Всем привет! Наткнулся на статью и возникли вопросы к опытному человеку и всем членам сообщества, разбирающимся в DS.Вообще я не математик, не программист даже близко. Я врач. При написании кандидатской пришлось изучать нечто под названием "медицинская статистика".. критерии манна-уитни, хи квадрат Пирсона и т.п. Потом перешёл к логистической регрессии и регрессии кокса по мере научной работы. В принципе вся медицинская наука на этом и ограничивается. Но мне стало очень интересна Data science.
И я начал изучать R, в котором я до сих пор новичок. Научился строить на дилетантской уровне делать на R модели бустинга, случайные леса, машины опорных векторов и т.д. Даже попробовал базовое соревнование на Kaggle про цену домов..) и даже в 1500 вошёл..)Но хочется изучить эту тему глубже, систематизировать знания.
Поэтому подскажите пожалуйста по таким вопросам:
1) почему все серьезные курсы обучения проходят на python? Почему не на R? Лично мне, как ни разу не программисту, будет тяжело начать изучать новый язык, перейти с r на python? Да и стоит ли? Чего такое классное в этом питоне, чего нет в r? Реально ли продолжить в R и добиться приличных результатов в анализе данных и машинном обучении или R безнадежно устарел?
2) какие курсы по машинным обучения посоветуете с применением r, а не питона?
3) в статье все достижения и победы описаны в основном в соревнованиям по распознаванию текста/звуков и т.п. Есть ли такая специализация в машинном обучении, когда человек специализируется на распознавания х, а другой на прогнозировании цифр/ классификации? Почему у вас все соревнования именно по распознаванию?
Всем привет! Наткнулся на статью и возникли вопросы к опытному человеку и всем членам сообщества, разбирающимся в DS.Вообще я не математик, не программист даже близко. Я врач. При написании кандидатской пришлось изучать нечто под названием "медицинская статистика".. критерии манна-уитни, хи квадрат Пирсона и т.п. Потом перешёл к логистической регрессии и регрессии кокса по мере научной работы. В принципе вся медицинская наука на этом и ограничивается. Но мне стало очень интересна Data science.
И я начал изучать R, в котором я до сих пор новичок. Научился строить на дилетантской уровне делать на R модели бустинга, случайные леса, машины опорных векторов и т.д. Даже попробовал базовое соревнование на Kaggle про цену домов..) и даже в 1500 вошёл..)Но хочется изучить эту тему глубже, систематизировать знания.
Поэтому подскажите пожалуйста по таким вопросам:
1) почему все серьезные курсы обучения проходят на python? Почему не на R? Лично мне, как ни разу не программисту, будет тяжело начать изучать новый язык, перейти с r на python? Да и стоит ли? Чего такое классное в этом питоне, чего нет в r? Реально ли продолжить в R и добиться приличных результатов в анализе данных и машинном обучении или R безнадежно устарел?
2) какие курсы по машинным обучения посоветуете с применением r, а не питона?
3) в статье все достижения и победы описаны в основном в соревнованиям по распознаванию текста/звуков и т.п. Есть ли такая специализация в машинном обучении, когда человек специализируется на распознавания х, а другой на прогнозировании цифр/ классификации? Почему у вас все соревнования именно по распознаванию?
Спасибо.