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Julia entfaltet seine Stärken besonders auf den Gebieten von Daten-Analyse, Modellierung, Maschinellem Lernen und wissenschaftlichem Programmieren. Da Julia eine allgemeine Programmiersprache ist, kann jeweils der gesamte Prozess oder Workflow in Julia implementiert werden, von der Aufbereitung und Vorbereitung der Daten über die Auswertung bis zu Plots und anderen Ausgabeformaten. Die Vorgehensweise ist vollständig in Programmen dokumentiert, so dass alle Schritte nachvollziehbar und reproduzierbar sind. Für verschiedene Szenarien, Eingangsdaten oder Parameter kann der Prozess variiert und iteriert werden. Auch für die Fehlersuche ist das ein entscheidender Vorteil.

Die Arbeit mit Julia und die Investition in Know-How ist vergleichsweise zukunftssicher, denn Julia ist offen, d.h. für jeden anderen Anwender, Geschäftspartner, Tester, Schüler, Evaluator nutzbar.

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Klassifizierungsverfahren

  • Nächste-Nachbarn-Klassifikation
  • Bayes-Schätzer
  • Entscheidungsbäume

Statistik

  • explorative Datenanalyse
  • Induktive Statistik, Hypothesentests
  • Zeitreihenanalyse

Modellierung

  • wissenschaftliches Programmieren

Julia

  • Einführung in Julia

siehe auch: Anwendungsfälle, Statistik

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