Julia vs R – Welche Sprache solltest du lernen?

Den Dschungel der Programmiersprachen zu durchblicken, kann ganz schön überwältigend sein – vor allem, wenn du neu in Data Science und Analytics bist. Zwei starke Konkurrenten sind Julia und R. In diesem Artikel vergleichen wir die zentralen Aspekte der Sprachen Julia und R, die sie voneinander unterscheiden, und schauen uns den aktuellen Arbeitsmarkt für beide Kompetenzen an.

Überblick über Julia und R

Die Programmiersprache R ist eine spezialisierte Statistiksoftware, die es seit fast 30 Jahren gibt. Sie ist eine ausgereifte Sprache mit Paketen, die dir nahezu jede gewünschte Aufgabe ermöglichen. Dennoch wird sie vor allem für statistische Anwendungen genutzt – inklusive Data Science und fast allen Formen der Datenanalyse und Datenaufbereitung. Mit unserem Kurs Introduction to R bist du schnell fit in den Grundlagen.

Für allgemeinere Programmieraufgaben greift man statt R eher zu anderen Sprachen. Eine davon ist Julia – eine wesentlich jüngere Sprache, die es seit rund zehn Jahren gibt. Julia ist auf alle Formen des wissenschaftlichen Programmierens spezialisiert, ermöglicht aber auch allgemeine Programmierung. Das herausragende Merkmal von Julia ist die Geschwindigkeit. Die Sprache verarbeitet große Datenmengen und komplexe Berechnungen in rasantem Tempo und bleibt dabei leicht zu bedienen. Einen Einstieg in Julia findest du in unserem Kurs.

Die Wahl der Programmiersprache

Wenn du in ein datenbezogenes Feld wie Data Science, Data Analytics oder Statistik einsteigst, musst du dich für eine Programmiersprache entscheiden. Diese Wahl hängt von vielen Faktoren ab, etwa der Branche, in die du willst, und der Art deiner Rolle. In einem separaten Artikel stellen wir die Top-Programmiersprachen für Data Scientists vor. 

Wichtig ist vor allem, überhaupt loszulegen. Es gibt keine perfekte Sprache, die jedes Problem löst. Manche Sprachen sind für bestimmte Aufgaben besser oder effizienter. Im Laufe deiner Datenkarriere wirst du daher wahrscheinlich mehr als eine Programmiersprache und weitere Tools lernen müssen.

Konzentriere dich dabei zunächst auf genau eine Sprache, um sie schneller zu beherrschen, statt mehrere gleichzeitig anzufangen.

R ist eine hervorragende erste Sprache. Julia entwickelt sich jedoch zu einem starken Herausforderer, den sowohl Einsteiger als auch erfahrene Programmiererinnen, Programmierer und Analysten im Blick haben sollten. In einem separaten Blogbeitrag beleuchten wir den Aufstieg von Julia und ob sich das Lernen lohnt.

Vergleich: Julia vs R

Julia und R sind spezialisierte Sprachen zur Analyse und Transformation von Daten. Damit eignen sie sich besonders für Data Scientists, Data Analysts und Statistiker.

In diesem Abschnitt betrachten wir vier zentrale Aspekte, die die Sprachen voneinander abheben:

• IDEs und Notebooks
• Syntax
• Pakete
• Ressourcen und Support

IDEs und Notebooks

Eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) ist eine Anwendung zum Schreiben, Testen und Debuggen von Code – oft in einer einzigen grafischen Oberfläche. Sie bietet viele Funktionen, die die Entwicklung neuer Anwendungen und Lösungen beschleunigen.

Die verbreitetste IDE ist Visual Studio Code, kurz VSCode. Du kannst VSCode mit Community-Erweiterungen für nahezu jede Sprache ausstatten – darunter auch Julia und R. Besonders in der Julia-Community ist VSCode mit der Julia for VSCode Extension sehr beliebt.

