SUKABUMIUPDATE.com - Python dan Julia merupakan dua bahasa pemrograman yang ditujukan untuk data science.
Python merupakan bahasa pemrograman multifungsi dan memiliki sintaks sederhana, sehingga banyak orang menggunakannya untuk data science dan machine learning.
Namun, akhir-akhir ini ramai bahasa pemrograman Julia yang dianggap menambal kekurangan Python di bidang data science.
Python code. - (via towardsdatascience.com)Benarkah begitu? lalu bahasa pemrograman mana yang cocok untuk data science? untuk mengetahui jawabannya simak perbandingan antara Python dan Julia artikel berikut ini.
1. Kecepatan
Aspek inilah yang banyak membuat orang memilih Julia dibandingkan Python untuk data science. Julia merupakan bahasa pemrograman yang memiliki kecepatan seperti bahasa C. Memang pada awalnya, Julia diunggulkan pada aspek kecepatan.
Dengan kecepatan yang mengungguli Python, Julia dapat digunakan menangani big data, cloud computing dan machine learning dengan sangat cepat.
2. Library
Python merupakan salah satu bahasa pemrograman tertua di dunia. Alhasil, Python memiliki library yang cukup banyak. Banyaknya library juga dikarenakan Python merupakan bahasa pemrograman multifungsi.
Library yang berlimpah tersebut dapat mempermudah pengerjaan menggunakan bahasa pemrograman bersimbol ular ini.
Berbeda dengan Python, Julia merupakan bahasa pemrograman yang masih sangat muda. Alhasil, library Julia tidak sebanyak yang dimiliki Python.
3. Tools
Tools pendukung sangat diperlukan oleh setiap developer untuk mempermudah pekerjaannya.
Sama seperti halnya library, Python juga memiliki tools pendukung yang berlimpah. Hal ini tidak lepas dari umur dan kemudahan penggunaan Python. Sehingga, developer tidak akan khawatir ketika menggunakan Python.
Berbeda halnya dengan dengan Python, Julia memiliki tools pendukung yang sangat terbatas. Hal ini dikarenakan usianya yang masih terbilang muda.
4. Konversi kode
Dalam hal ini, Julia lebih diunggulkan dibandingkan Python. Mengapa? Karena Juli mampu melakukan konversi kode dari Python atau C dengan mudah.
Bagaimana dengan Python? bahasa pemrograman ini tidak dapat melakukan konversi kode dari C dengan mudah. Oleh karena itu, Julia bisa dibilang lebih fleksibel ketimbangn Python.
5. Komunitas
Untuk aspek Python jelas lebih unggul dibandingkan Julia. Python sudah berusia 30 tahun lebih, alhasil sudah terbentuk banyak komunitas bahasa pemrograman ini.
Banyaknya komunitas mempermudah developer untuk memecahkan masalah yang ada pada Python.
Sedangkan Julia yang terbilang muda, hingga saat ini hanya memiliki beberapa komunitas saja. Terlebih pamor Julia juga masih kalah dari Python.
Kesimpulan
Manakah yang lebih cocok untuk data science? Jawabannya adalah relatif, tergantung kebutuhan penggunanya.
Sejatinya Julia adalah bahasa pemrograman yang memang tugas utamanya adalah pengolahan matematis dan ditargetkan untuk komunitas ilmiah. Maka dari itu Julia digunakan untuk data science.
Sedangkan Python penggunaan utamanya bukan untuk data science, melainkan untuk beberapa hal lain seperti web development, software development dan AI.
Berbicara performa, maka Julia cocok kamu gunakan untuk data science. Namun Python tetap bisa menjadi pilihan utama karena tools dan library yang berlimpah serta kemudahan sintaksisnya.
Editor : Aidil Fichri