Curso
Introducción a Julia
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Elegir entre tantos lenguajes de programación puede ser abrumador, sobre todo si estás empezando en ciencia de datos y analítica. Dos lenguajes que compiten en este terreno son Julia y R. En este artículo comparamos los aspectos principales de Julia y R que los diferencian, y analizamos el mercado laboral actual para cada una de estas habilidades.
Visión general de Julia y R
El lenguaje de programación R es un software estadístico especializado que lleva casi 30 años entre nosotros. Es un lenguaje maduro con paquetes que te permiten hacer prácticamente todo lo que quieras. Aun así, se usa sobre todo para aplicaciones estadísticas, incluida la ciencia de datos y casi todas las formas de análisis y manipulación de datos. Contamos con un curso de Introducción a R que te pondrá al día rápidamente con los conceptos básicos.
Para programación de propósito más general, suele recurrirse a otros lenguajes en lugar de R. Uno de ellos es Julia, un lenguaje mucho más reciente que lleva apenas unos 10 años. Julia está especializado en todo tipo de programación científica, pero también permite programar con fines más generales. Su característica estrella es la velocidad: maneja grandes volúmenes de datos y cálculos complejos a gran velocidad y, aun así, es fácil de usar. Para una introducción a Julia, echa un vistazo a nuestro curso.
Cómo elegir un lenguaje de programación
Al adentrarte en un campo relacionado con datos, como ciencia de datos, analítica o estadística, debes elegir un lenguaje de programación que aprender. Esta decisión depende de muchos factores, como el sector al que quieras incorporarte y la naturaleza de tu trabajo. Puedes leer sobre los lenguajes de programación más destacados para data scientists en un artículo aparte.
Sin embargo, una parte crucial de elegir un lenguaje es empezar. No existe un lenguaje perfecto que resuelva cualquier tipo de problema. Algunos lenguajes son mejores o más eficientes para ciertos problemas. Por tanto, probablemente tendrás que aprender más de un lenguaje y otras herramientas a lo largo de tu carrera en datos.
También es importante centrarte en un solo lenguaje cada vez para dominarlo más rápido que si intentaras aprender varios a la vez.
R es un excelente lenguaje para empezar. Ahora bien, Julia se está convirtiendo en un firme candidato que cualquier programador o analista, nuevo o con experiencia, debería considerar. Tenemos una entrada de blog sobre el auge de Julia y si merece la pena aprenderlo.
Comparativa entre Julia y R
Julia y R son lenguajes especializados pensados para analizar y manipular datos. Por ello son buenas opciones para data scientists, analistas de datos y estadísticos.
En esta sección veremos los cuatro elementos principales de estos lenguajes que los diferencian:
- IDEs y notebooks
- Sintaxis
- Paquetes
- Recursos y soporte
IDEs y notebooks
Un entorno de desarrollo integrado (IDE) es una aplicación para escribir, probar y depurar código, a menudo en una misma interfaz gráfica. Ofrecen muchas funciones que te ayudan a desarrollar aplicaciones y soluciones más rápido.
El IDE más común es Visual Studio Code, o VSCode. Puedes añadir extensiones creadas por la comunidad que dan soporte a casi cualquier lenguaje, incluidos Julia y R. No obstante, VSCode es el IDE más popular entre los usuarios de Julia gracias a la extensión Julia for VSCode.
R-Studio es un IDE que se ha vuelto casi sinónimo de R. Es difícil encontrar a alguien que programe en R y no use, o al menos haya probado, R-Studio como su IDE. R-Studio también da soporte a otros lenguajes, como Julia y Python. Consulta nuestra guía completa de R-Studio para más información.
En cuanto a notebooks, puedes usar Jupyter Notebooks tanto con Julia como con R. El nombre Jupyter proviene precisamente de Julia, Python y R. Puedes consultar nuestra chuleta de Jupyter para saber más sobre esta aplicación.
Aunque Jupyter se ha vuelto habitual en ciencia de datos, tiene algunas desventajas, especialmente en control de versiones y reactividad. Aquí es donde R y Julia pueden usar software de notebooks más especializado que suele solventar estas limitaciones.
