Je rangerai Octave dans la même catégorie que Scilab : un logiciel bien fait, mais qui ne fait pas le poids en terme d'utilisateurs face à la communauté Python/Numpy. Dans le logiciel scientifique libre, seul R a pris une place conséquente face à Python (quasiment tous les statisticiens l'utilisent). Ce qu'on oublie souvent, c'est que pour un tel logiciel soit bon, il faut un support de bonne qualité et notamment des bons livres. Ici encore, Python et R dominent. Un livre comme celui-ci http://www.amazon.com/Introduction-Statistical-Learning-Applications-Statistics/dp/1461471370/ref=sr_1_1?ie=UTF8&qid=1428407657&sr=8-1&keywords=statistical+learning+R n'existe pas pour Octave. Je sais bien qu'on peut adapter, mais cela facilite tellement la compréhension de parler le même langage.
C'est un peu comme OCaml. C'est bien gentil d'enseigner OCaml a des élèves de prépa, mais soyons réalistes. Qui utilise OCaml ? Je sais bien qu'on l'a utilisé pour vérifier la cabine de pilotage de l'A380 et LLVM peut même se contrôler par l'intermédiaire d'OCaml. Même Microsoft qui l'a rendu compatible avec .NET en le renommant F# ils n'arrivent pas le pousser en dehors des mathématiques financières où il vivote. J'ai vu tellement d'élèves sortir de prépa penser que bonne programmation informatique rimait avec récursivité pour tous les problèmes, que je crois qu'il est temps d'utiliser des outils utilisés par une proportion significative des personnes. Pour cette raison, je crois que Python est un bon choix dans l'enseignement de l'informatique pour tous et je suis ravi qu'il ait été adopté.
[^] # Re: Logiciels libres
Posté par InsideLoop . En réponse à la dépêche Agrégation et logiciels libres. Évalué à 1. Dernière modification le 07 avril 2015 à 14:06.
Je rangerai Octave dans la même catégorie que Scilab : un logiciel bien fait, mais qui ne fait pas le poids en terme d'utilisateurs face à la communauté Python/Numpy. Dans le logiciel scientifique libre, seul R a pris une place conséquente face à Python (quasiment tous les statisticiens l'utilisent). Ce qu'on oublie souvent, c'est que pour un tel logiciel soit bon, il faut un support de bonne qualité et notamment des bons livres. Ici encore, Python et R dominent. Un livre comme celui-ci http://www.amazon.com/Introduction-Statistical-Learning-Applications-Statistics/dp/1461471370/ref=sr_1_1?ie=UTF8&qid=1428407657&sr=8-1&keywords=statistical+learning+R n'existe pas pour Octave. Je sais bien qu'on peut adapter, mais cela facilite tellement la compréhension de parler le même langage.
C'est un peu comme OCaml. C'est bien gentil d'enseigner OCaml a des élèves de prépa, mais soyons réalistes. Qui utilise OCaml ? Je sais bien qu'on l'a utilisé pour vérifier la cabine de pilotage de l'A380 et LLVM peut même se contrôler par l'intermédiaire d'OCaml. Même Microsoft qui l'a rendu compatible avec .NET en le renommant F# ils n'arrivent pas le pousser en dehors des mathématiques financières où il vivote. J'ai vu tellement d'élèves sortir de prépa penser que bonne programmation informatique rimait avec récursivité pour tous les problèmes, que je crois qu'il est temps d'utiliser des outils utilisés par une proportion significative des personnes. Pour cette raison, je crois que Python est un bon choix dans l'enseignement de l'informatique pour tous et je suis ravi qu'il ait été adopté.