2012. szeptember 18.

Scientific computing vs software engineering

Az nlp, a gépi tanulás és a legtöbb analitikai perverzió tkp. alapkutatásokból nőtte ki magát és mostanában kezd igazán teret nyeri az iparban. A hagyományos shopokban kialakult egy már nagyon jól működő praktika a software engineering, ami a tervezéstől a minőségbiztosításon át a projektmenedzsmentig mindent lefed. Persze nincs általános csodaszer és vannak metodológiai viták, de a bevett gyakorlatok kialakultak. A scientific computing ellenben nagyon más utat járt be. Az olyan startupok és érettebb cégek sikerei mint pl Prismatic, Factual, Silkapp, Twitter azt sugallják hogy a funkcionális nyelvek segítségével hatékonyan alkalmazhatók az iparban is a scientific computing eredményei. Ez azonban csak a hipotézisem, melyet alábbi olvasmányaimra alapozok. A következő pár hónapban remélem sikerül pár cégnél és kutatóhelynél személyesen is kérdőíveznem, strukturált interjúkat folytatnom a témában. Ha lenne javaslatot további szakirodalomra, vagy ismersz olyan céget/kutatóhelyet ahol funkcionális programozási nyelvet használnak, kérlek írj nekem a zoltan.varju(kukac)gmail.com email címre.

Mitől kutatás-vezérelt valami, hogy kerül a tudományos módszer ide?
Scientific computing vs software engineering
Ellenvetés - avagy a "klasszikus" háttérrel rendelkezők idegenkedése a (kvázi-) funkcionális paradigmától
Proofs are programs - avagy miért a funkcionális nyelvek
Product design, stb.
Hogyan vizsgáljuk meg a helyzetet és készítsünk tervet a jövőre?

Nincsenek megjegyzések: