Με την ανάπτυξη του data science και του machine learning, τα υπολογιστικά συστήματα μπορούν πλέον να εξελίσσονται ταχύτατα μέσω των δεδομένων τα οποία συλλέγουν.

Πολλά προγράμματα μάλιστα δημιουργήθηκαν με σκοπό να αυτοματοποιήσουν διάφορες διαδικασίες και βασικό εργαλείο όσων τα έχτισαν είναι οι γλώσσες προγραμματισμού.

Οι περισσότερες συζητήσεις για το ποια γλώσσα είναι η καλύτερη στον κόσμο της επιστήμης δεδομένων, περιστρέφονται γύρω από τη Python και την R.

Αυτό όμως τον τελευταίο καιρό έχει αρχίσει να αλλάζει, καθώς μια γλώσσα με το όνομα Julia έχει αρχίσει να κερδίσει σημαντικό έδαφος στη σύγκρισή της με την Python.

Για τον λόγο αυτό, στο σημερινό άρθρο θα δούμε:

 Τι είναι η Julia

 Τα βασικά πλεονεκτήματα της Julia

 Τι είναι η Python

 Βασικές διαφορές μεταξύ Julia και Python

Ποια γλώσσα είναι η καλύτερη

Ας ξεκινήσουμε εξηγώντας ορισμένα βασικά πράγματα για τη Julia.

Τι Είναι η Julia

Η Julia είναι μια γλώσσα προγραμματισμού που δημιουργήθηκε πριν από 10 χρόνια.

Μάλιστα, τον Ιανουάριο του 2022 ανακοινώθηκε πως η γλώσσα είχε κατεβαστεί πάνω από 35 εκατομμύρια φορές!

Πρόκειται για μια ανάπτυξη που τράβηξε το ενδιαφέρον πολλών προγραμματιστών, ώστε να δοκιμάσουν και αυτοί τη Julia.

Σε ένα άρθρο με όνομα “Why We Created Julia”, οι ιδρυτές της γλώσσας εξηγούν πως έχουν μεγάλη εμπειρία με γλώσσες όπως η Python, η R, η Ruby και η Matlab.

Τις θεωρούν πανίσχυρες γλώσσες που είναι ιδανικές για machine learning, data mining και άλλα πολλά. Παρόλα αυτά, θέλουν περισσότερα.

Όπως εξηγούν οι ίδιοι, θέλουν μια γλώσσα που είναι open source, με τη ταχύτητα της C και το δυναμισμό της Ruby. Μια γλώσσα που να είναι τόσο εύχρηστη όσο η Python και ταυτόχρονα ιδανική για στατιστική όπως η R.

Σύμφωνα με τους ιδρυτές:

“Θέλουμε μια γλώσσα που να είναι απίστευτα εύκολο να τη μάθει κανείς, όμως ταυτόχρονα θα κρατάει χαρούμενους ακόμα και τους πιο απαιτητικούς hackers”.

Από τα λεγόμενά τους φαίνεται πως πρόκειται για μια αρκετά υποσχόμενη γλώσσα. 

Όμως τι ακριβώς είναι η Julia;

Με λίγα λόγια, η Julia είναι μια δυναμική και γρήγορη γλώσσα υψηλού επιπέδου, της οποίας οι δυνατότητες είναι ιδανικές για αριθμητική ανάλυση και γενικότερα την υπολογιστική επιστήμη.

Ένας από τους πρωταρχικούς της στόχους ήταν να επιτρέπει στους προγραμματιστές να γράφουν συμπυκνωμένο κώδικα ο οποίος ταυτόχρονα θα έχει πολλές δυνατότητες.

Είναι δηλαδή μια γλώσσα γενικής χρήσης, ιδιαίτερα χρήσιμη σε κλάδους όπως:

 Το machine learning

 Η στατιστική

 Το web development

 Το computer science

Και άλλα πολλά.

Ας δούμε συνοπτικά και τα βασικότερα πλεονεκτήματα της Julia.

