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、おすすめの本を紹介したいと思います。
今回は、Tanmayさんが書いた『Julia超入門』を紹介します。
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、機械学習や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。
- 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 2022年6月現在25位 - PythonやC言語などの呼び出し可能
- 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超入門』の概要
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文字通り、初めてJulia言語を学ぶ方向けに書かれた本です。
オリジナルのTanmay Teaches Julia for Beginnersを日本語訳した書籍となっています。誰もがプログラミングの方法を学べるようにやる気にさせることをこの本のモチベーションとしています。
では本書の構成を見てみましょう。
- Julia環境の導入と構築
- 変数と外部入力
- 条件分岐と繰返し
- 配列と辞書
- 関数
- エラーと例外処理
- パッケージ管理
- ファイルの読み書き
- 機械はどのように学習するのか
- 次のステップと情報源
1~6章まで、よくあるプログラミングの導入部分ですね。
7,8では少し専門性のある言葉が登場しますが、さほど難しくはないです。
9章ではJuliaによる機械学習を10章でJuliaに関する情報リソースの紹介をしています。特に9章, 10章は他の本でも触れられていない部分なので必見です👀
『Julia超入門』のおすすめポイント
おすすめポイント1：筆者がすごい
著者であるTanmay Bakshiは人工知能や機械学習の最年少の専門家として有名です。この本のオリジナルとなったTanmay Teaches Julia for Beginnersは全世界で10万人以上のプログラマーに読まれています。
他にも、”Heloo, Swift!”や”Congnitive Computing with IBM Watson”なども15歳の時に執筆しています。
おすすめポイント2：刊行年が新しい
Juliaはまだまだで出来て間もない言語です。
そのため、日々新たなアップデートが行われているため、2,3年前の本だとJuliaの仕様が変わっていたりします。
この本が出版されたの2022年2月と和書の中では新しく、最新のパッケージなどにも触れています。
Juliaに限らず、機械学習やAIに関連する書籍はなるべく新しい物を選んだ方がいいですね。
おすすめポイント3：Juliaに関する情報源に記載
意外かもしれませんが、一番為になったと感じたのは、最後のチャプターの『次のステップと情報源』という部分でした。
前述の通り、Juliaのアップデートは頻繁に行われている為、それらの情報をキャッチアップする必要があります。
「どのサイトを参考にして、どんな勉強をすればいいのか？」といった読み終えた後のことも考えられて作られています。
まとめ
今回はTanmay(著)『Julia超入門』を紹介しました。
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！！
