Java contro Python per la scienza dei dati
Python ha recentemente superato Java per diventare il linguaggio di programmazione più popolare dopo oltre 20 anni.
Linguaggio di programmazione interpretato di alto livello Python è stato progettato da Guido van Rossu ed è stato rilasciato per la prima volta il 20 febbraio 1991. Il suo approccio orientato agli oggetti aiuta i programmatori a scrivere chiaramente codice su piccola e larga scala.
Java, un altro linguaggio di programmazione orientato agli oggetti, è stato progettato da James Gosling ed è stato rilasciato per la prima volta il 23 maggio 1995. Java ha alcune funzionalità di basso livello simili a C e C++, ma è essenzialmente un linguaggio di alto livello ed è utilizzato principalmente per applicazioni web client-server .
Registrati al nostro workshop su Come iniziare la tua carriera nella scienza dei dati?
Sebbene si sia sempre classificato come uno dei linguaggi di programmazione più utilizzati, Python ha recentemente superato Java diventando il linguaggio di programmazione più popolare per la prima volta in oltre 20 anni, secondo l’ indice TIOBE per ottobre 2021 . Oggi confronteremo i due linguaggi di programmazione dal punto di vista della scienza dei dati.
Java contro Python
Sintassi
Una delle principali differenze tra Java e Python risiede nella loro sintassi. In Java, un programmatore deve definire il tipo di dati di una variabile durante la scrittura del codice. E questo tipo di dati non può essere modificato in modo esplicito; rimane lo stesso per tutta la durata del programma. Pertanto, questa caratteristica rende Java un linguaggio fortemente tipizzato.
Nel caso di Python, il tipo di dati di una variabile viene definito automaticamente in fase di esecuzione. Inoltre, può essere modificato durante la vita del programma, rendendo Python un linguaggio di programmazione tipizzato dinamicamente.
La digitazione dinamica non solo consente facilità d’uso, ma garantisce anche linee di codice minori. Inoltre, Java viene fornito con regole di sintassi molto rigide: la mancanza di un punto e virgola qui o la dimenticanza di racchiudere le parentesi graffe lì provocherà un errore durante la compilazione. Python, d’altra parte, non segue strutture di programmazione così complesse e quindi vince il gioco della sintassi poiché è più facile da imparare e da usare.
Prestazione
Quando si tratta di velocità, Java impiega meno tempo per eseguire il codice sorgente rispetto a Python. Ciò è dovuto al fatto che Python viene letto riga per riga; cioè, è una lingua interpretata. Questa caratteristica rende Python più lento di Java in termini di prestazioni. Infatti, in un programma Python, il debug avviene durante il runtime. Java, d’altra parte, esegue più calcoli contemporaneamente.
Strutture e strumenti
Sia Python che Java offrono un elenco di librerie per supportare attività di data science, analisi dei dati e machine learning.
Ad esempio, Python offre le seguenti librerie: –
Pandas : è la libreria più popolare in Python che è open-source. La libreria viene utilizzata per l’elaborazione di set di dati di grandi dimensioni. Fornisce strutture di dati flessibili, veloci ed espressive insieme a funzionalità intuitive come l’allineamento dei dati, l’indicizzazione di fantasia e la gestione dei dati mancanti. Per saperne di più su Python Panda, controlla questo elenco di 10 risorse online .
SciPy o Scientific Python: come suggerisce il nome, viene utilizzato per risolvere problemi legati alla scienza, alla matematica complessa e all’ingegneria. Fornisce routine per statistica, algebra lineare, ottimizzazione e integrazione.
NumPy , o Numerical Python: è uno strumento fondamentale per calcoli statistici e matematici. Le librerie tra cui SciPy, Pandas, Matplotlib e Statsmodels sono costruite su NumPy.
TensorFlow : è sviluppato dal team di Google Brain e la libreria open source viene utilizzata principalmente per applicazioni di deep learning in Python. Consente la distribuzione di applicazioni basate su ML.
L’elenco delle migliori librerie Python disponibili per la scienza dei dati nel 2021 può essere controllato qui .
Java offre i seguenti strumenti per la scienza dei dati:
WEKA 3 : È l’abbreviazione di Waikato Environment for Knowledge Analysis . È un software open source che fornisce strumenti di implementazione ed elaborazione dei dati. Viene utilizzato principalmente per la modellazione predittiva, il data mining e l’analisi.
Apache Spark: Si tratta di un motore facile da usare e veloce per grande elaborazione dei dati. Basato su Apache Hadoop MapReduce, Apache Spark open source viene utilizzato principalmente per l’elaborazione di set di dati di grandi dimensioni. Inoltre, viene fornito con moduli integrati tra cui Spark SQL, Spark Streaming e Spark MLlib. Ecco una guida per principianti ad Apache Spark.
Java ML o Java Machine Learning: questa libreria include un’ampia raccolta di algoritmi di ML e data mining che possono essere utilizzati per la classificazione, l’elaborazione e il clustering dei dati.
Deeplearning4j: è una libreria open source che facilita i programmatori Java per creare applicazioni ML.
Inoltre, quando i ricercatori creano le proprie librerie, le caricano su piattaforme open source come GitHub. L’enorme supporto della community di sviluppatori rende Python più adatto alle applicazioni di machine learning.
In secondo luogo, poiché la curva di apprendimento di Python non è così ripida come quella di Java, i programmatori di machine learning, in particolare i principianti, preferiscono il primo al secondo. In effetti, Python è considerato un “linguaggio per principianti”. La maggior parte dei corsi di apprendimento online sull’apprendimento automatico e sulla scienza dei dati di solito spingono Python per le sue funzionalità adatte ai principianti, rendendolo ancora più popolare nella comunità della scienza dei dati.
