Possui bibliotecas de terceiros como Numpy, Pandas, Scikit-Learn, Tensorflow, Keras e Pytorch, que facilitam o trabalho com grandes conjuntos de dados, construir modelos complexos de aprendizado de máquina e executar a análise de dados.Neste artigo, compararemos Python e Julia em análise de sentimentos, computação em nuvem, inteligência artificial e muito mais.O Python possui uma das coleções mais extensas de módulos e pacotes, o que o torna muito popular para computação científica, aprendizado de máquina e análise de dados.Vejamos um exemplo:
Nesse caso, o Julia Code é o vencedor claro novamente, com sua macro @time fornecendo uma maneira fácil de medir o tempo de execução.E neste momento, você pode chamar Julia de uma linguagem de programação dinâmica, de alto nível e de alto desempenho.
