Python of Julia (langzaam) leren voor over 3 jaar

[svenk91]

Ik ben recentelijk begonnen aan een PhD van drie jaar, waar ik voordeel heb als ik nu lichte data analyse zaken leer programmeren. Nu lijkt python mij daar het beste voor (ik vind R niet fijn). Echter wil ik deze tijd ook gebruiken om uitgebreidere programmeer skills te leren voor na mijn PhD. Ik gok ongeveer 4 uur per week te hebben over 3 jaar (grofweg 750 uur). Dat lijkt mij genoeg om een taal in de basis onder de knie te krijgen om daarna als entry level dev werk te vinden en er een expert in te worden. Met een grote wens voor remote werk (hier heb ik al ervaring in met IT werk, alleen niet in programmeren).

Ik vroeg mij echter af of het een interessante optie is om Julia te leren in plaats van Python. Het is een vrij jonge taal waar mensen werken met relatief weinig algemene programmeer ervaring, van wat ik uit surveys op het internet kon vinden. Daardoor lijkt het mij makkelijker mij iets te onderscheiden, zeker als de taal hard blijft groeien. De insteek van een high-level taal waar je wat meer low-level zaken kan kiezen (zowel dynamic als static variabelen ondersteunen) spreekt mij erg aan, handig voor rapid prototyping / PoC's in gedegen code om te zetten, en ondanks dat de library support nog lang niet op het niveau van Python is (al schijnt calls naar Python libraries maken wel goed te werken voor de meer niche zaken).

Ik hoop mijn opties een beetje open te houden kwa exacte toepassing. Ik zal sowieso beginnen met data analyse/science omdat ik dat over 1.5-2 jaar nodig gah ebben voor mijn PhD, maar daarna lijkt ook web development mij erg interessant (ik ken al javascript basics en wil die ook een beetje verder ontwikkelen paralel).

Mijn voornaamste vraag is of jullie het een goede keuze vinden (ook omdat mijn persoonlijke interesse meer uitgaat naar Julia), of raden jullie dit erg af? Alvast dank voor de insights

Edit: Ik heb een achtergrond in Industrial Engineering.

[mat.hi.as]

Voordeel van Python is dat het waarschijnlijker is dat er in je toekomstige bedrijf al mee gewerkt wordt. Hierdoor hoef je minder te 'vechten' om jouw nieuwe taal erdoorheen te krijgen. Sure, voor je eigen analyses kan je Julia (of wat dat ook) gebruiken, maar als andere mensen het ook moeten gaan gebruiken is het handiger om met de stroom mee te gaan.

Noot, ik heb zelf Python geleerd tijdens mn Master, en vervolgens daarmee verder gegaan in het bedrijfsleven.

[Ikbenmeereendje]

Klein scrape-projectje van me is te kijken wat voor termen er voor komen in vactures voor data scientists. Python komt momenteel (dec 2019) voor in ~35% van alle data scientist vacatures (R is ~26% en neemt af). Julia wordt amper 0.5% van alle vacatures genoemd.

Drie jaar geleden zou Julia ook al upcoming zijn, maar ik zie dit nu nog steeds niet terug in het vacaturebeeld zeg maar

Ik denk eerder dat Go je wel zal bevallen, misschien?

[retoohs]

Als je doel is om web developer te worden zou ik geen van beide kiezen, simpelweg omdat andere talen veel meer gevraagd worden voor web development

Echter maakt het ook weer niet super veel uit, als je kan programmeren en je hebt een PhD op zak dan kom je wel aan de bak als developer, ongeacht te taal.

Data science zal ook wel in je bereik liggen. Alleen komt hier nog wel veel bij kijken naast het programmeren.

[CyBeR]

Ik ken Julia niet specifiek maar 't maakt in feite weinig uit; je leert imperatief te programmeren. De taal waarin je dat doet is een implementatiedetail. Als je nu Julia leert en je blijkt later Python of Javascript of C# nodig te hebben pik je dat vrij snel op omdat het idee achter die talen hoofdzakelijk hetzelfde is, alleen de details zijn anders.

Dus kies wat je handiger lijkt voor wat je nu wilt doen. Ik zou daarbij wel in acht nemen welke talen veel gebruikt worden in jouw toepassingsgebied -- dat betekent namelijk dat veel werk al voor je gedaan is in de vorm van libraries en packages.

[ Voor 18% gewijzigd door CyBeR op 02-01-2020 16:01 ]

[downtime]

Ikbenmeereendje schreef op donderdag 2 januari 2020 @ 15:56:

Julia wordt amper 0.5% van alle vacatures genoemd.

