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Python superó recientemente a Java para convertirse en el lenguaje de programación más popular después de más de 20 años. El lenguaje de programación interpretado de alto nivel Python fue diseñado por Guido van Rossu y fue lanzado por primera vez el 20 de febrero de 1991. Su enfoque orientado a objetos ayuda a los programadores a escribir código tanto a pequeña como a gran escala con claridad.

Java, otro lenguaje de programación orientado a objetos, fue diseñado por James Gosling y se lanzó por primera vez el 23 de mayo de 1995. Java tiene algunas instalaciones de bajo nivel similares a C y C ++, pero es esencialmente un lenguaje de alto nivel y se usa principalmente para aplicaciones web cliente-servidor.

Si bien siempre se ha clasificado como uno de los lenguajes de programación más utilizados, Python superó recientemente a Java para convertirse en el lenguaje de programación más popular por primera vez en más de 20 años, según el índice TIOBE de octubre de 2021 . Hoy compararemos los dos lenguajes de programación desde la perspectiva de la ciencia de datos.

Java vs Python

Sintaxis

Una de las diferencias clave entre Java y Python radica en sus sintaxis. En Java, un programador tiene que definir el tipo de datos de una variable al escribir el código. Y este tipo de datos no se puede cambiar explícitamente; permanece igual durante toda la vida del programa. Por lo tanto, esta característica convierte a Java en un lenguaje fuertemente tipado.

En el caso de Python, el tipo de datos de una variable se define automáticamente en el tiempo de ejecución. Además, se puede cambiar a lo largo de la vida del programa, lo que convierte a Python en un lenguaje de programación escrito dinámicamente.

La escritura dinámica no solo permite la facilidad de uso, sino que también asegura menos líneas de código. Además, Java viene con reglas de sintaxis muy estrictas: si falta un punto y coma aquí, o si se olvidan las llaves allí, se producirá un error durante la compilación. Python, por otro lado, no sigue estructuras de programación tan complejas y, por lo tanto, gana el juego de sintaxis ya que es más fácil de aprender y usar.

Rendimiento

Cuando se trata de velocidad, Java tarda menos en ejecutar el código fuente que Python. Esto se debe al hecho de que Python se lee línea por línea; es decir, es un lenguaje interpretado. Esta característica hace que Python sea más lento que Java en términos de rendimiento. De hecho, en un programa Python, la depuración ocurre durante el tiempo de ejecución. Java, por otro lado, realiza múltiples cálculos al mismo tiempo.

Marcos y herramientas

Tanto Python como Java ofrecen una lista de bibliotecas para respaldar la ciencia de datos, el análisis de datos y las tareas de aprendizaje automático.

Por ejemplo, Python ofrece las siguientes bibliotecas:

  • Pandas : es la biblioteca de código abierto más popular de Python. La biblioteca se utiliza para procesar grandes conjuntos de datos. Proporciona estructuras de datos flexibles, rápidas y expresivas junto con funciones intuitivas como alineación de datos, indexación elegante y manejo de datos faltantes. Para obtener más información sobre Python Pandas, consulte esta lista de 10 recursos en línea . 
  • SciPy o Scientific Python: como su nombre indica, se utiliza para resolver problemas relacionados con la ciencia, las matemáticas complejas y la ingeniería. Proporciona rutinas para estadística, álgebra lineal, optimización e integración. 
  • NumPy , o Python numérico: es una herramienta fundamental para los cálculos estadísticos y matemáticos. Las bibliotecas que incluyen SciPy, Pandas, Matplotlib y Statsmodels se crean sobre NumPy. 
  • TensorFlow : está desarrollado por Google Brain Team, y la biblioteca de código abierto se usa principalmente para aplicaciones de aprendizaje profundo en Python. Permite la implementación de aplicaciones basadas en ML. 

La lista de las principales bibliotecas de Python disponibles para la ciencia de datos en 2021 se puede consultar aquí . 

Java ofrece las siguientes herramientas para la ciencia de datos: 

  • WEKA 3 : Es la abreviatura de Waikato Environment for Knowledge Analysis . Es un software de código abierto que proporciona herramientas de procesamiento e implementación de datos. Se utiliza principalmente para modelado predictivo, minería de datos y análisis. 
  • Apache Spark: Se trata de un motor fácil de usar y rápido para el procesamiento de grandes volúmenes de datos. Basado en Apache Hadoop MapReduce, Apache Spark de código abierto se usa principalmente para procesar grandes conjuntos de datos. Además, viene con módulos integrados que incluyen Spark SQL, Spark Streaming y Spark MLlib. Aquí hay una guía para principiantes de Apache Spark.
  • Java ML o Java Machine Learning: esta biblioteca viene con una gran colección de ML y algoritmos de minería de datos que se pueden utilizar para la clasificación, el procesamiento y la agrupación de datos. 
  • Deeplearning4j: es una biblioteca de código abierto que facilita a los programadores de Java la creación de aplicaciones de aprendizaje automático.        

Además, cuando los investigadores crean sus propias bibliotecas, las suben a plataformas de código abierto como GitHub. El enorme apoyo de la comunidad de desarrolladores hace que Python sea más adecuado para aplicaciones de aprendizaje automático.

En segundo lugar, dado que la curva de aprendizaje de Python no es tan empinada como la de Java, los programadores de aprendizaje automático, especialmente los principiantes, prefieren la primera sobre la segunda. De hecho, Python se considera un `` lenguaje para principiantes ''. La mayoría de los cursos de aprendizaje en línea sobre aprendizaje automático y ciencia de datos generalmente impulsan a Python por sus características amigables para principiantes, lo que lo hace aún más popular en la comunidad de ciencia de datos.

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Fuente: somoslibres

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