Вовсе нет. Я же писал в ответах, что в рамках одного ноутбука можно запускать куски кода и на R и на SQL и на python. Ставится питон (желательно чистый, без анаконд), ставятся через pip пакеты и пишется микс без проблем, если надо. Правда, нет никаких проблем. Нет ИЛИ, есть И. И Apache Arrow как средство межплатформенного обмена.
А в тексте фокус на самых базовых вещах, фундаменте любых преобразований.
Питон отличный язык, тут нет вопросов. Но вот применительно к DS задачам -- масса неудобств. Они реально неудобства, но пока в детали не погрузишься, все кажется простым и надуманным.
Мне, правда, не хочется ни оставлять серьезные вопросы без ответа, ни разводить холивар. Очень-очень много специфики выплывает на микроуровне. А бесконечная сумма малых величин дает значимый дефект. Приходите в группу в телеграм, если интересно. DS аналитики действительно другими вопросами и категориями мыслят.
Вы читаете через несколько строк. Посмотрите приведенные ссылки. Еще раз, Numpy придумали ученые астрономы, они это сделали по уму и хорошо. Но это исправление нашлепкой сбоку. И нашлепка все равно инородна.
Про параллельные вычисления пока речи нет. В R с этим все отлично. Но, если интересно, можете поглядеть предыдущие публикации.
У Вас есть сложившаяся точка зрения и видение. Оно не изменится ни при каких ответах. Например, потребность в векторизации возникает при решении соотв. задач. Нет задач -- нет потребности. Может тогда и не стоит копья ломать?
Посмотрите предыдущие публикации. R такой же язык общего назначения и на нем можно делать массу всяких вещей. А про ненужности "руке рынка" специфических языков можно в SAS рассказывать.
В природе вообще все описывается колебательными процессами. При низкой добротности все может за один цикл затухнуть экспоненциально. При высокой -- будет перекачка энергий. https://studme.org/412961/meditsina/lisy_zaytsami_zhivut
Но все это не имеет ни малейшего отношения к исходной теме. Описаны недостатки питона, Вы можете сами все воспроизвести и проверить.
нет низкого порога, он везде одинаков и минимально таков: - изучение базовых типов; - изучение конструкций языка; - изучение типовых операций и подходов для решаемых задач.
если и из этого сделать "брифли", то ценность такого специалиста вызывает большие сомнения.
Не существует только 1 и 0. Все время смешанные состояния. Касательно больших контор - там вообще есть все и на всех языках. А еще есть конкурирующие внутренние подразделения :)
Не знаю о какой именно нейросети идет речь, но в R нынче подвезено почти все и многое нативно. Еще такая штука есть: https://www.tidymodels.org/ И через reticulate python код сосуществует вперемешку с R-овским в одном ноутбуке
Мало кто хочет, согласен. Но, с другой стороны, есть масса внешних факторов, которые почти ежедневно требуют изучения нового, перестройки, изменений. Нет теперь такой стабильности, что после школы пошел на завод и там проработал до пенсии. Так что, как в небезызвестной игре ["Перестройка"](https://www.youtube.com/watch?v=7uDrgNkQu14) наступает момент, когда надо прыгать.
Да, Microsoft прикупил RevolutionAnalytics и встроил в SQL. Но для DBA это не сильно важно, а обычные аналитики даже PowerPivot не изучают. Поэтому это неплохой тезис, но не у нас.
Все логично. Я вот вижу основную слабость в недостоточном информационном поле. Многие даже не в курсе, что существует что-то кроме питона. И эта публикация как раз и дает ответ в этом канале -- да есть и да, по ряду параметров лучше.
Вовсе нет.
Я же писал в ответах, что в рамках одного ноутбука можно запускать куски кода и на R и на SQL и на python. Ставится питон (желательно чистый, без анаконд), ставятся через
pipпакеты и пишется микс без проблем, если надо.Правда, нет никаких проблем. Нет ИЛИ, есть И.
И Apache Arrow как средство межплатформенного обмена.
А в тексте фокус на самых базовых вещах, фундаменте любых преобразований.
https://www.rstudio.com/blog/three-ways-to-program-in-python-with-rstudio/
https://www.rstudio.com/solutions/r-and-python/
https://www.rstudio.com/blog/r-notebooks/
Питон отличный язык, тут нет вопросов. Но вот применительно к DS задачам -- масса неудобств. Они реально неудобства, но пока в детали не погрузишься, все кажется простым и надуманным.
Мне, правда, не хочется ни оставлять серьезные вопросы без ответа, ни разводить холивар. Очень-очень много специфики выплывает на микроуровне.
А бесконечная сумма малых величин дает значимый дефект. Приходите в группу в телеграм, если интересно. DS аналитики действительно другими вопросами и категориями мыслят.