3 Βασικά Πλεονεκτήματα της Julia

Αν και θα μπορούσαμε να σταθούμε σε αρκετά πλεονεκτήματα, θα αναφέρουμε ορισμένα από τα βασικότερα.

   Πλεονέκτημα #1: Ταχύτητα

Όπως αναφέρουν και οι ιδρυτές, βασικό πλεονέκτημα της Julia αποτελεί η ταχύτητά της. 

Χρησιμοποιεί τη μέθοδο Just-in-Time, επομένως ο κώδικας δεν διαβάζεται πάνω από μια φορά.

Μάλιστα σε διάφορες δοκιμές, η Julia αποδείχθηκε πως είναι πιο γρήγορη από γλώσσες όπως η Python, η R και η Matlab.

   Πλεονέκτημα #2: Απλότητα

Η Julia έχει μια καθαρή σύνταξη που είναι απλή στη χρήση και εύκολη στην εκμάθηση. 

Μάλιστα, μπορεί κανείς να θέσει σύμβολα ως ονόματα μεταβλητών, κάτι που τα άτομα με background στη στατιστική βρίσκουν ιδιαίτερα χρήσιμο. 

   Πλεονέκτημα #3: Σκοπός

Η Julia σχεδιάστηκε με γνώμονα το computer science και περιέχει ισχυρά πακέτα που παρέχουν πληθώρα δυνατοτήτων στους τομείς της επιστήμης, των μαθηματικών, της στατιστικής και της μηχανικής μάθησης.

Όσον αφορά τα μειονεκτήματά της, θα μπορούσαμε να πούμε πως τα λίγα χρόνια που βρίσκεται στην αγορά σημαίνουν ότι η κοινότητα προγραμματιστών που υποστηρίζει την Julia είναι ακόμα αρκετά μικρή.

Ας δούμε τώρα και ορισμένα βασικά πράγματα για την Python.

Τι Είναι η Python

Η Python δεν χρειάζεται πολλές συστάσεις.

Πρόκειται για τη δημοφιλέστερη γλώσσα προγραμματισμού του κόσμου, με ευκολία μάθησης και πραγματικά πληθώρα δυνατοτήτων.

Είναι μια αντικειμενοστραφής γλώσσα προγραμματισμού υψηλού επιπέδου, με ενσωματωμένες δομές δεδομένων και δυναμικές ιδιότητες.

Αυτά την καθιστούν κατάλληλη για ταχύτατο χτίσιμο εφαρμογών, μοντέλα μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης, καθώς και στατιστική ανάλυση.

Μάλιστα, πολλές εφαρμογές που χρησιμοποιείς στη καθημερινότητά σου έχουν βασιστεί στη Python, όπως είναι:

 Το Spotify

 Το Instagram

 Το Netflix

Και άλλες πολλές, καθώς η γλώσσα αυτή μπορεί όχι μόνο να αυτοματοποιήσει διαδικασίες και να αναλύσει μεγάλες ποσότητες δεδομένων, αλλά να προσφέρει και μια καλή εμπειρία στον χρήστη, μέσω εξατομικευμένων προτάσεων.

Μάθε Python για Data Science σε 6 εβδομάδες!

Τώρα που είδαμε ορισμένα βασικά πράγματα για την Python, ας δούμε πιο συγκεκριμένα πώς συγκρίνεται με τη Julia.

Julia vs Python: Οι Βασικές Διαφορές

Αν και οι διαφορές μεταξύ των δύο αυτών γλωσσών είναι αρκετές, θα σταθούμε σε 4 από τις βασικότερες.

   Διαφορά #1: Απόδοση & Ταχύτητα

Αναμφίβολα τόσο η Python, όσο και η Julia είναι δύο ταχύτατες γλώσσες προγραμματισμού.

Αν και οι διαφορά είναι σχεδόν αμελητέα, η Julia έχει ένα μικρό προβάδισμα στη ταχύτητα.

