У Go и Python есть одна общая черта: ни один из них не был создан для науки о данных / машинного обучения, и оба не имеют базовых возможностей для манипулирования матрицами, векторизованных функций и функционального программирования. Оба могут делать это с помощью внешних библиотек, но ни одна из них не предлагает интуитивно понятного взаимодействия с клиентами. Кроме того, 0-индексация не особенно подходит для науки о данных, поскольку создает психологическую перегрузку для разработчика без каких-либо преимуществ. Итак, вот в чем дело: экосистема Python уже представляет собой лоскутное одеяло, а экосистема Go может догнать его с еще большим количеством лоскутов (проверьте Gota и т. Д.).
Интуитивно понятные языки для науки о данных были созданы для манипулирования наборами данных с нуля, то есть S / R и MATLAB. R оставляет Python в тени с точки зрения опыта разработчиков в работе с данными.
Аргумент, что R на самом деле не является языком, разработанным для программного обеспечения для повышения производительности, справедлив. И здесь появляется Джулия, которая объединяет в себе лучшее из обоих миров, невероятно быструю, простую в использовании и хорошо оснащенную параллельными и параллельными функциями.
Так что, хотя я лично люблю Golang и желаю ему всего наилучшего, я думаю, что у Джулии гораздо больше шансов свергнуть Python в области науки о данных и машинного обучения в среднесрочной перспективе.
