Julia vs R - Hangisini Öğrenmelisiniz?

Programlama dilleri labirentinde yolunu bulmak, özellikle veri bilimi ve analitiğe yeni başlıyorsanız, göz korkutucu olabilir. Bu alanda öne çıkan iki rakip dil Julia ve R’dir. Bu yazıda, Julia ve R programlama dillerini birbirinden ayıran temel unsurları ve bu becerilerin her biri için mevcut iş piyasasını karşılaştırıyoruz.

Julia ve R’ye Genel Bakış

R programlama dili, neredeyse 30 yıldır var olan, uzmanlaşmış bir istatistik yazılımıdır. Neredeyse istediğiniz her şeyi yapmanıza olanak tanıyan paketlere sahip, olgun bir programlama dilidir. Ancak ağırlıklı olarak veri bilimi ve verilerin neredeyse tüm analiz ve işleme biçimleri de dahil olmak üzere istatistik uygulamalarında kullanılır. Temelleri hızlıca öğrenmenizi sağlayacak bir R’ye Giriş kursumuz bulunuyor.

Daha genel amaçlı programlama için R yerine başka dillere yönelmek gerekir. Bu dillerden biri, yaklaşık 10 yıldır hayatımızda olan çok daha yeni bir dil olan Julia’dır. Julia tüm tür bilimsel programlamalarda uzmanlaşmıştır, ancak genel amaçlı programlama yapmanıza da olanak tanır. Julia’nın öne çıkan özelliği hızıdır. Büyük miktarda veriyi ve karmaşık hesaplamaları son derece yüksek hızlarda işleyebilir ve kullanımı yine de kolaydır. Julia’ya giriş için kursumuza göz atın.

Bir Programlama Dili Seçmek

Veri bilimi, veri analitiği veya istatistik gibi veriyle ilgili bir alana girerken öğrenmek için bir programlama dili seçmeniz gerekir. Bu karar, girmek istediğiniz sektör ve işinizin niteliği gibi birçok faktöre bağlıdır. veri bilimciler için en popüler programlama dilleri hakkında ayrı bir yazı da okuyabilirsiniz. 

Ancak programlama dili seçmenin kritik bir kısmı, bir an önce başlamaktır. Her tür problemi mükemmel şekilde çözen tek bir programlama dili yoktur. Bazı diller belirli problemleri çözmede diğerlerinden daha iyi veya daha verimlidir. Bu nedenle, kariyeriniz boyunca birden fazla programlama dili ve başka araçlar öğrenmeniz muhtemeldir.

Ayrıca, aynı anda birkaç dili öğrenmeye çalışmak yerine, daha hızlı ustalaşmak için bir seferde yalnızca bir programlama diline odaklanmak da önemlidir.

Öğrenilecek ilk dil olarak R mükemmel bir tercihtir. Bununla birlikte, Julia da yeni ya da deneyimli her programcı veya analistin değerlendirmesi gereken güçlü bir aday haline geliyor. Julia’nın yükselişi ve öğrenmeye değer olup olmadığı hakkında ayrı bir blog yazımız var.

Julia vs R Karşılaştırması

Hem Julia hem de R, verileri analiz etmek ve işlemek için tasarlanmış uzmanlaşmış dillerdir. Bu da onları veri bilimciler, veri analistleri ve istatistikçiler için iyi birer seçenek yapar.

Bu bölümde, bu programlama dillerini birbirinden ayıran dört ana unsura değineceğiz:

• IDE’ler ve Not Defterleri
• Sözdizimi
• Paketler
• Kaynaklar ve Destek

IDE’ler ve Not Defterleri

Etkileşimli Geliştirme Ortamı (IDE), genellikle tek bir grafiksel kullanıcı arayüzü içinde kod yazmak, test etmek ve hata ayıklamak için kullanılan bir uygulamadır. Yeni uygulamaları ve çözümleri daha hızlı geliştirmenize yardımcı olacak birçok özellik sunarlar.

En yaygın IDE Visual Studio Code’dur; kısaca VSCode. Julia ve R dahil neredeyse her programlama dilini destekleyen, topluluk tarafından geliştirilen uzantıları VSCode’a ekleyebilirsiniz. Ancak, VSCode için Julia uzantısı ile VSCode, Julia kullanıcıları arasında en popüler IDE’dir.

R-Studio, R programlama diliyle özdeşleşmiş bir IDE’dir. R’yi IDE olarak kullanmayan ya da en azından denememiş bir R programcısı bulmak zordur. R-Studio ayrıca Julia ve Python gibi diğer dilleri de destekler. Daha fazla bilgi için kapsamlı R-Studio rehberimize göz atın. 