Μάλιστα, σε βέλτιστη απόδοση η Julia επεξεργάζεται εντολές σε λιγότερο από 1 petaflop το δευτερόλεπτο!

Βέβαια, με τη βοήθεια εξωτερικών libraries και άλλων εργαλείων, μπορεί και η ταχύτητα της Python να αυξηθεί ακόμα περισσότερο.

   Διαφορά #2: Κοινότητα

Όπως αναφέραμε και προηγουμένως, η Julia είναι μια σχετικά νέα γλώσσα προγραμματισμού.

Για την ακρίβεια ιδρύθηκε το 2012, ενώ η Python το 1991.

Αυτό σημαίνει πως δεν υπάρχει ακόμα μεγάλη κοινότητα προγραμματιστών γύρω από τη Julia, επομένως οι πηγές και η βοήθεια που μπορεί να βρει κανείς online είναι περιορισμένες.

Σε αντίθεση με τη Python που λόγω της υψηλής δημοτικότητάς της, υπάρχει μια μεγάλη κοινότητα ανθρώπων που ασχολούνται με αυτή, επομένως είναι ενδεχομένως πιο εύκολο για κάποιο να ξεκινήσει να τη μαθαίνει.

   Διαφορά #3: Ευκαιρίες Καριέρας

Όπως είναι λογικό, όσο πιο δημοφιλής είναι μια γλώσσα προγραμματισμού, τόσο μεγαλύτερη και η ζήτηση από την αγορά εργασίας.

Ιδιαίτερα στον κλάδο της τεχνολογίας, περισσότερες θέσεις εργασίας απαιτούν εμπειρία στη Python, παρά στη Julia που είναι ακόμα σχετικά νέα.

Επομένως, για έναν junior developer η εξειδίκευση πάνω στη Python είναι πιθανότερο να του προσφέρει περισσότερες ευκαιρίες στην αγορά εργασίας.

   Διαφορά #4: Βιβλιοθήκες & Εργαλεία

Όσον αφορά τις βιβλιοθήκες (libraries), η Python έχει το προβάδισμα, καθώς δεδομένης της μικρής της ηλικίας, η Julia έχει περιορισμένο αριθμό βιβλιοθηκών. 

Επιπλέον, οι βιβλιοθήκες της δεν συντηρούνται πολύ καλά, και χρειάζεται πολύ περισσότερος χρόνος για τη σχεδίαση και την εκτέλεση δεδομένων.

Αντίθετα, η Python διαθέτει μια πληθώρα βιβλιοθηκών, κυρίως λόγω της μακροχρόνιας ύπαρξης και της δημοτικότητάς της. Επιπλέον, αυτές οι βιβλιοθήκες είναι καλά συντηρημένες, καθιστώντας εύκολη την εκτέλεση διαφόρων εργασιών.

Από τις παραπάνω διαφορές λοιπόν, βλέπουμε ότι η Python έχει το προβάδισμα σε 3 από αυτές, έναντι 1 της Julia.

Ποια Γλώσσα Είναι Καλύτερη;

Αν θέλουμε να δούμε το θέμα πιο σφαιρικά, θα μπορούσε να πει κανείς ότι δεν υπάρχει σωστή και λάθος επιλογή στο δίλημμα Julia vs Python.

Όλα εξαρτώνται από τις ανάγκες και τις δυνατότητες του καθενός.

Παρόλα αυτά, αν θέλουμε να δούμε το θέμα αντικειμενικά, η Python προσφέρει περισσότερες δυνατότητες και ενδεχομένως να είναι η καλύτερη επιλογή, τόσο για έναν νέο όσο και για έναν έμπειρο developer ή data scientist.

Αν λοιπόν θες και εσύ να μάθεις τα πάντα για τη Python, τη πιο δημοφιλής γλώσσα προγραμματισμού στον κόσμο, ανακάλυψε το Python for Data Science Course και ξεκίνα άμεσα!