Why do we need Best practices for Scientific Computing?

A paper on “Best practices for Scientific Computing” was recently published on arXiv. This paper, although authored by many (13 authors for a 6 page paper, one of which are references), isn’t in any way ground breaking. It compiles a set of thumb rules brought from the software development world and tries to shuffle them as a panacea for scientist bad coding practices.

Yes, scientist usually have bad code. But scientists aren’t programmers, and even computer scientists have bad code sometimes. Scientists usually aim at solving a problem and the code is just the tool (usually used like a hammer), and is many times neglected when publishing day arrives.

One of the problems is that although the paper is full of good tips on how to organize your programming activities, it brings into context some notions that many scientists don’t really ever used. The notion of versioning for example, that is so common on the programming world isn’t well understood in other areas. This is just an example, but I feel that the authors (13?, have I talked about that yet?) are mainly preaching for the already converted.

In any case this paper also reveals another problem with science today. A 6 page how to paper authored by 13 (yep, that number again) reveals how some science is being done today. Publish at all cost. Publish even if it is just a compilation of a best practices manual. Publish or get your name into someone else paper. Is this pageview driven science good for society and for science?

Yes, this particular case might be useful for someone that hasn’t thought before on how to organize his code, but otherwise it is just that kind of smart science to improve citation numbers (times 13).

A plasticidade cerebral dos afinadores de piano

Tuning the brain: how piano tuning may cause changes to brain structure: “We already know that musical training can correlate with structural [brain] changes, but our group of professionals offered a rare opportunity to examine the ability of the brain to adapt over time to a very specialised form of listening. ” (Sundeep Teki.)

O cérebro é uma máquina fantástica cuja plasticidade não deixa de admirar quem o estuda, seja este caso dos afinadores de pianos, seja o caso dos cérebros dos taxistas de Londres que desenvolvem o hipocampo mais que o comum dos humanos.

Um (pé de) hominídeo do período da Lucy

A few million years ago, our ancestors stopped climbing trees and started walking upright, on two feet. To work out how and when this happened, researchers look for fossils — and recently they found a surprising set of foot bones in Ethiopia. The foot is about 3.4 million years old, making it roughly the same age as ‘Lucy’ and her species, Australopithecus afarensis. But while Lucy’s species had feet much like modern humans, the new foot has an opposable big toe, like a chimp. So do the foot bones represent a new species of hominin? Watch the video and decide.

Ler o artigo original

O Público também tem uma história sobre esta descoberta

Algumas Alternativas ao Matlab

O Matlab é o cavalo de batalha de muitos cientistas e engenheiros, mas há alternativas que podem ser exploradas. Aqui ficam algumas alternativas ao Matlab sem nenhuma ordenação em particular.

Scilab

Octave

JMathLib – Um clone Java do Octave, SciLab e Matlab

TeLa the Tensor Language

Algae

Lush (Lisp Universal SHell)

Yorick

Rlab

Maxima

Euler

S-Lang library

Python com NumPy e SciPy

The R Project for Statistical Computing – um dos meus favoritos!

Conclusão

A escolha de cada um vai depender muitas vezes de outros factores que não simplesmente as características técnicas de cada programa, sendo que a integração destas ferramentas no ciclo de trabalho normal do cientista e da sua equipa, do tempo para aprendizagem do novo programa/linguagem ou a possibilidade de suporte local ou remoto, poderão eliminar algumas opções. A verdade é que as ferramentas existem, o interessante é que se faz com elas.

Micro (e não nano) F1 feito por uma impressora 3D

As impressoras 3D estão cada vez mais avançadas e esta é capaz de produzir objectos mínimos (micro do grego mikrós, na ordem dos 10-6m e não nano que é 10-9m, como a peça original é intitulada).

Agora giro era construir uma série de peças Lego a esta escala e depois arranjar um sistema de as manusear, talvez através de algum processo de auto-organização.

As células vegetais e animais têm tamanhos tipicamente na gama dos 1-100 micrometros (lá está, micro outra vez!) pelo que o output desta impressora poderá ser útil para fabricação de artefactos que interajam ao nível celular (extra-celular), ou então poderiam servir para em colónias de bactérias fazer libertação de substâncias de forma localizada ou… bem… começo a falar do que não sei e certamente muitos cientistas estarão atentos às possibilidades que esta micro fabricação permitirá.

via New Scientist

2011 The year of big data

I would to add that it was the year of the ramp up of big data. We we’ll see big data more and more and more and more and more in the future years. I believe that we’ll see a growth of the big data easy of use tools. Successful products will without a doubt bring the ease of a browser, or a email client to the tools for data scientists.

go on and read the original that made me share this with you