Not defterleri söz konusu olduğunda, hem Julia hem de R için Jupyter Notebooks kullanabilirsiniz. Jupyter adı aslında Julia, Python ve R’den gelir. Not defteri uygulaması hakkında daha fazla bilgi için Jupyter hızlı başvuru kılavuzumuza bakabilirsiniz. 

Jupyter veri biliminde yaygınlaşmış olsa da, özellikle sürüm kontrolü ve tepkisellik konusunda bazı eksileri vardır. R ve Julia, bu eksileri çoğu zaman giderebilen daha uzmanlaşmış not defteri yazılımları kullanabilir.

R-Studio IDE, not defterlerinde kod yazmanıza olanak tanıyan R Markdown dosya biçimini sunar. Julia’nın ise Pluto adlı bir paket şeklinde uzmanlaşmış bir not defteri yazılımı vardır. Pluto not defterleri tepkisel ve etkileşimlidir; bu da kod hücrelerinin her zaman güncel olmasını sağlar ve kaydırıcılar, giriş kutuları gibi etkileşimli öğeler eklemenize olanak tanır.

Sözdizimi

Julia ve R benzer sözdizimlerine sahiptir; çünkü her ikisi de döngüler ve koşullu mantık gibi aynı kontrol yapıları bulunan, dinamik türlendirmeli ve yorumlamalı dillerdir. Bu dillerin sözdizimini hızlıca ve kolayca referans almak için şu hızlı başvuru kılavuzlarını kullanabilirsiniz:

• Julia temel bilgileri hızlı başvuru kılavuzu
• R temel bilgileri hızlı başvuru kılavuzu

Ancak R ve Julia’yı karşılaştırırken göz önünde bulundurmanız gereken sözdizimine dair iki ana unsur vardır;

• Tekli ve çoklu dağıtım (dispatch)
• Vektörleştirme

R, S3 ve S4 adlı iki sistem üzerinden nesne yönelimli bir yaklaşım kullanır. R’nin özgün uygulaması, S3 sisteminde tekli dağıtım kullanarak bir fonksiyona verilen ilk argümanın sınıfına göre en uygun yöntemi belirler. Ancak yeni S4 sistemi, en uygun yöntemi seçerken türlerin eşleştirildiği çoklu dağıtımı kullanır.

Çoklu dağıtım Julia’nın tasarımına yerleşiktir; uygulaması çok sezgiseldir ve son derece hızlıdır.

Ayrıca Julia’da vektörleştirilmiş kod yazmaya gerek yoktur; zira vektörleştirme olmadan da son derece hızlıdır. R’de ise hız ve performansı artırmak için vektörleştirme gereklidir.

Paketler

Mevcut tüm R paketlerini barındıran CRAN deposunda 19.000’e yakın paket vardır. Bu etkileyici bir sayıdır! R onlarca yıldır var olduğundan, kullanıcıların ve uzmanların kendi paketlerini geliştirmesi ve göndermesi için fazlasıyla zaman olmuştur. Bu da R’yi pek çok probleme çözüm sunabilen son derece esnek bir dil haline getirir.

Öte yandan, Julia’nın genel kayıt defterine kayıtlı 7.400’ün üzerinde paket vardır. Julia nispeten genç bir dil olduğundan, R gibi olgun bir dile yetişmesi için hâlâ zamana ihtiyaç vardır.

Hem R hem de Julia, birbirleri arasında ve Python gibi diğer dillerden fonksiyon çağırmanıza olanak tanır. Buna iyi bir örnek, hem R hem de Julia’dan çağrılabilen popüler derin öğrenme Python paketi Keras’tır. Ancak dezavantajı, çağırdığınız dilin bazı avantajlarını kaybetmenizdir. Örneğin, Julia içinden bir Python paketi çağırırsanız, Julia’nın olağanüstü hızından ve çoklu dağıtımından yararlanamazsınız.

Ayrıca hem R hem de Julia, paket yönetimini oldukça iyi ele alır. R’de paket ve bağımlılık yönetimi için Packrat ve renv adlı özel kütüphaneler bulunur. Her ikisi de izole proje ortamları oluşturmanıza ve paket bağımlılıklarını takip etmenize olanak tanır.

