【2022年】はじめてのJulia言語におすすめの本4選【Julia言語入門】

こんにちはたくまろです。

Julia言語は高速かつシンプルな構文が特徴の言語です。
Pythonのように書けて、Cのように動く、人気急上昇の言語の一つ。

処理スピードが遅くて困っている
データサイエンスや統計学に特化した言語を探している
このようにお考えの方に、Juliaはおすすめ!

そこで、Julia言語に興味を持っている方向けにデータサイエンティスト目線で、おすすめの入門書を4つ選びました。

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専門分野:数理統計学、機械学習
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Julia言語とは

「Julia」は、マサチューセッツ工科大学(MIT)によって設計されたプログラミング言語です。

Python/C言語/MATLAB/R/Perl/Rubyなどの影響を受けており、これらの言語のいいとこ取りを目指したモダンな言語といわれています。

Juliaは、機械学習科学技術計算と相性が良い言語です。

特に、機械学習アプリを手がけるデータサイエンティストから強く支持されています。
Pythonに次ぐ新たな高速処理言語として期待されています。

Julia言語メリット・デメリット

Juliaには次のようなメリット・デメリットが存在します。

Julia言語のメリット
  • 非常に高速で処理を行える
  • 構文がシンプルで型宣言の必要がない
  • 将来性あり(TIOBE Index 現在28位)
  • PythonやC言語などの呼び出し可能
Julia言語のデメリット
  • 汎用性が低く、案件なども少ない
  • 使用人口が少ないため、情報収集が難しい
  • ライブラリなどのパッケージが乏しい

高速に処理でき、構文がシンプルである点から、大規模なデータを解析・処理するデータサイエンンスの分野で人気があります。しかしながら、数値計算に特化しているため、汎用性が低く、実際に開発などではPythonが優勢であると考えられています。

また、まだまだニッチな言語であるため、情報量が乏しいです。
そのため、プログラミング初心者には少し難しいかもしれませんね。

Julia言語オススメの本5選

開発エンジニアにおくる次世代プログラミング言語Juliaのすすめ

開発エンジニアにおくる次世代プログラミング言語Juliaのすすめ[導入/文法入門その1 編]: v1.1.1 対応

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開発エンジニアにおくる次世代プログラミング言語Juliaのすすめ[文法入門その2 編]: v1.2.0 対応

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こんな人におすすめ
  • お試しでJuliaに挑戦したい方
  • Kindle Unlimitedを使っている方
  • 基本的なプログラミング知識があり、不明点は検索などで自己解決できる方

Kindle版の本になりますが、リーズナブルでどんな感じか試してみたい方におすすめです。
2冊目の文法入門編では、実際のデータ取込から処理までの流れについても述べられており、どれほど速い言語なのかということがよく分かると思います。

1から始める Juliaプログラミング

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こんな人におすすめ
  • 網羅的な説明よりも簡潔な説明で良い方
  • Juliaに興味を持ち、初めて触れるプログラミング学習者
  • 科学技術計算を高速かつ手軽に行いたい学生や研究者

本書が出る以前の2020年初めの時点では、日本語で書かれたJuliaの書籍はほとんど出版されておらず、インターネット上でもJuliaを体系的に解説する日本語はありませんでした。
本書はJuliaを最初から使用してきた二人の著者による、 Julia初学者に向けた解説書です。

Juliaが高速に処理できるメカニズムや、他の言語の呼びだし方にも言及しており、Juliaの良さも学べる一冊!

Juliaプログラミングクックブック

Juliaプログラミングクックブック ―言語仕様からデータ分析、機械学習、数値計算まで

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こんな人におすすめ
  • 幅広く様々なレシピについて知りたい方
  • 困った時に頼れる網羅的な本が欲しい方

この本にはJuliaを使いこなす為の便利なレシピがたくさん載っています。

あくまでクックブックの為、初心者は他の入門書との併用が必要です。
ただし、Pythonを使ったデータ分析の経験があれば、この本を中心に公式ドキュメントで適宜補充すれば、十分に使いこなせると思います。

幅広く学習したい人におすすめの一冊ですね。

Juliaで作って学ぶベイズ統計学

Juliaで作って学ぶベイズ統計学 (KS情報科学専門書)

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こんな人におすすめ
  • PythonやRの処理時間が長いと感じる方
  • 数理的なアプローチでデータ分析をしている方
  • 統計的な手法を簡潔に書きたいと思っている方

2021年11月に出版された、比較的新しい本です。

タイトルにベイズ統計学と書いていますが、あまりベイズに特化していないと感じました。
しかし、それを補う形で機械学習のさまざまな手法に触れています。

ベクトルや行列が出てくるようなデータをターゲットにして書かれおり、数学的に少し難しい内容です。

Juliaを使えばコードが簡潔に書ける」ということを実感でき、ハミルトニアンモンテカルロ法階層ベイズ状態空間モデルの勉強にもなります。また、最適化など重たい処理をよく扱うので、RやPythonといったオープンソースの言語と差別化についても述べられています。

[サポートページ] https://github.com/sammy-suyama/JuliaBayesBook

まとめ

今回はJulia言語のおすすめの入門書を4冊紹介しました。

Takumaro’s blogでは他にも初学者向けの分かりやすい本を紹介しています。
良かった、ご覧ください!!

【2021年】Kindle Unlimited 無料で読めるPython入門書10選

【2021年最新版】Kindle Unlimited 無料で読める統計学入門書8選

【初心者におすすめ】はじめての統計的機械学習におすすめの本10選【機械学習入門】

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