Qual linguagem de programação os estatísticos devem aprender em 2023?

Python vs Julia: qual linguagem de programação é melhor aprender primeiro para estatísticos

A linguagem de programação é praticamente a espinha dorsal da ciência de dados e nas tecnologias modernas, temos muitas linguagens disponíveis às nossas custas. Mas a questão é qual deles é o mais adequado para um cientista de dados. Procurando algumas das melhores linguagens de programação para estatísticos? Julia é uma linguagem de programação multiparadigma, principalmente funcional, criada para aprendizado de máquina e programação estatística. Python é outra linguagem de programação multiparadigma usada para aprendizado de máquina, embora geralmente o Python seja considerado orientado a objetos. Julia, por outro lado, é mais baseada no paradigma funcional. Julia é uma novidade no setor de TI, reconhecida principalmente por sua velocidade, e está ganhando apelo entre Cientistas de Dados e Estatísticos. Agora, para a pergunta, Python x Julia: qual linguagem de programação os estatísticos devem aprender em 2023?

Python vs Julia: Vantagens do Python

Lançado em 1991, o Python é uma linguagem de programação usada para desenvolvimento web, desenvolvimento de software, matemática e scripts sistemáticos. Em Python, o primeiro elemento de uma matriz é acessado com um zero, como string [0] em Python para o primeiro caractere em uma string. Ajuda na adoção por um público de uso mais geral com hábitos de programação arraigados.

Python é popular entre os desenvolvedores por causa de sua força, adaptabilidade e sintaxe compreensível que é simples de compreender e dominar. Quase 70% dos desenvolvedores dizem que usam Python para criar algoritmos de IA e ML de alto desempenho para processamento de linguagem natural e análise de sentimento. Python, junto com R, é a linguagem de escolha para Data Science. A amplitude e a utilidade da cultura Python de pacotes de terceiros continua sendo uma das maiores atrações da linguagem.

Além de obter melhorias no interpretador Python (incluindo melhorias no processamento multi-core e paralelo), o Python tornou-se mais fácil de acelerar. O projeto mypyc traduz Python anotado por tipo em C nativo, muito menos desajeitado do que Cython. Normalmente, produz melhorias de desempenho quatro vezes maiores e, muitas vezes, muito mais para operações matemáticas puras.

Python vs Julia: Vantagens de Julia

Aparecendo pela primeira vez em 2012, Julia é uma linguagem de programação dinâmica de alto nível e alto desempenho. Embora seja uma linguagem de uso geral e possa ser usada para escrever qualquer aplicativo, muitos de seus recursos são adequados para análise numérica e ciência computacional. A compilação JIT de Julia e as declarações de tipo significam que ele pode derrotar rotineiramente o Python “puro” e não otimizado em ordens de grandeza. O Python pode ficar mais rápido por meio de bibliotecas externas, compiladores JIT de terceiros (PyPy) e otimizações com ferramentas como Cython, mas Julia foi projetada para ser mais rápida desde o início.

Um grande público-alvo para Julia são usuários de linguagens e ambientes de computação científica como Matlab, R, Mathematica e Octave. A sintaxe de Julia para operações matemáticas se parece mais com a maneira como as fórmulas matemáticas são escritas fora do mundo da computação, tornando mais fácil para os não programadores entenderem. Flux é uma biblioteca de aprendizado de máquina para Julia que possui muitos padrões de modelo existentes para casos de uso comuns. Por ser totalmente escrito em Julia, ele pode ser modificado conforme a necessidade do usuário e usa a compilação just-in-time nativa de Julia para otimizar projetos de dentro para fora.

Julia é uma linguagem de programação dinâmica, de alto nível e alto desempenho projetada principalmente para computação técnica que possui uma sintaxe semelhante ao Python. Como a álgebra linear é um componente essencial dessa linguagem, ela é comumente utilizada em aprendizado de máquina, ciência de dados, mineração de dados, análise numérica e qualquer finalidade matemática.

A simplicidade, o excelente desempenho e a velocidade de Julia são seus recursos de venda para lidar com modelos de dados complicados. No entanto, o potencial de converter a linguagem estereotipada da Science em código é um obstáculo para os cientistas: Julia apóia o uso de letras gregas, permitindo o uso direto de fórmulas matemáticas no código, em vez de traduzir essas receitas em linguagem de codificação.