Drie jaar geleden zou Julia ook al upcoming zijn, maar ik zie dit nu nog steeds niet terug in het vacaturebeeld zeg maar

Geef het drie jaar en dan wordt Julia, als het zo snel blijft groeien, in misschien wel 1% van de vacatures genoemd. Ofwel: Doe gewoon Python. Er zijn al zoveel talen even hip geweest en weer verdrongen door de volgende hippe taal dat ik niet op zo’n bandwagon zou willen springen tenzij die taal me vandaag al echte tastbare voordelen oplevert. Echte voordelen die ik ook aan een toekomstige werkgever kan uitleggen.

[psychodude]

Julia zou ik ook vergeten. Voor wat betreft de rest, hangt het ook deels af van wat je later graag exact wilt gaan doen. Met web development kun je namelijk alle kanten uit.

Python backend kan zeker, maar frontend heb je er minder aan. Behoudens basis programming skills, niets. JavaScript daarentegen is bijvoorbeeld dan wel weer front- en backend inzetbaar. Dus maakt het makkelijk om beide kanten te benaderen met een enkele taal. Zeker indien je beide rollen wenst te vervullen en als zelfstandige aan de slag gaat kan dit dan ook weer praktisch zijn.

Ben je van plan om bij een bedrijf te gaan werken, dan zul je gericht kunnen gaan solliciteren of extra talen erbij leren. Een stabiele derde taal om daarin bijvoorbeeld te overwegen is Java. Verder voor backend web development PHP uiteraard niet te vergeten, hoewel toch wel enigszins over de gloriedagen heen en met duidelijk dalende populariteit.

[svenk91]

Bedankt voor de feedback allemaal! Ook na raadpleging bij wat vrienden besloten om Julia nog even uit te boom te kijken.

Ik ga mij eerst richten op (HTML+CSS+) Javascript, dan typescript en daar later mogelijk Python bij pakken (maar dat bepaal ik dan of ik er aan toe ben en het nog wil). Wie weet tegen het eind van de 3 jaar nog iets als Rust er bij pakken maar ik denk dat ik mij wel zoet hou met javascript en Python. Wie weet is Julia dan ook enorm gegroeid (of helemaal ingekakt).

[Sissors]

Beetje offtopic, maar je hebt straks een PhD in industrial engineering, en je bent van plan daarna een entry level programmeer job te zoeken? Is er zo weinig werk in je eigen vakgebied? Want ik zou verwachten dat je daar beter kan verdienen en interessanter werk kan doen.

[svenk91]

Sissors schreef op vrijdag 3 januari 2020 @ 12:59:
Beetje offtopic, maar je hebt straks een PhD in industrial engineering, en je bent van plan daarna een entry level programmeer job te zoeken? Is er zo weinig werk in je eigen vakgebied? Want ik zou verwachten dat je daar beter kan verdienen en interessanter werk kan doen.

Mijn master was in innovation management, nu een PhD in Environment, resources, and sustainable development. Maar ik wil graag remote werken in de toekomst (mag best tegen laag salaris). Als ik een goed salaris zou willen had ik mijn vorige consulting baan in NL niet opgezegd om een PhD te gaan doen in Griekenland

[Tk55]

Ikbenmeereendje schreef op donderdag 2 januari 2020 @ 15:56:
Klein scrape-projectje van me is te kijken wat voor termen er voor komen in vactures voor data scientists. Python komt momenteel (dec 2019) voor in ~35% van alle data scientist vacatures (R is ~26% en neemt af). Julia wordt amper 0.5% van alle vacatures genoemd.

Drie jaar geleden zou Julia ook al upcoming zijn, maar ik zie dit nu nog steeds niet terug in het vacaturebeeld zeg maar

Ik denk eerder dat Go je wel zal bevallen, misschien?

Heb je hier meer info over? Ben wel benieuwd naar de rest van de resultaten en eventueel de code

[t_captain]

Ik zou gaan met python. Het is een leercurve zonder al te hoge opstap. De taal staat op stackoverflow en google trends inmiddels op 1 en wordt ook in het gebied van data science en data engineering enorm veel gebruikt.

https://insights.stackove...Cjavascript%2Cc%2Cc%2B%2B

[anandus]

svenk91 schreef op vrijdag 3 januari 2020 @ 13:12:
[...]
[...] een PhD te gaan doen in Griekenland

offtopic:
Compleet offtopic, maar waarom Griekenland? Kreeg je daar makkelijker een beurs?

[SmurfLink]

svenk91 schreef op vrijdag 3 januari 2020 @ 13:12:
[...]


