Python é uma linguagem de programação bem conhecida e comumente usada. É também a linguagem preferida para Cientistas de Dados, Analistas de Dados, Engenheiros de Aprendizado de Máquina e aqueles que trabalham em Inteligência Artificial.
Por ser uma linguagem de código aberto, é direta e possui uma variedade de alternativas de codificação.
Entre os inúmeros casos de uso cobertos pelo Python, a análise de dados cresceu e se tornou um dos mais importantes. O ecossistema Python é rico em bibliotecas, ferramentas e aplicativos que permitem a computação científica e a análise de dados de maneira mais fácil e rápida.
Python não é rápido o suficiente para os criadores do Julia, um programa destinado à “computação científica, aprendizado de máquina, mineração de dados, álgebra linear em larga escala, computação distribuída e paralela”, de acordo com sua descrição.
Julia pretende oferecer analistas de dados e cientistas não apenas criação rápida e confortável, mas também execução extremamente rápida.
Arrays, álgebra linear e matrizes fazem parte da linguagem de programação matemática e técnica conhecida como Matlab. É bem reconhecido como uma atmosfera de alto nível para qualquer atividade.
Nos últimos 10 anos, ambientes de computação científica como Mathematica, Maple e Matlab tornaram-se significativamente mais populares como resultado do fato de cientistas e engenheiros se sentirem mais produtivos nesses ambientes.
A extensa caixa de ferramentas e a sintaxe simples das linguagens de comando usadas nesses ambientes são uma causa óbvia.
Neste post, vamos comparar Matlab, Julia e Python para ajudá-lo a entender qual linguagem é usada para qual finalidade e, mais importante, qual é a ideal para você.
Introduction to Python
Um dos linguagens de programação mais populares em uso hoje é o Python. Foi usada pela primeira vez em 1991 e é uma linguagem de alto nível, interpretada e multiparadigma.
Ele contém muitas bibliotecas e ferramentas para aprendizado de máquina, inteligência artificial (IA) e desenvolvimento de aplicativos e sites (ML). Python é provavelmente a linguagem que você usará para programar qualquer coisa.
Por causa de seu poder, versatilidade e sintaxe de fácil compreensão e domínio, o Python é o favorito entre os desenvolvedores.
Quase 70% dos desenvolvedores afirmam utilizar o Python para criar poderosos algoritmos de IA e ML para análise de sentimentos e processamento de linguagem natural. As linguagens de escolha para ciência de dados são Python e R.
As inúmeras bibliotecas externas que foram criadas pela grande comunidade de desenvolvedores do Python são o que lhe confere flexibilidade.
Python usa vários desses módulos para lidar com tarefas matemáticas e científicas em ciência de dados. Entre os mais populares estão NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas e Maplotlib.
O suporte do Python para formatos de dados comuns como arquivos CSV e JSON e sua capacidade de interagir com bancos de dados SQL também são fortes justificativas para usá-lo.
Funcionalidades
- É uma linguagem de código aberto para download gratuito que está disponível online.
- É uma linguagem de programação de alto nível, fácil de aprender e amigável ao desenvolvedor.
- Classes, polimorfismo, encapsulamento e outras ideias orientadas a objetos são suportadas pela linguagem.
- Python é uma linguagem extensível, e C ou C++ podem ser usados para escrever e compilar programas em Python.
- É uma linguagem interpretada, portanto, a compilação não é necessária. A depuração de código é facilitada pelas linhas sendo executadas linha por linha.
- O Python vem com uma coleção substancial de bibliotecas que podem ser usadas para simplificar o desenvolvimento simplesmente importando-as. Os desenvolvedores não precisam refazer esse código preciso como consequência.
- As variáveis não precisam ser definidas antes do uso nessa linguagem tipada dinamicamente, pois o tipo de dados é decidido em tempo de execução.
Introduction to Julia
Com sua primeira versão estável lançada em 2018, Julia, recém-chegada ao campo das linguagens de programação, foi criada em 2012 para atender às necessidades das comunidades de Data Science e Machine Learning por uma linguagem mais rápida e orientada para a matemática.
Com a ajuda dos hardwares modernos Simultâneo, Paralelo e Computação distribuída capacidades, Julia é uma linguagem de programação que combina os aspectos mais delicados de outras linguagens de programação.
A sintaxe de Julia, que se destina principalmente à computação técnica, é comparável à do Python.
Julia é uma linguagem de programação dinâmica, de alto nível e alto desempenho.
Como é um componente essencial dessa linguagem, a álgebra linear é amplamente utilizada em aprendizado de máquina, ciência de dados, mineração de dados, análise numérica e para qualquer finalidade matemática.
A simplicidade, a excelente eficiência e a velocidade do Julia o tornam atraente para uso com modelos de dados complicados.
