PyData Bratislava zorganizovala v pondelok už v poradí šiesty meetup. Témou bol programovací jazyk JULIA, ktorý je vraj ideálny pre Data Science a oproti Pythonu či R-ku vyniká predovšetkým rýchlosťou. Tak som sa teda išiel presvedčiť osobne.

“Julia si čarovná” si asi po večeroch spieva Ján Dolinský, ktorý nám v priestoroch Nervosy odprezentoval, ako tento jazyk rieši ich problém. Je to takzvaný “Two language problem,” kde prototyp beží nad jedným jazykom (R, Matlab, Python, Ruby) a produkcia na druhom (C++,Fortran, Java). Tým pádom sa vždy prototyp musí prekódiť. 🙁

Keďže toto je časovo a tým pádom aj finančne nákladné, na scénu prichádza Julia, ktorá je taká šikovná, že zvládne obe tieto úlohy.

Na tomto jazyku postavili v Tangent Works svoj tool TIM (čo je v skratke Automatický modelovací systém), ktorý ponúkajú na predikciu a modelovanie hlavne pre oblasť energetiky (po úpravách možné univerzálnejšie použitie).

V druhej časti prezentácie sme sa už naplno ponorili do Julie a videli sme, ako sa dajú veľmi jednoducho tvoriť vektorizované výpočty s rýchlosťou na úrovni devektorizovaných, nakodených v Cečku. Prednášajúci tiež vysvetľoval rozdiely a výhody oproti iným jazykom. Na príkladoch porovnával rýchlosť výpočtov a zmenu paradigmy pri programovaní.

To, či jazyk Julia osloví masy, sa uvidí časom. Nie je pre každého, knižníc je málo, ale podpora komunity sa rozbieha.

Napriek tomu, že ma v Nervose jemne znervózňoval hluk, ktorý nás hlavne v diskusiách trénoval v čítaní z pier :), ďakujem za možnosť nazrieť do sveta data science.