Julia’da Pkg adlı yerleşik bir paket yöneticisi vardır; paket kurulumu, güncellemesi ve kaldırmasını yönetir. Pkg, paketlerin üzerinde çalıştığınız yerel ortam içinde yönetilmesine imkân tanır. Her şey, sürüm kontrolüne de uygun yerel bir manifest dosyasında saklanır. Ancak Julia’daki Pkg ile paket yönetimini gerçekten harika kılan şey, ortamların üst üste yığılıp kullanılabilmesidir. Bu, çalıştığınız ortam içinde başka bir ortamın paketlerini ve bağımlılıklarını kullanabileceğiniz anlamına gelir.

Kaynaklar ve Destek

R’nin popülerliği ve yaygın benimsenmesi nedeniyle, Julia’ya kıyasla çok daha fazla kaynak ve topluluk desteği vardır. Örneğin, Stack Overflow’da Julia ve R için mevcut (yazı zamanı itibarıyla) aktif soru sayısını karşılaştırdığımızda — R için yaklaşık 470.000, Julia için ise yalnızca yaklaşık 11.000’dir. Bu, her iki dili kullananların sayısındaki büyük farkı gösterir.

Bununla birlikte, Julia hakkında artık çok sayıda kaynak mevcuttur ve kullanıcı tabanı ve popülaritesi arttıkça sürekli yenileri eklenmektedir. Julia topluluğu da çok aktif ve yeni kullanıcılara karşı oldukça sıcak yaklaşır. Bu durum, Stack Overflow’da Julia ve R için yanıtlanmamış soru yüzdelerinde de görülür — R için yaklaşık %26 iken Julia için yalnızca %15’tir.

R ve Julia Karşılaştırma Tablosu

İki dil hakkındaki bilgileri, temel benzerlik ve farklılıkları anlamanıza yardımcı olacak bir tablo hâline getirdik: 

Bu tablo, Julia ve R arasındaki temel farklara üst düzey bir bakış sunar. Bunun, iki dil arasındaki tüm farklılıkların eksiksiz bir listesi olmadığını ve belirli bir proje için Julia ile R arasında seçim yaparken dikkate alınması gereken başka faktörler olabileceğini not etmek gerekir.

Julia ve R için İş Piyasası

R, akademi ve iş dünyasında Julia’ya kıyasla çok daha yaygın olarak benimsenmiştir; bu nedenle R programlama dilini kullanma yetkinliğinizi gösterebiliyorsanız iş bulmak çok daha kolaydır.

Julia, veri bilimi ve analitik projelerinde daha az işletme tarafından kullanılsa da, Julia programlama dili popülaritesini artırmaya başlamıştır. Julia programlamanın uygulamalarını inceleyen bir blog yazımız var. Bugün Julia’nın ne için kullanıldığını merak ediyorsanız göz atın. İşletmeler artık Julia’yı iş sorunlarına çözüm geliştirmede kullanmanın büyük faydasını fark etmeye başlıyor. Bu durum özellikle, Julia’nın etkileyici hızı ve performansı sayesinde üretimde Julia kodu çalıştırmanın potansiyel maliyet tasarrufunda kendini gösteriyor.

Bu becerilerin her biri için iş görünümüne dair bir fikir edinmek amacıyla, ABD’de LinkedIn verilerine göre beceri gereksinimleri arasında yer alan R ve Julia için açık pozisyon sayılarını karşılaştırıyoruz. Şu anda R için 150.000’in üzerinde, Julia için ise yalnızca 1.190 açık pozisyon bulunuyor.

Sonuç

Veri bilimi ve analitik, birden fazla araç veya programlama diliyle çözüm üretmeniz gereken, sürekli gelişen alanlardır. Bu nedenle, veri alanındaki kariyerinize yeni başlarken önce öğrenmek üzere bir dil seçmeniz gerekir — bu R, Julia, Python, MATLAB, SAS ya da hatta C olabilir.

Ancak en önemli şey, birini seçip başlamaktır. Zamanla beceri setinizi genişletmeniz gerekecek ve ikinci bir programlama dili öğrenmeniz şiddetle tavsiye edilir. Ayrıca yol boyunca Power BI ve Tableau gibi veri görselleştirme araçları dâhil olmak üzere çeşitli araçlarda da beceri kazanabilirsiniz. DataCamp’in programıyla R ile veri görselleştirmeyi de öğrenebilirsiniz.

R’nin popülerliği ve günümüz iş dünyasındaki açık pozisyonların hacmi göz önüne alındığında, R veri bilimi ve ilgili alanlarda yeni başlayanlar için mükemmel bir ilk tercihtir. Ancak veriyle ilgili bir rolde birkaç yıldır çalışıyorsanız, Julia öğrenmeye yönelmenin mevcut veya gelecekteki işvereninize önemli faydalar sağlayabileceğini görebilirsiniz.