R-Studio ist eine IDE, die fast schon synonym mit R verwendet wird. Es ist schwer, R-Programmierer zu finden, die R-Studio nicht nutzen oder zumindest ausprobiert haben. R-Studio unterstützt außerdem andere Sprachen wie Julia und Python. Unser ausführlicher R-Studio-Guide liefert dir weitere Infos. 

Bei Notebooks kannst du für Julia und R Jupyter Notebooks verwenden. Der Name Jupyter steht übrigens für Julia, Python und R. Mehr zum Notebook-Tool findest du in unserem Jupyter-Spickzettel. 

Obwohl Jupyter in Data Science weit verbreitet ist, gibt es auch Nachteile – insbesondere bei Versionierung und Reaktivität. Hier punkten R und Julia mit spezialisierten Notebook-Lösungen, die diese Schwächen oft ausgleichen.

Die IDE R-Studio bietet das R-Markdown-Format, mit dem du Code in Notebook-Form schreiben kannst. Julia hat mit Pluto eine spezialisierte Notebook-Software als Paket. Pluto-Notebooks sind reaktiv und interaktiv: Code-Zellen sind immer aktuell, und du kannst Elemente wie Slider und Eingabefelder hinzufügen.

Syntax

Julia und R ähneln sich in der Syntax: Beide sind dynamisch typisierte, interpretierte Sprachen mit denselben Kontrollstrukturen wie Schleifen und Verzweigungen. Diese Spickzettel helfen dir, die Syntax schnell nachzuschlagen:

• Julia Basics Cheat Sheet
• R Basics Cheat Sheet

Beim Vergleich von R und Julia solltest du zwei Syntax-Aspekte besonders beachten:

• Single vs. Multiple Dispatch
• Vektorisierung

R nutzt objektorientierte Ansätze über die Systeme S3 und S4. Die ursprüngliche R-Implementierung verwendet im S3-System Single Dispatch, bei dem anhand der Klasse des ersten Funktionsarguments die passende Methode gewählt wird. Das neuere S4-System setzt hingegen auf Multiple Dispatch, wobei beim Methodenaufruf Typen abgeglichen werden.

Multiple Dispatch ist in Julia von Grund auf angelegt – die Umsetzung ist sehr intuitiv und extrem schnell.

Außerdem musst du in Julia keinen vektorisierten Code schreiben, da die Sprache auch so sehr schnell ist. In R ist Vektorisierung hingegen oft nötig, um Performance und Geschwindigkeit zu verbessern.

Pakete

Auf dem CRAN-Repository, das die verfügbaren R-Pakete beherbergt, gibt es knapp 19.000 Pakete – eine beeindruckende Zahl! Da es R seit Jahrzehnten gibt, hatten Community und Expertinnen reichlich Zeit, eigene Pakete zu entwickeln und bereitzustellen. Dadurch ist R extrem vielseitig und liefert Lösungen für viele Probleme.

Im Gegensatz dazu sind auf Julias General Registry über 7.400 Pakete registriert. Als relativ junge Sprache braucht Julia noch Zeit, um zu einer so reifen Sprache wie R aufzuschließen.

Beide Sprachen erlauben Aufrufe in die jeweils andere sowie in weitere Sprachen wie Python. Ein gutes Beispiel ist das beliebte Deep-Learning-Paket Keras aus Python, das sowohl aus R als auch aus Julia heraus genutzt werden kann. Ein Nachteil dabei: Du verzichtest auf einige Stärken der aufrufenden Sprache. Rufst du etwa ein Python-Paket aus Julia auf, verlierst du einen Teil von Julias Tempo und den Vorteilen des Multiple Dispatch.

Auch beim Paketmanagement sind beide Sprachen gut aufgestellt. In R gibt es eigene Bibliotheken für Paket- und Abhängigkeitsmanagement – Packrat und renv. Beide ermöglichen isolierte Projektumgebungen und die Nachverfolgung von Abhängigkeiten.

