Julia — отличный язык, который быстро набирает обороты в области статистических вычислений. На самом деле Джулию очень часто используют биологи, ученые-медики и химики; тем не менее, Julia для науки о данных, хотя еще не совсем широко используется, с каждым днем становится все более и более осуществимой. У Джулии, безусловно, есть преимущества перед основными языками статистики и обработки данных, которые мы используем сейчас:
Python, R и Scala.
Julia — это функциональный язык с синтаксисом почти Python, который работает почти так же быстро, как низкоуровневый язык общего назначения, такой как C. Хотя я воздерживаюсь от того, чтобы сказать, что Julia во многом похож на Python, он определенно похож. Джулия также невероятно точна с плавающей запятой и вычислением больших чисел, чего в Scala не хватает. R может быть немного сложным: в целом R великолепен, но в некоторых отношениях он отстает. Основываясь на S, R столкнулся с некоторыми интересными проблемами, но их нельзя решить. Кроме того, R не так универсален, как Python. Python также примерно так же хорош, как Scala и R, но имеет огромную проблему со скоростью, которая может даже привести к завершению работы супервизоров на удаленных серверах. Хотя обычно это не проблема, производительность Python — это совершенно другая баня червей, и оптимизация может быть довольно утомительной.
Это не означает, что Python, R и Scala — все плохие, и это определенно не так. Но трудно игнорировать все замечательные преимущества, которые дает Джулия.
И все это подводит нас к новому обсуждению:
Удаленное вычисление
Удаленные вычисления — это потрясающе, они позволяют производить вычисления, которые никогда не будут выполняться на вашем компьютере, безупречно. Для исследователей данных Pythonic Google Colab определенно не является новой концепцией или продуктом. Google Colab — это совершенно новый ноутбук IPython с виртуальным ядром в качестве интерфейса для вычислений на серверах Google. Colab также бесплатен, что ставит его перед аналогичными сервисами. В довершение ко всему, Colab имеет интеграцию с Google и абсолютно не требует настройки. Просто зайдите на сайт и зарегистрируйтесь, и все готово!
Colab отлично подходит для Python, я использую его очень часто, вместо того, чтобы запускать сервер ноутбука. Что, если Джулия воспользуется чем-то подобным, если число пользователей Julia растет, и каждый день выпускается все больше и больше пакетов для анализа данных?
Представляем: JuliaBox
Juliabox похож на Colab, но вместо Python он запускает Julia. Как и Colab, JuliaBox бесплатна. Я думаю, что Google мог бы улучшить масштабируемость. Было бы неплохо приобрести более высокоуровневую версию Colab просто для удобства. Juliabox имеет именно это, и цены определенно вне справедливых.
Опытные специалисты в области данных часто упускают из виду концепцию удаленных записных книжек. Скорее всего, мы обратимся к нашему почтенному серверу, оснащенному графическими процессорами RTX и 32-ядерными центральными процессорами. Или даже делать наши вычисления на нашем личном сервере.
На мой взгляд, такие платформы, как Juliabox или Google Colab, делают науку о данных более доступной. Я часто задаю вопросы своим друзьям, будь то специалисты по обработке данных или стремящиеся им стать. Меня удивляет, как мало вопросов на самом деле касается программирования, но больше — о концепциях. Одна из этих концепций, по которой я получаю много вопросов, — это Jupyter.
Юпитер ?! Это эквивалент вопроса о вашей среде IDE, а не о языке, на котором вы пишете. Конечно, в этом нет ничего плохого, но это показывает, что эти концепции настройки довольно сложны для новых пользователей. А для R, Julia и Scala настройка тоже может быть довольно длительной. По моему опыту, у Джулии самый простой, R находится посередине, а Scala определенно самый сложный.
Так что удаленный вариант, обо всем позаботившемся заранее, определенно желателен, и Juliabox определенно может привлечь к Джулии гораздо больше людей. После того, как я первоначально заметил это, я хотел рассказать всем своим друзьям, но затем понял, что у меня нет никого; поэтому я решил поделиться с вами этой замечательной программой!
