<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />J'entends de plus en plus parler d'ingénieurs ayant Python sur leurs ordinateurs de bureau en plus des autres outils d'analyse complémentaires connus: MATLAB, R, SAS, etc. Nous n'avons pas encore d'interface spécifique avec Python comme avec ces autres logiciels, mais je tiens à en mesurer l'intérêt. (Aucune promesse, cependant!)
Je serais curieux de savoir si l'un de vos clients est:
- Utilise actuellement Python pour résoudre certains problèmes analytiques.
- A actuellement Python dans leurs boîtes à outils analytiques.
- A l'heure actuelle, l'utilisation de Python n'est pas compliquée et peut être complétée par JMP - DOE, visualisation facile des données, optimisation des modèles de simulation, conception de l'interface utilisateur, etc.
Je pense que Python est pas un concurrent JMP - étant un langage de programmation général. Bien qu’avec certains IDE destinés à des usages scientifiques et techniques (par exemple Anaconda), on pourrait penser qu’il est un concurrent dans certains cas. Je travaille sur certains positionnement et réflexions. S'il vous plaît n'hésitez pas à faire des commentaires et des suggestions.
Python est un langage de programmation polyvalent populaire qui convient bien à un large éventail de problèmes.
Python - avec le bon ensemble d’add-ons - est comparable aux langages spécifiques à un domaine tels que R ou MATLAB. Si vous vous demandez si vous devriez vous soucier de Python (ou d'un autre langage), voici quelques considérations:
Vous voudrez peut-être considérer R si:
• Vous souhaitez appliquer des méthodes statistiques. La bibliothèque de statistiques de R est incomparable et R est clairement à l'avant-garde du développement de nouveaux algorithmes statistiques - ce qui signifie que vous êtes plus susceptible de trouver cette nouvelle procédure (ish) dans R.
• La performance est d'importance secondaire.
• Free est important.
Vous voudrez peut-être envisager MATLAB si:
• Un soutien commercial et un canal propre pour signaler les problèmes sont importants.
• La documentation et l'organisation des modules sont plus importantes que la disponibilité de routine brute.
• Les performances sont plus importantes que l'étendue des packages disponibles. MATLAB dispose d'optimisations, telles que la compilation de boucles Just-in-Time (JIT), qui n'est pas automatiquement disponible dans la plupart des autres packages.
Après avoir lu les raisons de choisir un autre paquet, vous vous demandez peut-être pourquoi vous devriez envisager Python.
• Vous avez besoin d'un langage qui puisse fonctionner comme une solution de bout en bout, de sorte que tout, depuis l'accès aux services Web et aux serveurs de base de données, à la gestion des données, au traitement statistique et au calcul statistique, puisse être effectué dans un seul langage. Python peut même être utilisé pour écrire des applications côté serveur telles que des sites Web dynamiques (voir par exemple http://stackoverflow.com ), des applications pour les systèmes d’exploitation de bureau avec interfaces graphiques et même des applications pour tablettes et téléphones (iOS et Android).
• La manipulation et la manipulation des données - en particulier le nettoyage et le reformatage - est une préoccupation importante. Python est beaucoup plus capable de construire des ensembles de données que R ou MATLAB.
• La performance est une préoccupation, mais pas en tête de liste.
• La gratuité est une considération importante - Python peut être déployé librement, même sur 100 serveurs sur un cluster de calcul ou dans le cloud (par exemple, Amazon Web Services ou Azure).
• La connaissance de Python, en tant que langage à usage général, est complémentaire aux autres langages.
La question est donc de savoir quelle est la place de JMP?
• JMP dispose d'outils de conception d'expériences (DOE) de classe mondiale (conception personnalisée, DSD, tableaux de couverture, conceptions remplissant l'espace) qui ne sont tout simplement pas disponibles dans les packages Python. La synergie consiste ici à utiliser JMP pour créer les expériences nécessaires à l'exécution d'une simulation ou d'un programme en Python, à collecter les réponses, puis à effectuer l'analyse en JMP.
• Outils d'exploration permettant d'examiner rapidement les données générées à partir de programmes Python. Créez rapidement des graphiques à l'aide de Graph Builder ou des tableaux de bord personnalisés à l'aide d'Application Builder.
• Accédez à la plupart des outils de modélisation les plus puissants de JMP et JMP Pro pour comprendre rapidement les données générées dans les programmes Python.
• Simulez plus efficacement avec Design of Experiments, co-optimisez les réponses multiples et effectuez des analyses de compromis, continuez la simulation de Monte Carlo.
Ainsi, bien qu’elles ne soient pas aussi intégrées que l’interface JMP avec MATLAB et R, JMP et Python peuvent vivre sur le bureau de l’ingénieur, offrant ainsi la possibilité de faire plus en une journée que le simple fonctionnement de Python.
Bonjour Dan
Des professeurs de la Wesleyan University, grâce au soutien de SAS et à une subvention de la NSF, ont mis au point un MOOC intitulé Passion Driven Statistics. Ce cours est disponible en ligne sur Statistiques axées sur la passion - les étudiants apprennent et peuvent utiliser Python ou SAS. L’accent est mis sur l’acquisition des compétences analytiques et d’apprentissage automatique nécessaires pour résoudre de vrais problèmes de recherche.
Mia
Merci, Erich - s'il te plaît, laisse-moi savoir ce que tu découvriras.
Dan,
Un prospect m'a interrogé sur l'utilisation de JMP avec Python aujourd'hui. Je n'ai eu qu'une brève conversation téléphonique avec lui et j'apprendrai davantage lors de ma rencontre avec lui dans quelques semaines; cependant, il semble que sa société utilise principalement Python pour effectuer des tâches de type compilation / restructuration de données. (Je semblais me souvenir d'un fil de discussion sur Python dans la communauté JMP SE, et c'est ainsi que je me suis retrouvé ici.)
Erich
Salut Daniel,
Une fois, un client en téléchargement de démonstration (privé) a demandé si JMP interagissait avec Python. Voici la question qu'il a posée:
- Je créerais directement une requête SQL à partir de votre constructeur, mais j'utiliserais ensuite le code SQL de manière dynamique à partir de mon programme principal de Python. Pourriez-vous expliquer comment Python peut interagir avec JMP, est-il possible d'extraire la requête JMP et d'utiliser la sortie SQL dans mon programme Python?
Réponse que je lui ai donnée après avoir parlé à Eric: Vous pouvez créer une requête avec le générateur de requêtes dans JMP et enregistrer le script SQL pour une utilisation ultérieure. Bien entendu, vous devez établir une connexion entre votre programme principal et la base de données pour laquelle vous souhaitez utiliser le script de requête.
Donc, dans ce cas, il s'agissait d'automatiser une routine. C’est là que je sais que Python est souvent utilisé: vous créez un site Web avec plusieurs tâches que vous pouvez effectuer. Je n'ai pas pu obtenir plus de détails de ce client et il n'a pas acheté JMP, mais cela peut vous aider davantage.
Martin
Les clients me demandent si JMP s’intègre à Python. Je n'ai pas cherché à savoir pourquoi ils le voulaient, mais je pense que les données sont plus en mouvement que les analyses. Je poserai plus de questions la prochaine fois que je me heurterai à cela. Cela aurait été "agréable d'avoir" pour eux, mais ne les a pas empêchés de vouloir JMP.
