Присоединяюсь к вопросу. Пока что показатели популярности, к сожалению отрицательные, хотя мне нравится этот язык и я даже использовал его в реальной работе.

Если смотреть на этот рейтинг: https://madnight.github.io/githut/#/pull_requests/2019/2

Мне каждый день приходит миллион уведомлений от гитхаба с проектом mlj, очень активно его пилят

Каждый сам кузнец собственного счастья. Всё зависит от того, что хочется на этом языке писать. Если судить по популярности, то по цитированному рейтингу нужно брать JavaScript или PHP, они точно популярней Julia )))

Если ориентироваться на differentiable programming или neural ordinary differential equations, то вполне стоит вкладываться. Если поюзать ML, то с облаков брать что-нибудь вообще не связанное с программированием, там такого всё больше и больше, "регрессию по базе данных посчитать" 😐

Кто-нибудь читал эту книжку? Стоит ли брать?
https://www.packtpub.com/big-data-and-business-intelligence/julia-programming-projects

Я бы у пакта не брал бы ничего ) тут скидывали рекомендованные книги от самих разработчиков языка

На торрентах можно взять, или на либгене

За деньги с осторожностью

конкретно эту книжку не находил

Цена вопроса?

В области распределённых вычислений в перспективе у Julia нет альтернатив. Python  и R - это настоящее и прошлое в данном сегменте. Поэтом я бы не смотрел на высосанные из пальца рейтинги там, где всё более, чем очевидно.

10?

Не забудь Scala с джавой еще похоронить :)

Ну и С++ с CUDA туда же. Блин, одна Джулия останется

Это как тёплое с мягким - близко, но нет.
Распределённые вычисления со сложной математикой и BigData - близки, но это разные сущности. Scala и Java заточены не под сложные вычисления, а под вычисления с большим объёмом данных. Разница очень тонкая, но она точно есть.

Julia - это достаточно сложные с точки зрения обывателя научные вычсиления, аналитика же BigData, для которой Scala и Spark - всё больше под объёмы данных, но никакой реальной научной аналитики там нет. В лучшем случае на выходе будет то, что удобно обработать нормальными научными языками типа Julia и R

Я кстати все программы для аспирантуры пишу только на julia

С одной стороны быстро от бумаги к реальному коду, с другой стороны - гораздо быстрее питона

А как же GUI?

Попробуйте в качестве вызова самому себе написать что-то новое на Java 😊 Главное - держать  себя в руках и не бросаться на студентов и аспирантов.