Mas para os cientistas, a possibilidade de traduzir a linguagem estereotipada da Ciência em código é um fator decisivo: Julia tem suporte para o alfabeto grego, permitindo o uso de equações matemáticas sem primeiro convertê-las em uma linguagem de codificação.
Funcionalidades
- Julia usa uma sintaxe direta.
- Para adicionar comandos de prompt, Julia tem uma linha de comando interativa e um Read Eval Print Loop (REPL).
- Para interagir com programas Fortran, C e Python, ele pode facilmente importar e usar bibliotecas externas.
- A compilação Just-in-time (JIT) é um recurso da linguagem compilada Julia. Julia usa o framework LLVM para a coleção, o que contribui para sua rápida execução.
- A sintaxe de Julia é fácil de usar para quem trabalha com codificação baseada em matemática, pois se assemelha a equações matemáticas.
- A meta-programação é um recurso do Julia que permite que os programas Julia produzam aplicativos Julia.
- Ele vem com um depurador que permite aos programadores definir pontos de interrupção e examinar os resultados.
- Ambos os tipos estáticos e dinâmicos são suportados por Julia. Antes de usar uma variável, você pode declará-la ou criar uma função que receba variáveis implicitamente.
Introduction to Matlab
O ambiente interativo e a linguagem de programação de alto nível MATLAB (laboratório de matriz) de quarta geração são usados para cálculo numérico, visualização e programação.
Permite manipulação de matrizes, plotagem de funções e dados, implementação de algoritmos, desenvolvimento de interfaces de usuário, a interação com programas escritos em outras linguagens, como C, C++, Java e FORTRAN, e a análise e desenvolvimento de algoritmos, a criação de modelos e aplicativos e a implementação de interfaces de usuário.
Você pode fazer cálculos matemáticos, criar gráficos e usar abordagens numéricas com a ajuda de muitos comandos e funções matemáticas.
Após décadas de evolução, o MATLAB agora pode ler dados de arquivos simples, bancos de dados, armazenamento em nuvem, equipamentos de coleta de dados e até fluxos de dados financeiros ao vivo.
O MATLAB era anteriormente maravilhoso para trabalhar com dados numéricos estáticos em vetores e matrizes. Devido aos seus recursos em expansão, os usuários agora podem executar modelos sofisticados de aprendizado de máquina, visualizar dados e até desenvolver aplicativos móveis e de desktop.
Ao oferecer uma GUI (Graphical User Interface) e outras ferramentas, como análise de sinal e sintonizadores, o MATLAB oferece um ambiente interativo. O MATLAB também oferece ferramentas para criação e depuração de software.
Através da GUI, importar e exportar arquivos no MATLAB é simples. À medida que avançamos na criação do nosso software, podemos inspecionar os dados do espaço de trabalho e alterá-los conforme necessário.
Funcionalidades
- Tanto a computação numérica quanto a simbólica podem ser feitas com ele.
- É uma linguagem de alto nível utilizada principalmente em engenharia e computadores científicos.
- Ele oferece uma biblioteca considerável de funções matemáticas para álgebra linear, estatística, análise de Fourier, filtragem, otimização, integração numérica e solução de equações diferenciais ordinárias.
- Ele inclui ferramentas para fazer gráficos personalizados, bem como recursos visuais integrados para visualizar dados.
- Oferece ferramentas para criar aplicativos com interfaces gráficas de usuário exclusivas.
- A interface de programação do MATLAB fornece aos desenvolvedores ferramentas para aprimorar o desempenho e a manutenção de seus programas.
- Ele oferece ferramentas de integração para algoritmos baseados em MATLAB com programas e linguagens de terceiros, incluindo C, Java, .NET e Microsoft Excel.
- Uma variedade de dados em tempo real de bancos de dados JDBC/ODBC pode ser suportado nativamente pelo MATLAB, incluindo sensor, vídeo, imagem, telemetria, binário e outros tipos de dados.
Diferenças entre Matlab, Julia e Python
Popularidade
Python está agora no topo da lista das linguagens de programação mais usadas. Com uma das maiores comunidades de desenvolvedores para qualquer idioma, está em uso há mais de 30 anos e fornece respostas e assistência para cada problema concebível.
Mesmo que o número de fãs tenha crescido constantemente, Julia tem uma comunidade pequena, mas comprometida, e a maior parte do apoio ainda é fornecida pelos autores.
Blogs específicos de Julia e uma comunidade em expansão compartilham seus conhecimentos sobre como usá-lo em uma variedade de plataformas.
Prevê-se que o uso de Julia fora da ciência de dados cresça em destaque.
A linguagem acaba de começar a abraçar frameworks de desenvolvimento web, ampliando o leque de possibilidades de desenvolvimento e, consequentemente, o pool de desenvolvedores que a utilizam.
Por outro lado, o MATLAB tem certas limitações de portabilidade porque é um programa caro.
Apenas plataformas com MATLAB ou MATLAB Component Runtime podem executar arquivos MATLAB em outras plataformas (MCR). Como a POO do MATLAB é mais sofisticada e complexa, pode ser mais desconcertante para certas pessoas.
