Julia vs Python: Qual é a melhor para a ciência de dados?

As duas linguagens de programação reservam características vantajosas para aqueles que buscam uma carreira como cientista de dados.


Julia vs Python: Qual é a melhor para a ciência de dados?

Entre as diversas funções do Python, a análise de dados parece ter se tornado a mais significativa. O ecossistema é carregado com ferramentas que tornam o trabalho de ciência computacional e da análise de dados rápido e eficiente.

Para os desenvolvedores por trás da Julia, voltada especificamente para a computação científica, aprendizado de máquina, mineração de dados, álgebra linear em larga escala e computação paralela e distribuída, o Python pode não ser suficientemente adequado. Nesse caso, a linguagem representa um trade-off, bom para alguns aspectos e ruim para outros.

Linguagem Julia

Criado por uma equipe de quatro pessoas em 2009 e apresentado ao público em 2012, a Julia pretende abordar as deficiências do Python e de outras linguagens e aplicativos usados para a ciência computacional e processamento de dados. “Somos gananciosos”, disse o time na época.

“Queremos uma linguagem que seja open source, com uma licença liberal. Queremos a velocidade do C com o dinamismo do Ruby. Queremos uma linguagem que tenha homoiconicidade, com macros de verdade como o Lisp, mas com notação matemática óbvia e familiar como o Matlab. Queremos algo tão útil para a programação em geral como o Python; tão fácil para estatística como o R; tão natural para o processamento de string como o Perl; e tão poderoso para a álgebra linear como o Matlab… Algo que seja bem simples de aprender, mas que ainda satisfaça os hackers mais sérios. Queremos que ela seja interativa e facilmente compilada.”

Focando no plano ambicioso, de fato, a Julia atende a essas aspirações:

Excelente para TI, o Python simplifica diferentes tipos de trabalho, desde a automação até o machine learning. No entanto, a Julia foi projetada desde o início para a computação científica e numérica. Dessa forma, não é surpresa que a linguagem tenha muitos recursos vantajosos para esse uso:

Vantagens do Python

Apesar da Julia ter sido desenvolvido especificamente para a ciência de dados, o Python oferece algumas vantagens para os profissionais da área:

Esse artigo foi originalmente escrito e publicado por CIO e pode ser consultado no link: https://cio.com.br/julia-vs-python-qual-e-a-melhor-para-a-ciencia-de-dados/ , não modifiquei nada, simplesmente trouxe para cá, pois gostei muito do artigo e gostaria de que ficasse disponível aqui quando os seguidores desse blog quiserem encontrar com mais facilidade e sem possibilidade de perda de link.

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Marcos Oliveira

Autor
Marcos Oliveira
Desenvolvedor de Software
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