El IDE R-Studio ofrece el formato R Markdown, que te permite escribir código en notebooks. Julia, por su parte, cuenta con un software de notebooks especializado en forma de paquete llamado Pluto. Los notebooks de Pluto son reactivos e interactivos, lo que garantiza que las celdas estén siempre actualizadas y te permite añadir elementos interactivos como deslizadores y cuadros de entrada.
Sintaxis
Julia y R tienen una sintaxis similar porque ambos son lenguajes dinámicos e interpretados con las mismas estructuras de control, como bucles y lógica condicional. Puedes usar estas chuletas para consultar la sintaxis de forma rápida y sencilla:
Sin embargo, hay dos aspectos clave a tener en cuenta al comparar R y Julia:
- Despacho simple frente a múltiple
- Vectorización
R utiliza un enfoque orientado a objetos mediante dos sistemas llamados S3 y S4. La implementación original de R usa despacho simple en S3 para identificar el método más adecuado en función de la clase del primer argumento de una función. El sistema S4 más reciente, en cambio, utiliza despacho múltiple, donde los tipos se comparan al elegir el método más apropiado.
El despacho múltiple forma parte del diseño de Julia, y su implementación es muy intuitiva y extraordinariamente rápida.
Además, no es necesario escribir código vectorizado en Julia, ya que es increíblemente rápido sin ello. En R, en cambio, la vectorización es casi un requisito para mejorar la velocidad y el rendimiento.
Paquetes
Hay algo menos de 19.000 paquetes en el repositorio CRAN que aloja todos los paquetes de R. ¡Es una cifra impresionante! Como R lleva décadas en uso, ha habido tiempo de sobra para que usuarios y expertos creen y publiquen sus propios paquetes. Esto hace de R un lenguaje extremadamente versátil, capaz de aportar soluciones a multitud de problemas.
Por otro lado, hay más de 7.400 paquetes registrados en el registro general de Julia. Al ser un lenguaje relativamente joven, aún necesita bastante tiempo para alcanzar a uno tan maduro como R.
Tanto R como Julia permiten llamar funciones entre sí y desde otros lenguajes como Python. Un buen ejemplo es Keras, el popular paquete de deep learning de Python, que puede llamarse desde R y desde Julia. La desventaja es que pierdes algunas de las ventajas del lenguaje desde el que lo llamas. Por ejemplo, si llamas a un paquete de Python desde Julia, perderás la enorme velocidad y el despacho múltiple de Julia.
Además, ambos gestionan muy bien los paquetes. R cuenta con bibliotecas dedicadas a la gestión de paquetes y dependencias: Packrat y renv. Ambas permiten crear entornos de proyecto aislados y llevar un control de las dependencias.
Julia tiene un gestor de paquetes integrado llamado Pkg, que se encarga de instalar, actualizar y eliminar paquetes. Pkg permite gestionar paquetes dentro del entorno local en el que trabajas. Todo se almacena en un archivo de manifiesto local que también puede versionarse. Pero lo más interesante de la gestión con Pkg en Julia es que los entornos son apilables: puedes usar los paquetes y sus dependencias de otro entorno dentro del que estás usando.
Recursos y soporte
Debido a su popularidad y amplia adopción, R cuenta con muchos más recursos y soporte comunitario que Julia. Por ejemplo, si comparamos el número de preguntas activas en Stack Overflow (en el momento de escribir esto), hay alrededor de 470.000 para R y solo unas 11.000 para Julia. Esto muestra la gran diferencia en el número de usuarios de cada lenguaje.
Sin embargo, ya existen muchos recursos sobre Julia y se añaden más constantemente a medida que el lenguaje gana usuarios y popularidad. La comunidad de Julia también es muy activa y acogedora con quienes empiezan. Esto se ve en el porcentaje de preguntas sin respuesta en Stack Overflow: alrededor del 26% para R y solo el 15% para Julia.