No entanto, o MATLAB geralmente é uma linguagem mais sofisticada.
Velocidade
A velocidade de execução é crucial durante o desenvolvimento de código. O ritmo em que Julia é executado é semelhante ao da linguagem de programação C. Ele foi desenvolvido para fornecer uma linguagem rápida.
Ao contrário de outras linguagens interpretadas, Julia não acelera a execução. Para criar programas em Julia, é utilizado o framework LLVM. \
Sem usar técnicas manuais de criação de perfil e otimização, Julia aborda as dificuldades de desempenho que exigem velocidade. Para problemas que exigem Big Data, Cloud Computing, Análise de Dados e Computação Estatística, Julia oferece uma resposta fantástica.
É óbvio que Julia é superior ao Python quando comparamos seu desempenho e rapidez.
Matlab, por outro lado, é uma linguagem de programação de alto nível com estruturas de dados, instruções de fluxo de controle, funções, saída/entrada e programação orientada a objetos.
Ele permite a criação rápida de aplicativos descartáveis rápidos, bem como a criação de programas de aplicativos abrangentes, complicados e grandes.
bibliotecas
Simplesmente importando essas bibliotecas e utilizando suas funções, a vasta biblioteca do Python torna o desenvolvimento para Python muito mais fácil.
Quando comparada ao Python, Julia sofre com a escassez de recursos extensivos de biblioteca. Um número considerável de bibliotecas de terceiros também suporta Python. Devido à manutenção inadequada de pacotes, as bibliotecas de Julia também apresentam esse problema.
Embora a visualização inicial dos dados leve algum tempo, Julia pode interagir com bibliotecas C.
O desenvolvimento das bibliotecas de Julia é necessário para seu sucesso como uma nova linguagem.
Para calcular estatísticas, álgebra linear, integração numérica, filtragem, análise de Fourier, otimização e resolver equações diferenciais ordinárias, uma grande biblioteca de funções matemáticas é fornecida pelo Matlab.
Versatilidade
Python é uma linguagem fácil de entender e escrever, tornando-a versátil. A adaptabilidade do Python o torna excelente para tarefas de programação, incluindo scripts da Web, desenvolvimento e automação.
Por poder realizar tarefas e usar uma variedade de bibliotecas e frameworks, o Python é a linguagem de escolha dos desenvolvedores.
Python é mais flexível, enquanto Julia se destaca na resolução de problemas de programação científica.
Engenheiros que estão principalmente interessados em utilizar o Matlab como uma ferramenta de codificação direta para realizar cálculos de engenharia padrão o acharão útil.
É simples para não codificadores construir lógica executável por causa do ambiente de desenvolvimento integrado e do depurador que já estão presentes.
Ferramentas Suportadas
Qualquer programador escolherá uma linguagem de programação que ofereça suporte de ferramentas de alto nível para todos os projetos de desenvolvimento de software.
Julia tem um desempenho melhor que o Python em termos de suporte a ferramentas. O suporte de ferramentas de Julia ainda é funcional, mas o suporte de ferramentas do Python é ótimo.
Por causa disso, Julia não possui alguns dos recursos de diagnóstico e correção do Python para problemas de desempenho.
Além disso, há uma chance maior de uma interface insegura no caso de Julia porque é uma linguagem nova com APIs nativas.
A configuração interativa oferecida pelo MATLAB permite exploração iterativa, design e resolução de problemas. É uma coleção de recursos que os programadores podem utilizar.
Possui ferramentas para gerenciar variáveis do espaço de trabalho e importar e exportar dados. Além disso, inclui ferramentas para processamento, depuração e criação de perfil de arquivos MATLAB.
Conclusão
Vou resumir dizendo que Julia é uma linguagem especializada que é utilizada principalmente por um pequeno grupo.
Julia provavelmente evoluirá para uma linguagem popular e sob demanda à medida que os desenvolvedores e a comunidade ampliam suas capacidades.
Milhões de pessoas usam Python, que é uma linguagem estabelecida, e existem inúmeros programas de terceiros disponíveis. De jogos a pesquisa de dados, é usado em todos os lugares.
O currículo de todo desenvolvedor inclui o Python como uma das linguagens fundamentais e, como novas linguagens podem se conectar constantemente a ele, ele não será substituído tão cedo.
Embora Julia e Python sejam agora as linguagens de programação mais populares no campo da ciência de dados, prevê-se que o MATLAB ganhe popularidade e alcance de aplicativos por causa de seus recursos superiores de desenvolvimento e implantação de modelagem coletiva.
O fato de os usuários poderem utilizar uma única plataforma robusta para projetar modelos de ML, analisar dados e criar aplicativos móveis e de desktop com GUIs personalizadas melhora significativamente a posição do MATLAB no setor de ciência de dados.
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