Вы читаете через несколько строк. Посмотрите приведенные ссылки. Еще раз, Numpy придумали ученые астрономы, они это сделали по уму и хорошо. Но это исправление нашлепкой сбоку. И нашлепка все равно инородна.
Про параллельные вычисления пока речи нет. В R с этим все отлично. Но, если интересно, можете поглядеть предыдущие публикации.
У Вас есть сложившаяся точка зрения и видение. Оно не изменится ни при каких ответах. Например, потребность в векторизации возникает при решении соотв. задач. Нет задач -- нет потребности. Может тогда и не стоит копья ломать?
питон изначально объекто ориентированный, он так проектировался. почитайте базовые типы. Все есть объект, народ это постоянно разжевывает, например: https://www.pythonmorsels.com/everything-is-an-object/
почитайте про пайпы по приведенным сслыкам. перенос по точке в питоне -- это просто костыль через форматирование.
разница между базовыми типами и суррогатами огромная. почитайте ссылки про missing data, например
в R и прототипирование и скорость и компактность можно получить одним махом в
data.tableприведите аналогичный пакет для бенчмарка -- это будет ответ.
Polars -- слизан с `apache arrow` который сам по себе хорош и универсален. И он не может заменить пандас целиком.
Посмотрите предыдущие публикации.
R такой же язык общего назначения и на нем можно делать массу всяких вещей.
А про ненужности "руке рынка" специфических языков можно в SAS рассказывать.
Можно всякие штуки читать типа таких саммари (кроме what's new):
- https://antonz.org/python-stdlib-changes/
- https://nedbatchelder.com/text/which-py.html
- PEP
- ...
В силу архитектурных особенностей вещи типа полноценной векторизации и NSE принципиально не завезут.
Для задач DS все эти изменения идут почти в параллельном фоне. Ацент совсем на другом.
Давайте не переходить рубикон и не переходить на личности. Начинают сыпаться вопросы министерского уровня, если не выше.
Я постарался в тексте дать все комментарии. Еще там есть масса ссылок на тесты и публикации. Можете прочесть, если действительно интересно.
Мне неясен смысл Ваших вопросов и они сильно удаляются от исходного текста. Вы не согласны -- это очевидно. С чем и почему -- развожу руками.
По приведенным в публикации фактам и тезисам у Вас вопросы есть?
А то задаете мне какие-то отстраненные вопросы как гуглу.
В природе вообще все описывается колебательными процессами.
При низкой добротности все может за один цикл затухнуть экспоненциально. При высокой -- будет перекачка энергий.
https://studme.org/412961/meditsina/lisy_zaytsami_zhivut
Но все это не имеет ни малейшего отношения к исходной теме. Описаны недостатки питона, Вы можете сами все воспроизвести и проверить.
Ну Вы вопросы задаете...
Это ж кого спрашивать и как считать.
И питон надо разделять. Отдельно для DS страту вытягивать.
нет низкого порога, он везде одинаков и минимально таков:
- изучение базовых типов;
- изучение конструкций языка;
- изучение типовых операций и подходов для решаемых задач.
если и из этого сделать "брифли", то ценность такого специалиста вызывает большие сомнения.
Без репрекса сложно понять. Да и код исходной фунции сильно сложнее:
https://github.com/wch/r-source/blob/trunk/src/library/stats/R/quantile.R
там же еще есть параметр
type, который влияет на логику расчетов.просто это серьезный вопрос, требующий тщательной подготовки примеров в коде. Вы точно уверены, что все параметры правильно выставляли: https://www.amherst.edu/media/view/129116/original/Sample+Quantiles.pdf ?
из практики 1-1.5 мес достаточно для уверенного старта.
Не существует только 1 и 0. Все время смешанные состояния.
Касательно больших контор - там вообще есть все и на всех языках. А еще есть конкурирующие внутренние подразделения :)
Не знаю о какой именно нейросети идет речь, но в R нынче подвезено почти все и многое нативно.
Еще такая штука есть: https://www.tidymodels.org/
И через
reticulatepython код сосуществует вперемешку с R-овским в одном ноутбукеМало кто хочет, согласен.
Но, с другой стороны, есть масса внешних факторов, которые почти ежедневно требуют изучения нового, перестройки, изменений. Нет теперь такой стабильности, что после школы пошел на завод и там проработал до пенсии. Так что, как в небезызвестной игре ["Перестройка"](https://www.youtube.com/watch?v=7uDrgNkQu14) наступает момент, когда надо прыгать.
Да, Microsoft прикупил RevolutionAnalytics и встроил в SQL. Но для DBA это не сильно важно, а обычные аналитики даже PowerPivot не изучают. Поэтому это неплохой тезис, но не у нас.
Shiny бесплатен
Все логично. Я вот вижу основную слабость в недостоточном информационном поле. Многие даже не в курсе, что существует что-то кроме питона. И эта публикация как раз и дает ответ в этом канале -- да есть и да, по ряду параметров лучше.