Python vs. Julia: Welche Programmiersprache sollten Statistiker 2023 lernen?

Python vs. Julia: Welche Programmiersprache für Statistiker am besten zuerst zu lernen ist

Die Programmiersprache ist praktisch das Rückgrat der Datenwissenschaft und in den modernen Technologien kommen viele Sprachen auf unsere Kosten. Aber die Frage ist, welche davon für einen Data Scientist am besten geeignet ist. Suchen Sie nach einigen der besten Programmiersprachen für Statistiker? Julia ist eine multiparadigmatische, hauptsächlich funktionale Programmiersprache, die für maschinelles Lernen und statistische Programmierung entwickelt wurde. Python ist eine weitere Programmiersprache mit mehreren Paradigmen, die für maschinelles Lernen verwendet wird, obwohl Python im Allgemeinen als objektorientiert gilt. Julia hingegen basiert eher auf dem funktionalen Paradigma. Julia ist ein neuer Buzz im IT-Sektor, der vor allem für seine Schnelligkeit bekannt ist und unter Data Scientists und Statistikern zunehmend an Attraktivität gewinnt. Nun zur Frage Python vs. Julia: Welche Programmiersprache sollten Statistiker 2023 lernen?

Python vs. Julia: Vorteile von Python

Python wurde 1991 veröffentlicht und ist eine Programmiersprache, die für Webentwicklung, Softwareentwicklung, Mathematik und systematisches Skripting verwendet wird. In Python wird auf das erste Element eines Arrays mit einer Null zugegriffen, z. B. string [0] in Python für das erste Zeichen in einer Zeichenfolge. Es hilft bei der Akzeptanz durch ein allgemeineres Publikum mit tief verwurzelten Programmiergewohnheiten.

Python ist bei Entwicklern wegen seiner Stärke, Anpassungsfähigkeit und verständlichen Syntax beliebt, die einfach zu verstehen und zu beherrschen ist. Fast 70 % der Entwickler geben an, dass sie Python verwenden, um leistungsstarke KI- und ML-Algorithmen für die Verarbeitung natürlicher Sprache und Stimmungsanalysen zu erstellen. Python ist zusammen mit R die Sprache der Wahl für Data Science. Die Breite und Nützlichkeit von Pythons Kultur der Pakete von Drittanbietern bleibt eine der größten Attraktionen der Sprache.

Abgesehen von Verbesserungen am Python-Interpreter (einschließlich Verbesserungen bei Multi-Core- und Parallelverarbeitung) ist es einfacher geworden, Python zu beschleunigen. Das mypyc-Projekt übersetzt Typ-annotiertes Python in natives C, weit weniger klobig als Cython. Es führt typischerweise zu einer vierfachen Leistungssteigerung und bei rein mathematischen Operationen oft noch zu viel mehr.

Python vs. Julia: Vorteile von Julia

Julia erschien erstmals im Jahr 2012 und ist eine leistungsstarke, dynamische Programmiersprache auf hohem Niveau. Während es sich um eine Allzwecksprache handelt, mit der jede Anwendung geschrieben werden kann, eignen sich viele ihrer Funktionen gut für die numerische Analyse und die Informatik. Julias JIT-Kompilierung und Typdeklarationen bedeuten, dass es „reines“, nicht optimiertes Python routinemäßig um Größenordnungen schlagen kann. Python kann durch externe Bibliotheken, JIT-Compiler von Drittanbietern (PyPy) und Optimierungen mit Tools wie Cython schneller gemacht werden, aber Julia ist von Anfang an darauf ausgelegt, schneller zu sein.

Eine Hauptzielgruppe für Julia sind Benutzer von wissenschaftlichen Computersprachen und -umgebungen wie Matlab, R, Mathematica und Octave. Julias Syntax für mathematische Operationen ähnelt eher der Art und Weise, wie mathematische Formeln außerhalb der Computerwelt geschrieben werden, was es für Nicht-Programmierer einfacher macht, sie zu verstehen. Flux ist eine Bibliothek für maschinelles Lernen für Julia, die viele vorhandene Modellmuster für allgemeine Anwendungsfälle enthält. Da es vollständig in Julia geschrieben ist, kann es vom Benutzer nach Bedarf geändert werden, und es verwendet Julias native Just-in-Time-Kompilierung, um Projekte von innen nach außen zu optimieren.

Julia ist eine dynamische High-Level-Hochleistungs-Programmiersprache, die hauptsächlich für technische Berechnungen entwickelt wurde und eine ähnliche Syntax wie Python hat. Da lineare Algebra ein wesentlicher Bestandteil dieser Sprache ist, wird sie häufig in maschinellem Lernen, Data Science, Data Mining, numerischer Analyse und allen mathematischen Zwecken verwendet.

Julias Einfachheit, hervorragende Leistung und Geschwindigkeit sind die Verkaufsargumente für den Umgang mit komplizierten Datenmodellen. Das Potenzial, die Formelsprache von Science in Code umzuwandeln, ist jedoch ein Deal-Breaker für Wissenschaftler: Julia unterstützt die Verwendung griechischer Buchstaben, was die direkte Verwendung mathematischer Formeln im Code ermöglicht, anstatt solche Rezepte in eine Programmiersprache zu übersetzen.