数据科学的灵丹妙药
我最近开始使用Elixir，一些模式让我想起了在数据科学项目中广泛使用的Python。例如，列表理解或匿名函数。
考虑到Elixir的高性能以及运行多个进程和处理异步任务的能力，在我看来，它非常适合数据科学项目。
我是不是漏掉了一点？有人有这方面的经验吗？
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2017-11-22 03:00:54
我提倡使用正确的工具来完成这项工作。进行数据科学通常有两个要求：
- 库(因为您不想在每个corner)
- Performance上重新发明轮子(特别是在处理大量数据时)
Python和R是正确的工具。它们提供了数量最多的高质量库，尽管它们本身速度很慢，但由于使用快速语言(如C和Fortran )编写和优化的库，它们的性能很好。
有些人喜欢像Julia和Scala这样的替代品。这些语言本身速度更快，并且有相当数量的库，尽管您可能仍然会遇到一些情况，即Python或R中有合适的库，但Julia或Scala中没有合适的库。
使用像Elixir这样的语言，你在很大程度上是靠自己的。数据科学特定库的数量是有限的，Elixir社区-尽管很棒-主要专注于分布式计算和web开发，所以不要指望那里有很多支持。
简而言之，你能吗？从技术上讲，是的，实验没有坏处，但你正在让你的生活变得更加困难。
还请记住，与流行的观点相反，当涉及到单线程性能时，Elixir并不是一种快速的语言。根据手头的任务，您会发现Ruby在某些情况下同样快，甚至更快。
不要误会我的意思，Elixir是一门伟大的语言，它最擅长的地方令人惊叹，只是它不是一种我第一次接触数学计算的语言。
Stack Overflow用户
发布于 2016-03-02 20:15:14
数据科学是一个非常广泛的话题，涉及到很多事情，我想补充我的2美分你肯定可以在灵丹妙药中做数据科学，但它可能不像其他一些工具那样做得很好，但你可以得到相当远的数据清洗和数据格式化的灵丹妙药。
还有其他人正在使用elixir/erlang https://moz.com/devblog/moz-analytics-db-free/做与数据相关的工作，还有一个disco允许您在erlang https://github.com/discoproject/disco中运行MapReduce作业
https://stackoverflow.com/questions/35725478
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