Mijn master was in innovation management, nu een PhD in Environment, resources, and sustainable development. Maar ik wil graag remote werken in de toekomst (mag best tegen laag salaris). Als ik een goed salaris zou willen had ik mijn vorige consulting baan in NL niet opgezegd om een PhD te gaan doen in Griekenland

Waarom ben je dan die PHD gaan doen als je straks een totaal irrelevante baan wil tov je studie?

[svenk91]

Ik wil uiteindelijk wel door in de richting van academisch werk, in de richting van data analyse and visualisatie. Maar wil na mijn PhD het liefst meerdere jaren als digital nomad rondtrekken. Deze PhD is de eerste keer in 5 jaar dat ik meer dan een jaar in 1 land woon, reizen als hobby is uitgegroeid naar migreren als passie een beetje

Maar waar ik tot nu toe meestal 6-12 maanden op 1 plek bleef met lokaal werk/studie wil ik dat eens proberen voor kortere periodes en dat wordt erg lastig zonder remote werk.

Gezien ik toch al wat data analyse moet leren voor mijn PhD en een academische carrière erna, en data visualisatie ook erg helpt daarbij, leek het mij handig om het nu gestaag te leren en dan een tijdje volop expertise erin op te bouwen terwijl ik als digital nomad rondtrek voor een paar jaar. Daarna kan ik altijd nog weer post-docs doen, dat zijn meestal 1 of 2 jaars contracten. Dan kan je best uitblinken als je enige expertise hebt in data analyse en visualisatie die verder gaat dan de standaard basis skils van de meeste academics (1-2 vakken in R of Python als ik zo om mij heen kijk).

[Ikbenmeereendje]

Tk55 schreef op vrijdag 3 januari 2020 @ 13:19:
[...]


Heb je hier meer info over? Ben wel benieuwd naar de rest van de resultaten en eventueel de code

Ik kan de code wel delen of er snel een blogpostje van maken, maar dan doxx ik mezelf keihard op een account waar ik ook over mijn salaris klaag..

Het is gebasseerd op deze post en de code is vrij makkelijk aan te passen naar bijv. functies voor data engineer, devops engineer, you name it.
https://towardsdatascienc...a-scientists-d716d10c191d

[MrAngry]

svenk91 schreef op vrijdag 3 januari 2020 @ 14:28:
Ik wil uiteindelijk wel door in de richting van academisch werk, in de richting van data analyse and visualisatie. Maar wil na mijn PhD het liefst meerdere jaren als digital nomad rondtrekken.

Ik denk dat het een naieve voorstelling van zaken is dat je even een postdoc kan gaan doen na enkele jaren uit de academia te zijn weggeweest. Dan mag je nu wel vast een kruiwagentje gaan vinden, die dat straks met je aan wil.

[retoohs]

svenk91 schreef op vrijdag 3 januari 2020 @ 12:56:
Ik ga mij eerst richten op (HTML+CSS+) Javascript, dan typescript en daar later mogelijk Python bij pakken (maar dat bepaal ik dan of ik er aan toe ben en het nog wil). Wie weet tegen het eind van de 3 jaar nog iets als Rust er bij pakken maar ik denk dat ik mij wel zoet hou met javascript en Python. Wie weet is Julia dan ook enorm gegroeid (of helemaal ingekakt).

Pas op dat je in het begin niet van de ene naar de andere taal/techniek springt. Dat kan je vooruitgang enorm vertragen. Vooral als je maar 4 uur per week te besteden hebt aan programmeren. Zorg dat je Object Oriented Programming goed onder de knie hebt voordat je uitstapjes gaat maken. Python lijkt me een goed beginpunt aangezien je dit ook kan gebruiken voor je data analyse.

Goede fundamenten is voor een toekomstige werkgever veel waardevoller dan weten hoe je een knop moet stylen (tenzei je nu al weet dat je alleen front-end web developer wilt worden )

Verwacht trouwens niet dat je straks goede kans maakt op een remote baan als jr. developer. Als je net begint dan kan je eigenlijk nog niks en heb je veel begeleiding nodig. Dit gaat lastig op afstand.

[Wilke]

Python is een prima startpunt en wordt veel gebruikt. Julia is een niche-taal en daar zou ik niet op focussen.

[kmf]

t_captain schreef op vrijdag 3 januari 2020 @ 13:51:
Ik zou gaan met python. Het is een leercurve zonder al te hoge opstap. De taal staat op stackoverflow en google trends inmiddels op 1 en wordt ook in het gebied van data science en data engineering enorm veel gebruikt.

https://insights.stackove...Cjavascript%2Cc%2Cc%2B%2B

Oftewel, Python staat op nummer 1 als de taal met de meeste problemen waar je zelf niet uit kan komen of in de docs kan vinden