La batalla entre julia, python y r por el dominio en ciencia de datos y desarrollo
DOI:
https://doi.org/10.32870/recibe.v14i3.422Palabras clave:
Lenguajes de programación, Julia, Python, R, comparación, ciencia de datos, desarrollo de software.Resumen
Este estudio compara los lenguajes Julia, Python y R en el contexto de la ciencia de datos y el desarrollo de software. Evaluando rendimiento, bibliotecas, comunidad y licencias, mediante pruebas de velocidad —incluyendo operaciones matriciales, manipulación de datos y visualización— se observó que Julia es más rápido en cálculos numéricos, ideal para computación científica, mientras que Python ofrece equilibrio, es eficiente en procesamiento de datos y gráficos y tiene un ecosistema robusto y una gran comunidad en línea. Por su lado R sobresale en análisis estadístico y visualización, pero es más lento en tareas intensivas. En el ámbito del desarrollo web, Python domina con frameworks maduros como Django y Flask, mientras que las alternativas en R (Shiny) y Julia (Genie) tienen un alcance limitado, además de la diferencia de licencias; Julia y Python utilizan MIT y PSF que son flexibles, adecuadas para proyectos comerciales, mientras que R emplea GPL que es más restrictiva. En conclusión, Python se posiciona como la opción más versátil para proyectos generales, Julia se destaca por su rendimiento y R mantiene ventajas en los análisis estadísticos. Por lo tanto, la elección del lenguaje depende del contexto y los objetivos del proyecto.Citas
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