Julia बनाम R - आपको कौन-सी सीखनी चाहिए?

प्रोग्रामिंग भाषाओं की भूलभुलैया में रास्ता बनाना चुनौतीपूर्ण हो सकता है, खासकर यदि आप डेटा साइंस और एनालिटिक्स में नए हैं। दो प्रतिस्पर्धी भाषाएँ हैं Julia और R। इस लेख में, हम Julia बनाम R प्रोग्रामिंग भाषाओं के मुख्य तत्वों की तुलना करते हैं जो इन्हें एक-दूसरे से अलग करते हैं, और इन कौशलों के लिए मौजूदा जॉब मार्केट पर नज़र डालते हैं।

Julia और R का अवलोकन

R प्रोग्रामिंग भाषा एक विशिष्ट सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर है, जो लगभग 30 वर्षों से मौजूद है। यह एक परिपक्व प्रोग्रामिंग भाषा है, जिसमें ऐसे पैकेज हैं जिनकी मदद से आप लगभग वह सब कर सकते हैं जो आप करना चाहते हैं। हालांकि, इसका प्रमुख उपयोग सांख्यिकी अनुप्रयोगों के लिए होता है, जिसमें डेटा साइंस और लगभग सभी प्रकार के डेटा विश्लेषण और डेटा मैनिपुलेशन शामिल हैं। हमारे पास एक Introduction to R कोर्स है जो आपको जल्दी से बुनियादी बातों पर गति दे देगा।

अधिक जनरल-पर्पज़ प्रोग्रामिंग के लिए, R के बजाय अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं का रुख किया जाता है। इनमें से एक भाषा है Julia, जो कि काफी नई है और लगभग 10 वर्षों से ही मौजूद है। Julia सभी प्रकार की वैज्ञानिक प्रोग्रामिंग में विशेषज्ञ है, लेकिन यह अधिक जनरल-पर्पज़ प्रोग्रामिंग भी करने देती है। Julia की खास पहचान इसकी गति है। यह बड़े पैमाने के डेटा और जटिल गणनाओं को अत्यधिक तेज़ी से संभाल सकती है, और फिर भी उपयोग में आसान रहती है। Julia का परिचय पाने के लिए हमारा कोर्स देखें।

प्रोग्रामिंग भाषा चुनना

डेटा साइंस, डेटा एनालिटिक्स, या सांख्यिकी जैसे डेटा-संबंधित क्षेत्र में आते समय, आपको सीखने के लिए एक प्रोग्रामिंग भाषा चुननी होती है। यह निर्णय कई कारकों पर आधारित होता है, जैसे कि आप किस उद्योग में जाना चाहते हैं और आपकी नौकरी का स्वरूप क्या होगा। आप अलग लेख में डेटा साइंटिस्ट्स के लिए शीर्ष प्रोग्रामिंग भाषाओं के बारे में पढ़ सकते हैं। 

हालांकि, प्रोग्रामिंग भाषा चुनने का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है शुरुआत करना। हर प्रकार की समस्या को हल करने के लिए कोई भी पूर्ण प्रोग्रामिंग भाषा नहीं होती। कुछ भाषाएँ कुछ विशिष्ट समस्याओं को हल करने में अन्य की तुलना में बेहतर या अधिक कुशल होती हैं। इसलिए, अपने डेटा करियर के दौरान आपको संभवतः एक से अधिक प्रोग्रामिंग भाषाएँ और अन्य टूल सीखने की आवश्यकता पड़ेगी।

यह भी आवश्यक है कि आप एक समय में केवल एक ही प्रोग्रामिंग भाषा पर ध्यान केंद्रित करें, ताकि आप उसे तेज़ी से सीखकर महारत हासिल कर सकें; एक साथ कई भाषाएँ सीखने की तुलना में यह अधिक प्रभावी होगा।

पहली भाषा के रूप में सीखने के लिए R एक उत्कृष्ट विकल्प है। हालांकि, Julia भी तेज़ी से एक मज़बूत दावेदार बन रही है, जिसे कोई भी नया या अनुभवी प्रोग्रामर/विश्लेषक विचार कर सकता है। हमारे पास Julia के उभार और इसे सीखने के मूल्य पर एक अलग ब्लॉग पोस्ट है।

Julia बनाम R तुलना

Julia और R दोनों ऐसी विशेष प्रोग्रामिंग भाषाएँ हैं, जिन्हें डेटा का विश्लेषण और मैनिपुलेशन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यही कारण है कि ये डेटा साइंटिस्ट्स, डेटा एनालिस्ट्स, और सांख्यिकीविदों के लिए अच्छे विकल्प हैं।

