2026-04-28T01:58:24Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/requestoai:uvadoc.uva.es:10324/779112025-09-18T19:05:00Zcom_10324_38col_10324_852
González Arteaga, María Teresa
Merino González, Elisa
Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias
2025-09-18T14:14:25Z
2025-09-18T14:14:25Z
2025
https://uvadoc.uva.es/handle/10324/77911
El presente Trabajo Fin de Grado “Exploración del Lenguaje Julia y Aplicación a
Modelos Lineales Generalizados frente a R” busca analizar el lenguaje de
programación Julia en profundidad. Se trata de una herramienta relativamente
joven que se publicita como sencilla e intuitiva y con grandes resultados en
términos de eficiencia. Por ello, este estudio pretende comprobar si estas
afirmaciones son ciertas, ya que supondría que Julia podría consolidarse como una
gran alternativa al resto de lenguajes en el ámbito de la Estadística y el Análisis
de Datos.
Se realiza una revisión de su origen y evolución, así como de sus principales
características técnicas y objetivos. Una vez conocido el contexto de la
herramienta, se desarrolla una guía introductoria a la programación en Julia,
donde se exponen herramientas de apoyo como tutoriales y guías en línea, y se
abarca desde lo más básico, como su instalación, hasta el manejo de archivos y la
realización de visualizaciones. Comprobando que en efecto se trata de una
herramienta intuitiva y con una curva de aprendizaje reducida para usuarios de
otras herramientas, como R o Python.
El análisis continúa evaluando su rendimiento y usabilidad frente al lenguaje R,
ampliamente consolidado en el ámbito de la Estadística. Con esa finalidad, tras
una introducción a los Modelos Lineales Generalizados, se lleva a cabo una
implementación práctica de los GLM en ambos lenguajes, comparando tiempos de
ejecución, sintaxis y facilidad de uso.
Se concluye que, efectivamente, el lenguaje de Julia demuestra un rendimiento
excepcional frente a R. Por lo que, a pesar de ser un lenguaje relativamente joven,
si en los próximos años continúa creciendo y mejorando, podría resultar una gran
alternativa, sobre todo a la hora de manejar grandes archivos de datos.
This Final Degree Project “Exploration of the Julia Language and Its Application
to Generalized Linear Models Compared to R” aims to conduct an in-depth
analysis of the Julia programming language. Julia is a relatively young tool
promoted as simple, intuitive, and highly efficient. Therefore, this study seeks to
verify the accuracy of these claims, as they could position Julia as a strong
alternative to other programming languages within the fields of Statistics and
Data Analysis.
The work includes a review of Julia’s origins and evolution, as well as its main
technical features and objectives. Once the contextual background is established,
the thesis offers an introductory guide to programming in Julia, presenting
supporting resources such as tutorials and online guides. This guide covers the
basics—from installation to file handling and data visualization—demonstrating
that Julia is indeed intuitive and has a gentle learning curve for users familiar with
tools like R or Python.
The analysis then evaluates Julia’s performance and usability in comparison to R,
a language that is firmly established in the statistical community. To that end,
following an introduction to Generalized Linear Models, a practical
implementation of GLMs is carried out in both languages, comparing execution
times, syntax, and ease of use.
The results confirm that Julia delivers exceptional performance compared to R.
Consequently, despite being a relatively new language, if Julia continues to evolve
and improve in the coming years, it may become a compelling
alternative—particularly for handling large data sets.
Departamento de Estadística e Investigación Operativa
Grado en Estadística
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http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Lenguaje Julia
R
Modelos lineales
Exploración del lenguaje Julia y aplicación a modelos lineales generalizados frente a R
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis