Python vs Julia ¿Cuál Es El Optimo Para La Ciencia de Datos?


Entre los muchos usos que cubre Python, el análisis de datos se ha convertido quizás en el más grande y significativo. El ecosistema de Python está cargado de herramientas, bibliotecas y aplicaciones que hacen que el trabajo de computación científica y análisis de datos sea rápido y cómodo.

Esta publicación aclara ciertas dudas sobre dos lenguajes de programación utilizados en la disciplina de la Ciencia de Datos: Julia vs Python. La primera es la más utilizada y favorecida en el mundo de la programación, mientras que Julia destaca por la posibilidad de crear IA de vanguardia y su facilidad de uso para el aprendizaje automático.

Antes de proceder a una explicación más a fondo, en ésta tabla se enseñan las principales diferencias entre ambos:

LenguajeJuliaPython
VelocidadMás rapido que PythonVelocidad aceptable
LibreriasLimitadasGran variedad
ComunidadPequeñaMiles de programadores
Conversión FácilDificil, especialmente con C
Escritura DinámicaSí, variables sin declaraciones.

De esta tabla podemos concluir que Julia destaca por su velocidad, mientras que Python es conocido por su amplio uso y gran comunidad.

Por otro lado, también es importante mencionar lo siguiente:

  • Python es más fácil de aprender que Julia, ya que este último contiene un mayor número de propiedades.
  • Julia es preferido para escritura algorítmica y sintaxis, mientras que Python es una mejor opción para Machine Learning. Aunque hay cierto debate sobre ello.

¿Cuál deberías usar?

Si eres un principiante en el mundo de la programación, Python es la opción a elegir. Principalmente por su comunidad siempre dispuesta a ayudarte.

Por otro lado, si eres hábil en Python y tu profesión está relacionada con la Ciencia de Datos, Julia es ideal para ello. A pesar de tener una comunidad casi inexistente.

Lo recomendable es probar ambos en profundidad y decantarse por el que más cómodo y eficiente te resulte.

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