Durante el verano de 2020 se ha publicado una serie de entradas temáticas sobre el lenguaje de programación Julia. Una serie que puede usarse como un curso de introducción a Julia. Un lenguaje moderno para análisis de datos y aprendizaje automático que se caracteriza por ser más rápido que Python, R o Matlab.
La serie consta de las siguientes 20 entradas:
Para la serie se ha utilizado Julia 1.4.2, la ultima versión disponible en el momento de publicación de la entrada.
Julia es un lenguaje de programación dinámico de alto nivel y rendimiento. Aunque es un lenguaje de programación de propósito general, por lo que se puede utilizar para escribir cualquier aplicación, la mayoría de sus características se han diseñado pensando especialmente en análisis numérico, el tratamiento de datos y el aprendizaje automático. Por lo que lo convierten en una alternativa a los utilizados actualmente en esas áreas como Python o R.
Julia es un lenguaje de programación dinámico con un sistema de tipos con polimorfismo paramétrico. Con el que se puede realizar computación paralela y distribuida concurrente. Además de poder realizar llamadas directas de las bibliotecas C y Fortran sin código, con lo que es posible reutilizar el código existente. Julia usa un compilador just-in-time (JIT), traduciendo los programas a código máquina antes de ejecutarlo. Lo que hace que sea más rápido que los lenguajes interpretados.
En un entrada previa explicamos qué son el WOE y el IV y por qué…
Seguimos evolucionando el laboratorio de Analytics Lane y hoy lanzamos la versión 1.1, disponible en:…
“El interés compuesto es la octava maravilla del mundo. El que lo entiende lo gana…
Tienes los datos de ventas de tres productos en dos años distintos y quieres saber…
Imagina la situación. Tu equipo lleva tres años con un modelo en producción. No es…
Cuando un banco evalúa una solicitud de crédito necesita responder a una pregunta aparentemente simple:…
This website uses cookies.