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