2.1 从未编过程

对于第一种背景的读者，我们期望都有着如下的基本故事。

数据科学肯定已经吸引到了你，使你有兴趣去了解它到底是什么，以及如何利用它构建你在学术界或工业界的职业生涯。 然后，在尝试寻找资源学习这门新学科时，你会闯进一个充满缩写词的世界： pandas、dplyr、data.table、numpy、matplotlib、ggplot2、bokeh，以及更多数不胜数的例子。

然后会突然听到一个名字：“Julia”。 它究竟是什么样的呢？ 它与其他别人告诉你的数据科学工具有什么不同？

为什么你应该投入珍贵的时间去学习这门新语言呢？它几乎从来不会在任何工作要求，实验室职位，博士后职位，或学术职位描述中提到。 答案是，Julia 是用于编程和数据科学的 全新方法。 在 Python 或 R 所实现的一切，都可以使用 Julia 实现，并且代码还具有可读性好2、速度快、功能强大等优点。 因此，Julia 语言越来越受欢迎，而且具有很充分的理由。

所以，如果你没有任何编程背景知识，我们强烈鼓励你学习 Julia，让它成为你的第一门编程语言和数据科学框架。

CC BY-NC-SA 4.0 Jose Storopoli, Rik Huijzer, Lazaro Alonso, 刘贵欣 (中文翻译), 田俊 （中文审校）