JMP가 R이나 Python보다 나은가요?저는 휴대폰이 출시되기 전인 1995년경 플로피 디스크 4개로 구성된 버전 1을 구입한 이후 JMP를 사용해 왔습니다.
다른 것을 사용하는 것을 고려할 이유가 전혀 없었습니다. 그때도 천국이었고 지금도 천국입니다.
방금 데이터 과학 분야 일자리를 찾고 있었는데, Python을 사용할 수 있어야 한다고 하더군요.
살펴보니 엄청나게 복잡하고 제한적인 것 같았습니다. JMP를 사용하면 전문가가 Python에서 동시에 수행할 수 있는 작업의 3배를 수행할 수 있을 것 같습니다.
Python은 당시 Macintosh가 작동했던 것처럼 보이는 JMP에 비해 오래된 MS-DOS처럼 보입니다(JMP는 John's Macintosh Project를 나타냅니다).
또한 신경 모델링처럼 JMP에서는 할 수 있지만 Python에서는 할 수 없는 일이 있는 것 같습니다.
아마도 Excel을 사용하여 Python과 JMP 간에 데이터베이스를 앞뒤로 교환할 수 있을까요?
Python에 대해 제가 볼 수 있는 유일한 장점은 무료라는 것입니다. 하지만 상관하지 않습니다. 저는 25년 동안 단일 사용자 라이선스에 지불해 온 가격에 매우 만족합니다.
내가 뭐 놓친 거 없니?
Re: JMP가 R이나 Python보다 낫나요?예!
당신은 정말로 중요한 지적을 했습니다. 당신에게 이것이 필요하다고 말하거나 소프트웨어 기술이 그 일을 수행하는 방법을 모른다고 말하는 사람들.
데이터 과학자와 AI 전문가는 데이터를 얻습니다. 그 데이터를 가지고 창의적인 일을 한다는 점에서 제 생각에는 JMP가 정말 훌륭하다고 생각합니다.
Re: JMP가 R이나 Python보다 낫나요?Python/R은 배포 유연성이 매우 뛰어납니다.프로그래밍 리소스에 접근할 수 있다면 거의 모든 것을 만들 수 있습니다.
JMP는 배포 유연성이 매우 뛰어납니다.일단 무언가를 배포하면 사용자는 코딩 방법을 배우지 않고도 자체 분석을 수행할 수 있는 능력이 훨씬 더 커집니다.이것은 Python/R에서는 거의 불가능하며 결과적으로 엄청난 고통을 안겨줍니다.관리자가 분석을 약간 수정하기를 원하기 때문에 코더로 돌아가야 하는 것은 부에노가 아닙니다.
내가 말하려는 또 다른 점은 Python/R이 요즘 나오는 더 이국적인 기계 학습 솔루션의 목적에 더 적합하다고 믿는다는 것입니다.절약의 원칙은 일부 사람들이 생각하는 것만큼 실제로 이것이 필요하지는 않지만 필요한 경우 거기를 살펴봐야 한다는 것을 의미합니다.
Re: JMP가 R이나 Python보다 낫나요?나는 빈스의 말에 동의한다.이는 JMP "또는" Python(또는 JMP, R, JMP 또는 Matlab 등)의 문제가 아닙니다.그것은 "그리고"의 문제이다.JMP는 다른 많은 분석 도구를 보완합니다.예측 분석을 위해 SAS를 광범위하게 사용할 때 JMP는 항상 제가 사용하는 데이터와 분석 결과를 이해하고 시각화하는 데 도움을 주었습니다.현재 저는 JMP를 R에 대한 인터페이스로 활용하고 두 도구의 분석을 결합하는 일상적인 분석 유형을 정기적으로 수행하고 있습니다.
Python은 확실히 프로그래밍 언어에 가깝지만, 다른 프로그래밍 언어를 사용해 본 적이 있다면 쉽게 익히고 배울 수 있습니다.