इस खंड में, हम इन प्रोग्रामिंग भाषाओं के चार मुख्य तत्वों पर चर्चा करेंगे जो इन्हें एक-दूसरे से अलग करते हैं:

• IDEs और नोटबुक्स
• सिंटैक्स
• पैकेज
• संसाधन और समर्थन

IDEs और नोटबुक्स

इंटरएक्टिव डेवलपमेंट एन्वायरनमेंट (IDE) एक एप्लिकेशन होता है जिसमें एक ही ग्राफिकल यूज़र इंटरफ़ेस में कोड लिखने, परीक्षण करने और डिबग करने की सुविधा होती है। इनमें कई ऐसे फ़ीचर होते हैं जो आपको नए एप्लिकेशन और समाधान तेज़ी से विकसित करने में मदद करते हैं।

सबसे आम IDE Visual Studio Code है, संक्षेप में VSCode। आप VSCode में समुदाय द्वारा बनाए गए एक्सटेंशन जोड़ सकते हैं, जो लगभग हर प्रोग्रामिंग भाषा, जिनमें Julia और R भी शामिल हैं, का समर्थन करते हैं। हालांकि, Julia उपयोगकर्ताओं में Julia for VSCode एक्सटेंशन के साथ VSCode सबसे लोकप्रिय IDE है।

R-Studio एक IDE है जो R प्रोग्रामिंग भाषा का पर्याय बन चुका है। आपको ऐसा R प्रोग्रामर ढूंढना कठिन होगा जो अपने IDE के रूप में R-Studio का उपयोग न करता हो या कम से कम उसे आज़माया न हो। R-Studio अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं, जैसे Julia और Python, का भी समर्थन करता है। अधिक जानकारी के लिए हमारा पूरा R-Studio गाइड देखें। 

नोटबुक्स के संदर्भ में, आप Julia और R दोनों के लिए Jupyter Notebooks का उपयोग कर सकते हैं। Jupyter नाम वास्तव में Julia, Python, और R के लिए ही है। नोटबुक ऐप के बारे में अधिक जानने के लिए हमारा Jupyter चीट शीट देखें। 

हालाँकि Jupyter डेटा साइंस में आम हो गया है, इसके कुछ नकारात्मक पहलू भी हैं, विशेष रूप से वर्शन कंट्रोल और रिएक्टिविटी के संदर्भ में। यहीं पर R और Julia अधिक विशेषीकृत नोटबुक सॉफ़्टवेयर का उपयोग कर सकते हैं, जो अक्सर इन कमियों को दूर कर देते हैं।

R-Studio IDE R Markdown फ़ाइल फ़ॉर्मेट प्रदान करता है, जो आपको नोटबुक्स में कोड लिखने देता है। वहीं Julia के पास Pluto नामक पैकेज के रूप में विशेष नोटबुक सॉफ़्टवेयर है। Pluto नोटबुक्स रिएक्टिव और इंटरएक्टिव होती हैं, जो यह सुनिश्चित करती हैं कि कोड सेल हमेशा अप-टू-डेट रहें और आपको स्लाइडर व इनपुट बॉक्स जैसे इंटरएक्टिव तत्व जोड़ने की अनुमति देती हैं।

सिंटैक्स

Julia और R का सिंटैक्स काफ़ी समान है क्योंकि दोनों डायनामिक-टाइप्ड, इंटरप्रेटेड प्रोग्रामिंग भाषाएँ हैं और दोनों में ही लूप्स व कंडीशनल लॉजिक जैसी समान नियंत्रण संरचनाएँ हैं। आप इन भाषाओं के सिंटैक्स को जल्दी और आसानी से संदर्भित करने के लिए ये चीट शीट्स देख सकते हैं:

• Julia बेसिक्स चीट शीट
• R बेसिक्स चीट शीट

हालाँकि, R और Julia की तुलना करते समय सिंटैक्स के दो मुख्य पहलुओं पर विचार करना आवश्यक है;

• सिंगल बनाम मल्टिपल डिस्पैच
• वेक्टराइज़ेशन

R ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग अप्रोच का उपयोग दो सिस्टम्स S3 और S4 के माध्यम से करता है। R का मूल इम्प्लीमेंटेशन S3 सिस्टम में सिंगल डिस्पैच का उपयोग करता है, जो किसी फ़ंक्शन के पहले आर्ग्युमेंट की क्लास के आधार पर सबसे उपयुक्त मेथड की पहचान करता है। जबकि नया S4 सिस्टम मल्टिपल डिस्पैच का उपयोग करता है, जहाँ सबसे उपयुक्त मेथड चुनते समय टाइप्स का मिलान किया जाता है।