Julia bringt mit Pkg einen integrierten Paketmanager mit, der Installation, Updates und Entfernung von Paketen übernimmt. Pkg verwaltet Pakete innerhalb der lokalen Arbeitsumgebung. Alles wird in einer lokalen Manifest-Datei gespeichert, die du auch versionieren kannst. Besonders stark ist Pkg durch stapelbare Umgebungen: Du kannst Pakete und Abhängigkeiten einer anderen Umgebung in deiner aktuellen Umgebung verwenden.

Ressourcen und Support

Dank seiner Popularität und weiten Verbreitung gibt es für R deutlich mehr Ressourcen und Community-Support als für Julia. Ein Beispiel: Vergleichen wir die Zahl der aktuell (zum Zeitpunkt des Schreibens) aktiven Fragen auf Stack Overflow, stehen rund 470.000 zu R etwa 11.000 zu Julia gegenüber. Das zeigt den großen Unterschied in der Nutzerbasis.

Dennoch wächst das Angebot an Ressourcen zu Julia stetig, da die Sprache an Nutzenden und Bekanntheit gewinnt. Die Julia-Community ist zudem sehr aktiv und heißt neue Nutzerinnen und Nutzer willkommen. Das zeigt sich auch am Anteil unbeantworteter Fragen auf Stack Overflow: Bei R sind es rund 26 %, bei Julia nur 15 %.

Vergleichstabelle: R vs Julia

Wir haben die Infos zu beiden Sprachen in einer Tabelle gebündelt, damit du die wichtigsten Gemeinsamkeiten und Unterschiede auf einen Blick siehst: 

Die Tabelle gibt dir einen groben Überblick über die wichtigsten Unterschiede zwischen Julia und R. Sie ist nicht vollständig – je nach Projekt können zusätzliche Faktoren für die Wahl zwischen Julia und R entscheidend sein.

Arbeitsmarkt für Julia und R

R ist in Wissenschaft und Wirtschaft deutlich weiter verbreitet als Julia. Es ist daher wesentlich einfacher, einen Job zu finden, wenn du deine R-Kompetenz nachweisen kannst.

Zwar setzen bislang weniger Unternehmen Julia in Data-Science- und Analytics-Projekten ein, doch die Sprache gewinnt an Popularität. In unserem Blogbeitrag zu den Anwendungsfeldern von Julia erfährst du, wofür Julia heute genutzt wird. Unternehmen erkennen zunehmend den großen Nutzen von Julia bei der Entwicklung von Lösungen für Geschäftsprobleme – insbesondere durch mögliche Kosteneinsparungen im Betrieb dank der hohen Geschwindigkeit und Performance.

Für eine Einschätzung der Jobperspektiven vergleichen wir die Zahl der offenen Stellen (laut LinkedIn) in den USA, in denen R bzw. Julia als geforderte Kompetenz genannt werden. Aktuell gibt es über 150.000 offene Positionen für R und nur 1.190 für Julia.

Fazit

Data Science und Analytics entwickeln sich rasant. Du wirst Lösungen mit mehr als einem Tool oder einer Sprache bauen. Wenn du in deine Datenkarriere startest, wähle zunächst eine Sprache – etwa R, Julia, Python, MATLAB, SAS oder sogar C.

Am wichtigsten ist, eine Entscheidung zu treffen und loszulegen. Früher oder später solltest du dein Kompetenzprofil erweitern – sehr empfehlenswert ist eine zweite Programmiersprache. Zusätzlich sammelst du unterwegs Know-how in verschiedenen Tools, zum Beispiel in Visualisierungstools wie Power BI und Tableau. Mit DataCamps Lernpfad kannst du auch Datenvisualisierung mit R lernen.

Angesichts der Popularität von R und der großen Zahl an Stellenausschreibungen ist R für Einsteiger in Data Science und verwandte Bereiche eine hervorragende erste Wahl. Wenn du jedoch bereits ein paar Jahre in einem datenbezogenen Job arbeitest, kann es enorm wertvoll sein, zusätzlich Julia zu lernen – das bringt deinem aktuellen oder künftigen Arbeitgeber spürbare Vorteile.