현실은 "데이터 과학" 분야의 많은(대부분) 작업이 상용 및 오픈 소스 도구로 구성된 대규모 도구 상자를 활용한다는 것입니다.그리고 이는 많은 교육 및 대학 데이터 과학 커리큘럼에서 일반적으로 가르치는 내용입니다.저는 올해 R과 Python 사용에 대한 지식과 경험을 쌓고 경력 보안을 쌓는 것을 목표로 삼고 있습니다.Linkedin 채용 정보에서 "python data science" 및 "jmp data science"를 검색했습니다.전자에는 7000개의 목록이 있었고 후자에는 500개의 목록이 있었습니다.
Re: JMP가 R이나 Python보다 낫나요?다른 사람들도 마찬가지입니다. JMP는 제가 매일 사용하는 드라이버이지만, 비용과 관련이 없는 JMP보다 Python을 선호하는 몇 가지 사항이 있었습니다.
- 허수
- Tensor(Python의 numpy/scipy/pandas는 멋진 라이브러리입니다)
- 새로운 라이브러리를 개발하는 거대한 커뮤니티와 함께 스크립팅하는 경우 OS 수준 기능에 더 많이 액세스할 수 있습니다.
내 가장 큰 질문은 '왜 안돼?도구 상자의 또 다른 도구입니다.(즉, 저는 특히 R을 좋아하지 않기 때문에 JMP를 사용하지 않을 경우 기본적으로 Python을 사용합니다.)
그리고 JMP에 Python과 통합하는 기능이 포함되어 있어 나에게 가장 적합한 것이 무엇인지 테스트하면서도 여전히 멋진 JMP 인터페이스를 사용할 수 있습니다.
Re: JMP가 R이나 Python보다 낫나요?저는 JMP를 좋아합니다. 하지만 어떤 종류의 분산 컴퓨팅도 사용하지 않고 CPU에서 JSL을 사용하여 수백만 개는 물론 수십억 개의 매개변수가 있는 대규모 네트워크를 훈련하려고 하면 거의 모든 데이터 과학 작업에 Python 전문 지식이 필요한 이유를 금방 깨닫게 될 것입니다.
데이터 과학에 대한 당신의 정의는 무엇입니까?저는 통계학자이고 "데이터 과학자"라는 용어가 통계학자를 가리키는 더 섹시한 단어일 뿐이라고 생각하여 사용을 꺼리곤 했습니다.제가 실제로 데이터 과학을 탐구하기 시작했을 때 제가 크게 착각했다는 것을 금방 깨달았습니다.
특히 다양한 종류의 신경망을 통해 AI가 크게 강조됩니다.오늘날의 신경망은 과거의 신경망이 아닙니다.지난 10년 동안 수많은 획기적인 혁신, 단계적 변화를 거듭한 향상을 통해 모든 것을 따라잡기가 매우 어려웠습니다.JMP는 훌륭한 기본 신경 플랫폼을 갖추고 있지만 대부분의 실제 환경에서는 실용적이지 않습니다. orld AI 문제.이는 여러 개의 숨겨진 레이어를 가질 수 있다고 생각되는 고전적인 신경망 플랫폼에 가깝습니다.공평하게 말하자면, 이는 JMP의 틈새 시장이 전혀 아닙니다.SAS Viya에는 훌륭하고 현대적인 AI 도구가 있습니다. 그러나 실제 데이터 과학자는 당면한 문제에 맞게 알고리즘을 조정할 수 있어야 합니다.이것이 바로 Viya가 Python과의 통합을 지원하는 이유입니다.
따라서 귀하의 질문에 답하려면 Python을 배워야 합니다. 왜냐하면 데이터 과학자는 남의 일처럼 코딩할 수 있고, 친밀한 수준에서 알고리즘을 이해하고 필요에 따라 조정할 수 있으며, GPU를 활용할 수 있는 도구를 가질 수 있어야 하기 때문입니다. 분산 컴퓨팅.
