Temat: Julia

Od ponad roku za oceanem rozwijany jest nowy język programowania: Julia. Jest poważnym wyzwanie dla Octave i zapewne dla Matlaba. Jest odmienny od R ale wydajniejszy . Czy ktoś może się wypowiedzieć na jego temat ?

Temat: Julia

Dyskutowaliśmy kiedyś na ten temat na forum, ale dyskusja raczej umarła :)

http://www.goldenline.pl/forum/3238196/ciekawostka-jul...

Temat: Julia

Jest już w Julii spora liczba pakietów , ich publikacja wydaje się też prosta, jest Julia Studio dla początkujących (nie polecam , spowalnia aplikację) , no i jest bardzo dobre wsparcie wielowątkowości. Wykorzystanie wszystkich rdzeni lub wielu maszyn jest bardzo przystępne. Coraz częściej musimy przepuszczać przez rożne algorytmy GB i TB... tam to idzie znacznie szybciej !

Temat: Julia

W przypadku dużych zbiorów danych - zapewne tak. Wtedy warto.

Ale w klasycznej statystyce, zwłaszcza medycznej (niskoliczne próby to codzienność) - raczej dla mnie nieprzydatne. R to głównie bionauki (choć oczywiście nie tylko) i ma setki dedykowanych pakietów, w dodatku rozwijanych przez biostatystyków, klinicystów. Wiele metod ma zaimplementowane różne poprawki, wynikające z setek dyskusji i na podstawie setek publikacji. Używają go liderzy branż jak Google, Pfizer, Servier, Roche, Facebook, bank centralny USA i dziesiątki firm z pierwszych stron gazet - to budzi zaufanie - używane przeze mnie metody są sprawdzone na dziesiątą stronę, zaś wybór postaci i implementacja algorytmów oraz poprawek zostały przedyskutowane i obronily się przez lata doświadczeń. W badaniach klinicznych jest to dla mnie bardzo ważna kwestia. Znaczna liczba tutoriali matematycznych dotyczących metod statystycznych posiada przykłady w R. R także świetnie integruje się z niemal każdym językiem programowania i źródłem danych. Dlatego wybrałem właśnie jego. Silne zaplecze naukowe + wsparcie biznesu + wsparcie środowisk naukowych + wsparcie informatyczne + wsparcie... konkurencji (SPSS, Statistica pozwalają korzystać z R w swoich pakietach) = wygoda i spokojny sen.

Może za 5-10 lat, gdy Julia zagości w komputerach gigantów rynku i badań - poświęcę jej więcej uwagi. Będzie po prostu godna zaufania

Ci, którzy przerabiają wielkie wolumeny danych mogą znaleźć w niej wartościowe narzędzie już dziś.Ten post został edytowany przez Autora dnia 14.09.13 o godzinie 00:01