Ce limbaj de programare ar trebui să înveți dacă ești la început de drum: Sfaturi practice pentru un start cinstit în carieră

Dacă ești la început de drum într-ale învățării unui limbaj de programare, află că Python câștigă teren în știință, dar alegerea limbajului potrivit depinde de domeniu, scop și dimensiunea datelor.

Pentru tot mai mulți cercetători, abilitățile de programare nu mai reprezintă un avantaj, ci o necesitate. Cu toate acestea, alegerea limbajului de programare ideal nu este universală, ci depinde în mod direct de activitatea desfășurată.

Utilizator de instrumente sau dezvoltator? Diferența contează

Specialiștii din domeniul informaticii și bioinformaticii atrag atenția că stilul de programare variază în funcție de scop: unii dezvoltă instrumente software, în timp ce alții doar le utilizează.

Cei care construiesc aplicații complexe, cum ar fi cele pentru alinierea secvențelor genetice sau procesarea masivă de date, apelează adesea la limbaje compilate precum C++, Rust sau Fortran.

Acestea oferă performanțe ridicate, dar presupun o înțelegere profundă a modului în care funcționează memoria și procesele interne ale unui calculator.

De cealaltă parte, majoritatea cercetătorilor se concentrează pe analiză și prelucrarea datelor, nu pe dezvoltarea de software. În astfel de cazuri, limbaje de tip scripting, precum Python, R sau Matlab, sunt mult mai potrivite, scrie revista Nature.

Acestea sunt mai ușor de învățat și permit o interacțiune rapidă: comanzi, vezi rezultatul, modifici. Totuși, ele sunt mai lente decât limbajele compilate, deoarece codul este interpretat linie cu linie, fără optimizare prealabilă.

Ce folosesc colegii tăi și cât de mari sunt datele?

Un alt criteriu important în alegerea limbajului de programare este contextul profesional. Dacă majoritatea colegilor utilizează R în analiza transcriptomică, de exemplu, este logic să te aliniezi acestei alegeri pentru a beneficia de suportul comunității și de bibliotecile deja dezvoltate. În schimb, în alte domenii, cum ar fi psihometria, Matlab este adesea preferat.

De asemenea, dimensiunea seturilor de date poate înclina balanța. Limbaje precum Python sau R sunt potrivite pentru volume moderate de date, dar dacă un proiect implică mii de fișiere sau baze de date de ordinul terabiților, eficiența oferită de Rust sau C++ devine esențială.

De exemplu, în genomică, gestionarea eficientă a memoriei poate face diferența între un calcul realizabil și unul imposibil.

În paralel, apar inclusiv soluții inovatoare menite să îmbunătățească experiența de lucru. Un exemplu este marimo, un tip nou de „caiet de cod” inspirat de Jupyter, care oferă interactivitate ridicată și o mai bună gestionare a versiunilor, aspect crucial pentru reproducibilitatea științifică.

Pe lângă toate acestea, disponibilitatea resurselor educaționale și comunitatea utilizatorilor joacă un rol important.

Limbaje precum R beneficiază de o comunitate activă și incluzivă, cu numeroase ghiduri și tutoriale traduse în diverse limbi, aspect ce reduce barierele de acces pentru cercetători din întreaga lume.

Așadar, nu există un limbaj „universal” pentru cercetare. Alegerea trebuie făcută în funcție de domeniul științific, tipul de analiză, volumul de date și infrastructura disponibilă.

Python poate fi o alegere excelentă pentru început, dar este esențial ca fiecare cercetător să își evalueze nevoile concrete înainte de a se angaja pe termen lung într-un ecosistem tehnologic.