Re: JMP가 R이나 Python보다 낫나요?Python은 성숙한 범용 프로그래밍 언어이므로 JMP와 같은 다른 소프트웨어가 부족할 때 자체 솔루션을 만들 수 있습니다. (이러한 경우에는 JMP 스크립팅 언어를 사용하여 자신만의 솔루션을 만들 수도 있습니다.) 많은 Python 프로그램과 패키지가 직면할 수 있는 수많은 문제를 해결하기 위해 개발되었으므로 솔루션 속도를 높일 수 있습니다.
저는 파이썬이 통계가 아닌 컴퓨터 과학 영역에서 처음 개발된 데이터 과학의 한 기둥이었다고 생각하므로, '자신만의 성장'이라는 패러다임에 크게 기반을 두고 있습니다. 데이터 과학은 매우 큰 데이터 세트를 대상으로 하는 기계 학습 기술을 최초로 대규모로 채택한 것입니다. 이러한 노력은 통계의 데이터 마이닝과 유사하지만 다소 별개였습니다. 지금은 합쳐지고 있는 것 같아요.
Re: JMP가 R이나 Python보다 낫나요?나는 모든 것에 동의합니다 @마크_베일리 썼다.
왜 파이썬을 배워야 할까요? 5년 남짓 JMP 영업팀에 몸담아온 사람들이 JMP 사용을 고려하지 않았던 합리화는 다음과 같습니다.
1. 귀하의 조직은 소프트웨어 비용을 절약하고 JMP 비용 지불을 거부합니다. 저는 사람들의 시간이 실제 비용이라는 점을 지적하려고 노력했습니다. JMP는 코딩 기반 소프트웨어 도구에 비해 훨씬 짧은 주기 시간 내에 발견/결정하거나 조치를 취하는 데 도움이 될 수 있습니다. 때로 사람들은 이 대위법을 이해하기도 했지만...어떨 때는...글쎄...별로 이해하지 못했습니다.
2. Python에서는 가능하지만 JMP/JMP Pro/JMP Clinical/JMP Genomics에서는 할 수 없는 분석 또는 보고 방법이 있습니다. 저는 JMP가 데이터 수집, 분석, 보고, 공유에 이르기까지 전체 워크플로에서 기능을 계속 확장한다는 Mark의 의견에 진심으로 동의합니다.
Re: JMP가 R이나 Python보다 낫나요?감사합니다. 그런데 제가 25년 동안 완벽하게 유능한 데이터 과학자였다면 왜 Python을 배워야 합니까?라는 질문에 정확히 대답하지 않으셨습니다.
Re: JMP가 R이나 Python보다 낫나요?분명한 대답은 오직 당신만이 당신의 작업에 가장 적합한 도구를 결정할 수 있다는 것입니다.
오늘날에는 그 어느 때보다 데이터 분석과 시각화를 위한 훌륭한 도구가 많이 있다고 생각합니다. 저는 JMP가 최고 중 하나라고 믿습니다. JMP는 데이터를 가져오고, 데이터를 준비하고, 데이터를 그래픽이나 통계적으로 분석하거나 모델링할 때 대부분의 JMP 사용자가 직면하는 문제를 해결하려고 노력합니다. 그러나 현재의 헌장은 가능한 모든 사용자의 가능한 모든 요구를 해결할 수는 없습니다. SAS조차도 그렇게 할 수 없습니다! 이전 버전에서는 JMP가 Python 및 R과 같은 다른 소프트웨어에 대한 인터페이스를 제공했습니다. 사용자는 도구 세트를 확장하고 도구 간의 협업을 활용할 수 있습니다.
데이터 과학자는 크든 작든, 복잡하든 단순하든 모든 상황을 처리할 수 있을 것으로 기대되므로 더 많은 도구를 갖는 것은 좋은 일입니다. 그리고 JMP는 계속해서 성장할 것입니다. 버전 1로 시작했습니다. 우리는 이제 끝이 보이지 않는 버전 15에 있습니다.
