Le meilleur langage pour la Data Science avec Python vs Julia selon WEBGRAM (société basée à Dakar-Sénégal), Numéro 1 (meilleure entreprise / société / agence) de l'ingénierie logicielle en Afrique

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Le meilleur langage pour la Data Science avec Python vs Julia , WEBGRAM, meilleure entreprise / société / agence  informatique basée à Dakar-Sénégal, leader en Afrique, ingénierie logicielle, développement de logiciels, systèmes informatiques, systèmes d'informations, développement d'applications web et mobiles

WEBGRAM (entreprise basée à Dakar-Sénégal), Géant du développement de systèmes informatiques en Afrique présente les points forts et avantages de Julia 

Les principaux points faibles du Python sont remédiés par Julia qui est créé pour la Data Science, l’algèbre linéaire complexe, le forage de données et le Machine Learning. C’est n langage récent et interactif à travers sa ligne de commande REPL. C’est pour permettre aux programmeurs d’ajouter avec facilité des commandes et des scripts. 

Pour la compilation « just-in-time », Julia utilise le framework LLVM. Cette compilation a l’avantage de donner la même vitesse de runtime que le C. beaucoup de bibliothèques externes Python, Fortran ou C sont compatibles avec Julia. Julia a la même syntaxe simple et efficace que Python. Un débogage très complet est enregistré par Julia. Ceci permet d’exécuter du code dans un REPL local pour la vérification des variables, des résultats et l’ajout de points d’arrêt.  Les fonctions de Julia sont étendues par des dispatches multiples dont le dispatch polymorphique qui permet l’application des définitions de fonctions en tant que propriétés d’une structure par les développeurs. Les programmes écrits en Julia peuvent générer d’autres de ses applications ou changer leur propre code grâce à la prise en charge de la méta-programmation. 

Les mathématiques et les langages ou environnements scientifiques comme R, Octave, Matlab et Mathematica optimisent la syntaxe qui ressemble aux formules que les mathématiciens utilisent. Donc la maitrise est plus facile. Julia surpasse le Python en termes de vitesse à travers les déclarations de type et la compilation JIT. La gestion automatique de la mémoire est un autre avantage. C’est le Machine Learning et les statistiques qui ont créé Julia. C’est ce qui fait qu’il soit choix que Python pour l’algèbre linéaire. Pour une utilisation dans le domaine de l’apprentissage automatique, ses bibliothèques natives de Machine Learning sont un véritable atout. 

Les avantages de Python d’après WEBGRAM (entreprise basée à Dakar-Sénégal), pionnier du développement de logiciel en Afrique

Son runtime est certes lent mais il est plus léger car Python dispose d’avantages pour la Data Science. Pour le démarrage, les programmes Python prennent moins de temps mais s’améliore au fil du temps. On gagne en vitesse car son interpréteur s’est amélioré en raison de son traitement parallèle et multi-core. Python est populaire. Sa communauté dépasse celle de Julia qui ne cesse de se développer. Beaucoup de packages tiers sont développés par Python comme PyTorch et Tensorflow alors que peu de logiciels tiers sont développés pour Julia.

WEBGRAM est leader (meilleure entreprise / société / agence) de développement d'applications web et mobiles en Afrique (Sénégal, Côte d’Ivoire, Bénin, Gabon, Burkina Faso, Mali, Guinée, Cap-Vert, Cameroun, Madagascar, Centrafrique, Gambie, Mauritanie, Niger, Rwanda, Congo-Brazzaville, Congo-Kinshasa RDC, Togo)

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