So revolutioniert die Sprache
unsere aktuelle Data Science Landschaft
Sprache unsere aktuelle Data Science Landschaft
von Stephan Sahm
Gründer der 
Jolin.io IT-Beratung
Jolin.io IT-Beratung Jolin.io
- Fokus auf Julia Beratung, High Performance Machinelles Lernen und Datenverarbeitung.
- Bauen End-zu-End Lösungen, inklusive Daten Architektur, MLOps, DevOps, GDPR, User Interface, ...
- 10+ Jahre Erfahrung in Data Science
5+ Jahre in IT-Beratung
5+ Jahre mit Julia
MI4People
Steckbrief
- Entwickelt am MIT
- Jüngst 10 jähriges Jubiläum
- Version 1.0 in 2018
- Generische Programmiersprache
- Fokus auf angewandte Mathematik
- Alternative zu Python, R, Fortran, Matlab
3 Revolutionen auf einmal
30x-300x schneller als Python
Alles in einer Sprache
Multimethoden statt Vererbung vereinfacht Code-Wiederverwendung und Wartung
Wo in Produktion eingesetzt wird
| Branchen | Pharmazie, Energiesektor, Finanzsektor, Medizin & Biotechnologie |
| Anwendungsfelder | Modellierung/Simulation, Optimierung/Planung, Data Science, High Performance Computing, Big Data, Echtzeitverarbeitung |
Mandelbrot Beispiel
Julia 30x schneller als Python & Numpy
100% Julia versus Mixture aus Python und C
Python
Zeit:
1000x1000 in 4.5 min (267 sek)
200x200 in 10 sek
200x200 in 10 sek
Optimierung in Python ist generell abhängig von performanten Paketen wie Numpy und Numba.
bessere Performanz
=
bessere Ausnutzung performanter Pakete
Julia
Zeit:
1000x1000 in 9 sek
200x200 in 0.4 sek
200x200 in 0.4 sek
Optimierung in Julia ist generisch.
bessere Performanz
=
bessere Verwendung von Julia
Dankeschön für Ihre Aufmerksamkeit
Ich freue mich auf ein persönliches Gespräch mit Ihnen