Tabla comparativa: R vs Julia
Hemos reunido la información sobre ambos lenguajes en una tabla para ayudarte a entender sus principales similitudes y diferencias:
|
Característica |
Julia |
R |
|
IDEs y notebooks |
VSCode, notebooks de Pluto (reactivos e interactivos) |
R-Studio, notebooks con R Markdown |
|
Sintaxis |
Despacho múltiple, no requiere vectorización |
Despacho simple, requiere vectorización |
|
Paquetes |
Más de 7.400 paquetes en el registro |
Casi 19.000 paquetes en CRAN |
|
Recursos y soporte |
Comunidad en línea y documentación sólidas |
Comunidad en línea sólida e historial extenso |
|
Conocido por |
Alto rendimiento |
Gran número de paquetes, versatilidad |
|
Interoperabilidad con otros lenguajes |
Puede llamar funciones de otros lenguajes, incluidos R y Python |
Puede llamar funciones de otros lenguajes, incluidos Julia y Python |
Esta tabla ofrece una visión general de las principales diferencias entre Julia y R. Ten en cuenta que no es una lista exhaustiva y que puede haber otros factores a valorar al elegir entre Julia y R para un proyecto concreto.
Mercado laboral para Julia y R
R está mucho más extendido en el mundo académico y en la empresa que Julia, por lo que es mucho más fácil encontrar trabajo si puedes demostrar soltura programando en R.
Aunque hoy en día menos empresas utilizan Julia en sus proyectos de ciencia de datos y analítica, el lenguaje está empezando a ganar popularidad. Tenemos una entrada en el blog que explora las aplicaciones de Julia. Échale un vistazo si quieres saber para qué se usa Julia hoy. Cada vez más empresas reconocen las enormes ventajas de usar Julia para desarrollar soluciones a sus problemas de negocio. Esto es especialmente evidente en el ahorro potencial de costes al ejecutar Julia en producción gracias a su impresionante velocidad y rendimiento.
Para hacerte una idea de las perspectivas de empleo para cada una de estas competencias, comparamos el número de ofertas (según LinkedIn) en EE. UU. en las que R y Julia figuran como requisitos. Actualmente hay más de 150.000 vacantes para R y solo 1.190 para Julia.
Conclusión
La ciencia de datos y la analítica evolucionan constantemente, y tendrás que usar y crear soluciones con más de una herramienta o lenguaje. Por tanto, cuando empieces tu carrera en datos, tendrás que elegir un primer lenguaje que aprender: puede ser R, Julia, Python, MATLAB, SAS o incluso C.
Lo más importante es elegir uno y empezar. Con el tiempo, tendrás que ampliar tu conjunto de habilidades, y es muy recomendable aprender un segundo lenguaje. También irás incorporando competencias en distintas herramientas por el camino, como soluciones de visualización de datos tipo Power BI y Tableau. Con DataCamp también puedes aprender visualización de datos con R con un itinerario de aprendizaje específico.
Por la popularidad de R y el volumen de vacantes actuales, R sería una excelente primera opción para quien empieza en ciencia de datos y áreas afines. Ahora bien, si ya llevas unos años en un rol relacionado con datos, quizá te aporte un enorme valor dar el salto a Julia, ya que puede aportar beneficios significativos a tu empresa actual o futura.
Julia vs R: preguntas frecuentes
¿Julia es más rápido que R?
Julia es conocida por su gran rendimiento, especialmente en computación numérica y científica. R no es tan rápido como Julia, pero cuenta con un gran número de paquetes y es muy versátil, lo que puede convertirlo en la mejor opción para ciertos proyectos.
¿Puedo usar R y Julia juntos en un proyecto?
Sí, es posible llamar funciones entre R y Julia, así como desde otros lenguajes como Python. Esto puede ser útil si quieres aprovechar las fortalezas de ambos lenguajes en un mismo proyecto.
¿Puedo usar las mismas herramientas y recursos para R y Julia?
Tanto R como Julia pueden usarse con Jupyter Notebooks y cuentan con comunidades en línea y documentación sólidas. Sin embargo, cada lenguaje tiene también sus propias herramientas y recursos específicos, como R-Studio para R y los notebooks de Pluto para Julia.
