Julia

• Larguísimo, arriba, significa algo así como 10 o 20 años. Vamos, como cuando comencé con R allá por el 2001.
• R es, reconozcámoslo, un carajal. Pocas cosas mejores que esta para convencerse.
• No dejo de pensar en aquello que me dijo un profesor en 2001: que R no podría desplazar a SAS porque no tenía soporte modelos mixtos. Yo no sabía qué eran los modelos mixtos en esa época pero, desde entonces, vine a entender y considerar que “tener soporte para modelos mixtos” venía a ser como aquello que convertía a un lenguaje para el análisis de datos en una alternativa viable y seria a lo existente. Y mirad esto.
• Obviamente, lo de los modelos mixtos no es más que una metáfora. Realmente significa algo así como “el sistema X tiene muchas cosas y su alternativa, Y, es un mero juguete”. Pero no hay nada que impida que Y comience a implementar todo aquello que le falta. Además, mucho más rápida y eficientemente. P.e., ¿cuánto tardó R en dotarse de su gramática de los gráficos? Pues bien, Juilia ya los tiene. (¿Cómo se dice leapfrog en español?)
• Dicho de otra manera, R ha sido el estado del arte en computación estadística en los últimos años. Ha avanzado por prueba y error. Pero ahora, cualquier rival ya sabe qué tiene que hacer exactamente para llegar a donde está R.
• Julia corre sobre LLVM. Es decir, que se beneficia automáticamente de cualquier mejora realizada sobre la máquina virtual (si es que se me permite llamar así a LLVM).
• Esta semana he estado programando en C unas rutinas que tienen que ser llamadas desde R. Pero, ¿no sería el mundo más hermoso no tener que cambiar de lenguaje para tener rendimiento de C?
• Arriba comparo R y Julia como extremos de un arco (en el que a la izquierda de R quedan aún irrelevancias como SAS o SPSS). Python ocupa una posición intermedia entre ambos. Desde un punto de vista meramente técnico, si alguna dimensión es Python mejor que R, Julia es todavía mejor que Python. Salvo, de nuevo, la cantidad de flecos y cascabeles de los que ya dispone Python y que todavía no están presentes en Julia. Pero, como se ha dicho arriba, desde la perspectiva del larguísimo plazo, es una objeción irrelevante que apunta a un estado transitorio de las cosas.

Y supongo que podría seguir.

A las entradas que he hecho sobre Julia estos últimos días, quiero añadir esta en la que publico mi primer programa en dicho lenguaje.

Me ha dado por reimplementar el programa para realizar un muestreo de Gibbs que aparece en Gibbs sampler in various languages.

Lo primero ha sido instalar Julia, para lo que basta con seguir las instrucciones que aparecen en su página de github. Y aviso: tarda bastante en descargar y compilar todas sus dependencias.

Unos días después de la primera noticia acerca de Julia en esta bitácora me llegan, como suele ser habitual en estos casos, otras.

En primer lugar, hay una discusión interesante sobre R en la lista de desarrolladores de Julia. Y hay un vídeo de Jeff Bezanson sobre Julia de un seminario en Stanford que podría estar pronto disponible en el canal de Youtube de dicha universidad (y que, de momento, puede verse yendo a la bitácora de Julia y después, navegando a Stanford Talk Video y available here).

No sé si conocéis Julia, un lenguaje de programación orientado al cálculo científico. Os dejaré echarle un vistazo a su página.

¿Ya?

Bueno, pues estoy un poco enfadado con ellos. Me pasa un poco como a los catalanes que se quejaban de que en las fotos de ABC siempre sacaban a Jordi Pujol (todavía más) feo (de lo que por sí era): en las comparaciones no le hacen excesiva justicia a R. Me he tomado la molestia de reescribir el código para una de las comparaciones que realizan, pi_sum, utilizando código vectorizado.