düzey sözdizimi ve genel amaçlı doğası nedeniyle Veri Biliminde kullanımı nedeniyle son birkaç yılda popülaritesini artırdı.
Ancak, Veri Bilimi dünyasında ufukta yeni bir çocuk var. Veri Bilimi disiplininde çalışıyorsanız, muhtemelen MIT’den çıkan yeni açık kaynak dili Julia’yı duymuşsunuzdur. Julia’nın popülaritesindeki hızlı yükseliş nedeniyle, birçok bilim adamı Julia’yı öğrenmelerini gerekip gerekmediğini ve kullanılan en popüler programlama dilleriyle ilgili endüstrinin nerede olacağını sorguluyor.
Python Hiçbir Yere Gitmiyor
Julia, makine öğrenimi için daha popüler hale gelirse Python tamamen bırakılır mı? Kütüphaneleri tamamen farklı bir programlama dilinde sıfırdan nasıl programlayıp kullanacağımızı öğrenmek için hepimiz çalışmalı mıyız? Bu sorunun kısa cevabı hayır.
Bu tür endüstriyel değişimlerin gerçekleştirilmesi uzun zaman alır ve bu durum özellikle yazılım mühendisliğini içeren herhangi bir disiplin için geçerlidir. Zamanla Julia’nın makine öğrenimi ve diğer Veri Bilimi uygulamaları için Python’un popülaritesinin üzerine çıktığını görebilmemiz mümkündür. Bununla birlikte, Python’a ve ilgili ekosistemine ne kadar para yatırıldığını hatırlamak gerekiyor. Tüm endüstri standardı araçlar hala Python’a uygun olarak sunuluyor. Bir örnek vermek gerekirse TensorFlow’a bu alanda olabildiğince mükemmel olması için Google tarafından çok para yatırıldı.
Python, Julia tarafından aşamalı olarak kaldırılmayacak, ancak Python ve Julia’nın Veri Bilimi endüstrisinde bir tür sinerji oluşturması muhtemeldir. Julia Computing ayrıca amaçlarının Python’un yerine geçmek olmadığını, bunun yerine Julia’nın onunla birlikte kullanılabileceği harika bir yol bulmak ve bu dilin karşılaştığı bazı sorunlara çözüm olarak hizmet etmek olduğunu çok net bir şekilde belirtti. Julia bir boşluğu doldurmak ve bir sorunu çözmek için yaratıldı, endüstriyi tersine çevirmek için değil. Julia’nın bazı uygulamaları şu anda başka bir programlama dilinde kopyalanamıyor ve bu hedef gerçekleştirilmiş oluyor.
Julia hakkında en çok sorulan soru üretim için dilin kullanılıp kullanılmadığını oluyor. Yükselen trende bakacak olursak Julia’nın öğrenilmesi gerekilen bir dil olduğu görülüyor ve endüstrideki isimlerin söylediklerine göre zaman ilerledikçe dilin popülaritesi daha da artacak. Python’a benzeyen syntax kuralları ile Python bilenlere zorluk çıkarmayacak olan Julia’yı öğrenmek sizin için önemli bir yatırım olabilir.
Üretimde Julia’yı kullanmaya gelince, şimdi Julia’yı gerçekten konuşlandırmak ve profesyonel bir ortamda kullanmak için en iyi zaman değil. Dil bunun için hazır ancak ekosistem değil. Birçok Veri Bilimi paketi henüz emekleme döneminde ve birkaç yıl içinde korunabilecek veya korunamayan dengesiz araçlar kullanmak, uygun bir üretim ortamı için uygun değildir. Birkaç yıl içinde bu değişimin oldukça iyi bir şansı var ama şimdilik üretim için Python’a sadık kalmanın mantıklı olduğu söylenebilir.
Julia şu an için çoğu Veri Bilimi işinde profesyonel olarak devreye giremese de eğitim Veri Biliminin çok önemli bir yönüdür. Julia size genel olarak programlama hakkında çok şey öğretebilir bu da bir Veri Bilimcisi için her zaman harika bir şeydir. Veri Bilimi endüstrisinde her zaman baş gösteren sürekli bir eğitim ihtiyacı vardır çünkü zaman çok hızlı hareket etmektedir. Bir Veri Bilimcisi olarak, işinizi değerli tutmanın çok önemli bir yönü bilgi olacaktır. Teknoloji Veri Bilimi için kullanılmışsa, onu öğrenmemek için gerçekten harika bir neden yoktur. Julia’nın potansiyel olarak sahaya koyabileceği değişikliklerle, Julia kesinlikle çoğumuzun Veri Bilimcisi olarak alması gereken şeyler listesinde.
