1.4　Julia在数据科学中的重要性

在过去的十年中，“大数据”已经成为一个流行词。数据科学也渐渐走进人们的视野中，在数据科学领域进行研究的人被称为数据科学家，他们获取原始数据并对其进行分析，充分挖掘蕴藏在散乱数据中的价值。要做到这一点，数据科学家需要独特的技能组合，即牢固的数学和算法基础，并且对人类行为有良好的理解，从而具有从数据中挖掘出价值，并置于合适位置的能力。

数据科学家掌握的技能各不相同，但一般来说，他们都很擅长编程，并且具有很强的数学背景，尤其是统计学、机器学习和大数据知识，同时深入了解其正在工作的领域。Julia是专门为科学和数值计算而设计的。随着大数据的出现和火爆，需要有一种可以高效处理大量数据的语言。虽然我们有Spark和MapReduce（Hadoop）作为处理引擎，并通过Python、Scala和Java来使用它们，但Julia与Intel的高性能分析工具包是其更好的替代。值得注意的是，Julia擅长并行计算，而且比Spark/Hadoop更容易编写原型。

Julia的一个重要特点就是它解决了双语问题。通常，在使用Python和R时，执行大部分繁重计算工作的代码都是用C/C++编写的，然后在Python或R中调用它们。但在Julia中不需要这样做，因为它的性能可以与C/C++媲美。因此，所有的代码包括任务繁重的计算部分，都可以使用原生的Julia语言来进行编写。

下面简单说说性能基准测试的情况。

上面提到了Julia优秀的运行速度，这个特点也让Julia与传统的动态语言区别开来，速度快是它的特长。那么Julia到底有多快呢？我们在具有1TB、1067MHz DDR3 RAM的Intel(R) Xeon(R) CPU E7-8850 2.00GHz CPU的单核（串行执行）上对Julia与其他语言进行性能基准测试，结果如表1-1所示。

表1-1　性能基准测试结果

这些基准测试是相对C而言的（数值越小越好，此处将C语言的性能数值设为基准参照值，即1.0）。虽然基准测试会有一定的误差，但仍然可以看出Julia的性能非常优秀。

从表1-1可以看出，在基准测试中Julia和Python的性能差异很大。但是在某些项目上二者的性能差异不大，原因是一些可用于Python的数值计算包是用C语言编写的，这里它的表现几乎等同于Julia。

R是专门为统计人员设计的，它有大量免费的统计和数值计算包。R曾经是数据科学家的首选语言（现在首选Python）。但R有一个致命的缺点，就是它是单线程的，比Julia慢得多。

MATLAB不是免费产品，你需要购买付费许可证（学生可以获得折扣），统计学家和学者通常使用它来处理某些特定用例。表1-1所示的这些基准测试项目在MATLAB上运行要慢得多。

Go是从头开始设计的，用于系统编程。Go由谷歌创建，其源代码可以在GitHub上获得，同时谷歌正在不断积极地开发和更新Go语言。Go在表1-1所示的这些基准测试项目中的表现非常出色，但很可惜的是它并非专为数字和科学计算而设计，所以在使用时没有Julia友好。

Java的表现非常优秀，它甚至在一些基准测试项目中击败了Julia。但Java是一种静态语言，我们需要考虑与之相关的开发时间。相比于Java，Julia的设计使其可用于快速原型开发，这些优点使得Julia在众多语言中显得独一无二。