मल्टिपल डिस्पैच Julia के डिज़ाइन में अंतर्निहित है, और इसका इम्प्लीमेंटेशन बहुत सहज और अविश्वसनीय रूप से तेज़ है।

इसके अलावा, Julia में वेक्टराइज़्ड कोड लिखने की आवश्यकता नहीं पड़ती क्योंकि यह बिना उसके भी अत्यधिक तेज़ है। जबकि, R में गति और प्रदर्शन बेहतर करने के लिए वेक्टराइज़्ड कोड आवश्यक होता है।

पैकेज

CRAN रिपॉज़िटरी पर लगभग 19,000 पैकेज मौजूद हैं, जहाँ सभी उपलब्ध R पैकेज होस्ट किए जाते हैं। यह पैकेजों की एक प्रभावशाली संख्या है! चूँकि R कई दशकों से मौजूद है, R उपयोगकर्ताओं और विशेषज्ञों के पास अपने स्वयं के पैकेज बनाने और सबमिट करने के लिए पर्याप्त समय रहा है। इससे R एक अत्यंत बहुमुखी प्रोग्रामिंग भाषा बनती है, जो कई समस्याओं के समाधान प्रदान करने में सक्षम है।

दूसरी ओर, Julia के जनरल रजिस्ट्री में 7,400 से अधिक पैकेज पंजीकृत हैं। चूँकि Julia अपेक्षाकृत युवा प्रोग्रामिंग भाषा है, इसे R जैसी परिपक्व भाषा तक पहुँचने के लिए अभी और समय चाहिए।

R और Julia दोनों आपको एक-दूसरे के बीच और अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं जैसे Python से फ़ंक्शन्स कॉल करने देते हैं। इसका एक अच्छा उदाहरण लोकप्रिय डीप लर्निंग Python पैकेज Keras है, जिसे R और Julia दोनों से कॉल किया जा सकता है। हालाँकि, एक कमी यह है कि आप उस प्रोग्रामिंग भाषा के कुछ लाभ खो देते हैं, जिससे आप उसे कॉल कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप Julia के भीतर से किसी Python पैकेज को कॉल करते हैं, तो आप Julia की अद्भुत गति और मल्टिपल डिस्पैच का लाभ खो देंगे।

इसके अतिरिक्त, R और Julia दोनों पैकेज मैनेजमेंट को बहुत अच्छी तरह संभालते हैं। R में पैकेज और डिपेंडेंसी मैनेजमेंट के लिए समर्पित लाइब्रेरीज़ हैं - Packrat और renv। दोनों आपको आइसोलेटेड प्रोजेक्ट एन्वायरनमेंट बनाने और पैकेज डिपेंडेंसीज़ को ट्रैक करने की सुविधा देते हैं।

Julia में Pkg नाम का एक बिल्ट-इन पैकेज मैनेजर है, जो पैकेज इंस्टॉलेशन, अपडेट और रिमूवल को संभालता है। Pkg आपको उस लोकल एन्वायरनमेंट के भीतर पैकेज मैनेज करने देता है, जिसमें आप काम कर रहे हैं। सब कुछ एक लोकल मैनिफेस्ट फ़ाइल में संग्रहीत होता है, जिसे वर्शन कंट्रोल भी किया जा सकता है। हालांकि, Julia में Pkg के साथ पैकेज मैनेजमेंट की वास्तव में बेहतरीन बात यह है कि एन्वायरनमेंट्स स्टैकेबल होते हैं। इसका अर्थ है कि आप जिस एन्वायरनमेंट में काम कर रहे हैं, उसके भीतर किसी अन्य एन्वायरनमेंट के पैकेज और उनकी डिपेंडेंसीज़ का उपयोग कर सकते हैं।

संसाधन और समर्थन

R की लोकप्रियता और व्यापक स्वीकृति के कारण, Julia की तुलना में इसके लिए कहीं अधिक संसाधन और सामुदायिक समर्थन उपलब्ध हैं। उदाहरण के लिए, हम Stack Overflow पर (लेखन के समय) Julia और R के सक्रिय प्रश्नों की संख्या की तुलना करें — R के लिए यह लगभग 4,70,000 है और Julia के लिए केवल लगभग 11,000। यह प्रत्येक प्रोग्रामिंग भाषा के उपयोगकर्ताओं की संख्या में बड़ा अंतर दर्शाता है।

