La mitad de lo que dirá este artículo no carece de sentido: una nueva encuesta de usuarios de los árbitros del lenguaje de programación dinámico Julia ha subrayado la importancia de Python para su comunidad, así como para aplicaciones de ciencia de datos más amplias.

Los resultados se basaron en una encuesta realizada en junio a más de 2500 usuarios y desarrolladores del lenguaje creado por el MIT. Python fue claro como el segundo idioma, detrás de Julia, por supuesto, tanto en términos de uso como de apreciación.

El 58% de los encuestados dijeron que usaban a Julia "mucho", en comparación con el 45% de Python. Como era de esperar, la gran mayoría (93%) de los encuestados dijo que les gustaba Julia, y el 75% dijo que era uno de sus idiomas favoritos. En comparación, el 27% de los encuestados dijo que Python era uno de sus favoritos, y que R (10%) era el único otro idioma que rompía cifras dobles.

Afirmando aún más la simbiosis de Python, más de las tres cuartas partes (76%) dijeron que lo usarían para tareas que de otro modo realizarían con Julia, un aumento de tres puntos porcentuales con respecto a esta época el año pasado. C ++ (31%), MATLAB (31%) y R (25%) fueron los rivales más cercanos, todos en declive.

Estos resultados no deberían ser una gran sorpresa. Si bien las capacidades de Julia incluyen el aprendizaje automático y la computación científica, sus casos de uso de visualización y ciencia de datos son particularmente atractivos. Entre estas características, como se detalla en la página oficial de Julia, se encuentran los cálculos en línea sobre transmisión de datos con OnlineStats.jl, consultas, IO de archivos y funcionalidad de visualización, así como la integración de big data con el ecosistema Hadoop.

La velocidad y el rendimiento fueron vistos como la característica técnica más popular de Julia con cierta distancia según la encuesta. El 86% de los encuestados lo citó, por delante de la facilidad de uso (71%) y la disponibilidad y modificación del código fuente abierto (68%).

Python y R se consideran los favoritos habituales para las cargas de trabajo de ciencia de datos. Al escribir para Datanami a principios de este mes, el editor gerente Alex Woodie presentó evidencia de que los científicos de datos usaban cada vez más ambos. "Python se ha vuelto muy popular y esa es parte de la razón por la que lo hemos adoptado en nuestros productos", dijo a Woodie Lou Bajuk, director de marketing de productos del proveedor de software R RStudio. "Pero al mismo tiempo, vemos que R es muy poderoso".

Esto se puede ver en las clasificaciones recientes de TIOBE, según lo informado por esta publicación en junio. R se disparó 13 lugares para romper el top 10, con Python en tercer lugar.

Julia, que fue citada por el director ejecutivo de TIOBE Software, Paul Jansen, como un potencial futuro retador, tiene sus admiradores. En un artículo reciente para Towards Data Science, Dario Radečić, un gran usuario de Python confeso, señaló la relativa inmadurez de Julia, pero también citó tres ventajas principales. Julia está compilada, tiene una paralelización más refinada y puede llamar a las bibliotecas Python, Fortran y C, escribió Radečić.

Puede echar un vistazo a los resultados completos de la encuesta visitando aquí (pdf, no se requiere suscripción).

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Foto de Debby Hudson en Unsplash

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