Lenguaje de programación Julia: esta es la nueva habilidad que los fondos de cobertura están pidiendo – eFinancialCareers
Ningún trabajo requiere Python o R, en el sentido de que no podría usar otro idioma o incluso que su empleador debería considerar seriamente a Julia. Y Python (o R o C ++ o MATLAB, etc.) no es contradictorio al uso de Julia. Creo que donde has usado esos idiomas Julia es razonable, ciertamente si los usas juntos.
En resumen, Julia es muy buena en versiones antiguas estables; incluso mejor en la última versión estable 0.5 (también será compatible durante un año), se espera 1.0 el próximo año (será compatible durante 5 años), no es necesario esperar. Vea a continuación lo que se agrega en 0.5, pero observe también que el ecosistema ha estado funcionando muy bien, por ejemplo, un nuevo depurador.
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Ahora es un buen momento para aprender Julia o comenzar a experimentar: Tutoriales de lenguaje de programación Julia
Quiero corregir algunos malentendidos y luego encontré la respuesta en:
esta pregunta ¿El lenguaje futuro de la programación cuantitativa? en el intercambio cuantitativo de pila de finanzas:
” Cerrado como basado principalmente en opiniones” (ya que stackexchange tiene una política activada) con un colaborador que dice:
“Idiomas específicos del dominio: Julia . Desafortunadamente, Julia se comercializa con “bucles internos numéricos de velocidad C”. Atrae al mismo subconjunto de la multitud de Python que argumentaría con estos usuarios de Julia que esto es irrelevante, ya que siempre pueden caer en Cython. Ambas multitudes defienden un paradigma condenado y atraen a desarrolladores de baja calidad. (Digo, desafortunadamente , porque Julia tiene una gran cantidad de cosas de las que la gente no se da cuenta: métodos múltiples paramétricos de tipo, corutinas simétricas, interfaces limpias con idiomas extranjeros, influencias de Lisp y soporte de metaprogramación, etc.) ”
Dejar caer a otro idioma, mencionó Cython, es lo que se llama el “problema de dos idiomas”, incluso Cython es un idioma diferente con diferente sintaxis / semántica .]
Sí, bucles internos rápidos, pero ya no solo; Una de las principales contribuciones de 0.5, ahora como código vectorizado rápido (estilo MATLAB):
Julia 0.5 Videoresúmenes
“En 0.4, la versión funcional que usa el map es 22 veces más lenta que la versión vectorizada, que usa código generado especializado para una velocidad máxima. Ahora [incluso un poco más rápido] “.
[Y “específico del dominio”, no estoy de acuerdo con … sí, excelente para los dominios a los que se dirigen, y sostengo que el lenguaje es tan general como usted lo desea; es posible que no desee crear un sistema operativo en Julia, pero cercano a casi cualquier otra cosa.]
La tercera JuliaCon anual, en 2016, atrajo a oradores principales bien conocidos (ajenos a la comunidad de Julia):
Guy L. Steele Jr.
y
Thomas J. Sargent, profesor de economía en la Universidad de Nueva York y miembro principal de la Institución Hoover. En 2011, la Real Academia de Ciencias de Suecia le otorgó el Premio Nobel de Ciencias Económicas por su trabajo en macroeconomía. Junto con John Stachurski fundó [http://lectures.quantecon.org/], Julia and Python ”
Sí, el año pasado (supongo que este año están gastando el dinero … o sé que van a hacer que la versión 1.0 suceda, se espera el próximo año)
Julia Computing recibió $ 600k de la Fundación Moore (moore.org)
https://news.ycombinator.com/ite…