हालाँकि, अब Julia के बारे में भी बहुत से संसाधन उपलब्ध हैं, और जैसे-जैसे इसका यूज़र बेस और लोकप्रियता बढ़ रही है, लगातार नए संसाधन जोड़े जा रहे हैं। Julia समुदाय भी बहुत सक्रिय है और नए उपयोगकर्ताओं का स्वागत करता है। यह Stack Overflow पर Julia और R के वर्तमान में अनुत्तरित प्रश्नों के प्रतिशत में परिलक्षित होता है — R के लिए यह लगभग 26% है और Julia के लिए केवल 15%।

R बनाम Julia तुलना तालिका

हमने दोनों भाषाओं के बारे में जानकारी को एक तालिका में संकलित किया है, ताकि आप मुख्य समानताओं और अंतरों को समझ सकें: 

यह तालिका Julia और R के बीच मुख्य अंतरों का उच्च-स्तरीय अवलोकन प्रदान करती है। यह ध्यान देने योग्य है कि यह दोनों भाषाओं के सभी अंतरों की संपूर्ण सूची नहीं है और किसी विशिष्ट प्रोजेक्ट के लिए Julia और R के बीच चयन करते समय अन्य कारकों पर भी विचार किया जा सकता है।

Julia और R के लिए जॉब मार्केट

अकादमिक और व्यवसाय में R को Julia की तुलना में कहीं अधिक व्यापक रूप से अपनाया गया है, इसलिए यदि आप R प्रोग्रामिंग भाषा का कुशल उपयोग प्रदर्शित कर सकते हैं, तो नौकरी पाना कहीं आसान होता है।

हालाँकि कम व्यवसाय अभी अपनी डेटा साइंस और एनालिटिक्स परियोजनाओं में Julia का उपयोग करते हैं, Julia प्रोग्रामिंग भाषा की लोकप्रियता बढ़ने लगी है। हमारे पास Julia प्रोग्रामिंग के अनुप्रयोग पर एक ब्लॉग पोस्ट है। यदि आप जानना चाहते हैं कि आज Julia का उपयोग किसके लिए किया जाता है, तो इसे देखें। अब व्यवसाय अपने कारोबारी समस्याओं के समाधान विकसित करने के लिए Julia के उपयोग के विशाल लाभ को पहचानने लगे हैं। यह विशेष रूप से प्रोडक्शन में Julia कोड चलाने की संभावित लागत-बचत में परिलक्षित होता है, जो Julia की प्रभावशाली गति और प्रदर्शन के कारण संभव है।

इन कौशलों के जॉब आउटलुक का अंदाज़ा लगाने के लिए, हम संयुक्त राज्य अमेरिका में R और Julia के लिए (LinkedIn के अनुसार) उन जॉब ओपनिंग्स की संख्या की तुलना करते हैं, जहाँ वे कौशल आवश्यकताओं के रूप में सूचीबद्ध हैं। वर्तमान में R के लिए 1,50,000 से अधिक खुले पद हैं और Julia के लिए केवल 1,190 खुले पद हैं।

निष्कर्ष

डेटा साइंस और एनालिटिक्स ऐसे विकसित होते क्षेत्र हैं जहाँ आपको एक से अधिक टूल या प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग कर समाधान विकसित करने होते हैं। इसलिए, जब आप अभी-अभी डेटा में अपना करियर शुरू कर रहे हों, तो आपको पहले सीखने के लिए एक प्रोग्रामिंग भाषा चुननी होगी — यह R, Julia, Python, MATLAB, SAS, या यहाँ तक कि C भी हो सकती है।

हालाँकि, सबसे महत्वपूर्ण बात है किसी एक को चुनना और शुरुआत करना। अंततः, आपको अपना कौशल-सेट बढ़ाने की आवश्यकता होगी, और यह अत्यधिक अनुशंसित है कि आप दूसरी प्रोग्रामिंग भाषा भी सीखें। आप रास्ते में विभिन्न टूल्स में भी कौशल विकसित कर सकते हैं — जैसे Power BI और Tableau जैसे डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स। आप DataCamp के ट्रैक के साथ R के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन भी सीख सकते हैं।

आज व्यवसाय में R की लोकप्रियता और जॉब ओपनिंग्स की मात्रा को देखते हुए, डेटा साइंस और संबंधित क्षेत्रों के एक शुरुआती के लिए R एक उत्कृष्ट पहला विकल्प होगा। हालांकि, यदि आप कुछ वर्षों से डेटा-संबंधित भूमिका में काम कर रहे हैं, तो Julia सीखने में विस्तार करना आपके वर्तमान या भविष्य के नियोक्ता के लिए महत्वपूर्ण लाभ ला सकता है, और आपको इसका बहुत मूल्य मिल सकता है।