JMP は R や Python よりも優れていますか?私は 1995 年頃、まだ携帯電話が登場する前のバージョン 1 を 4 枚のフロッピー ディスクで購入して以来、JMP を使用してきました。
他のものを使用することを検討する理由は一度もありませんでした。当時は天国でしたし、今も天国です
ちょうど今、データ サイエンスの仕事を探していたところ、Python を使用できる必要があると言われました。
調べてみると、信じられないほど複雑で限界があるようですが、専門家が Python で同時に実行できる作業の 3 倍の作業を JMP で実行できるのではないかと思います。
Python は古い MS-DOS に似ていますが、JMP は当時 Macintosh が動作していたように見えます (JMP は John's Macintosh Project の略です)。
また、ニューラルモデリングなど、JMP では実行できるものの、私の知る限り Python では実行できないものもあるようです。
おそらく、Excel を使用して Python と JMP の間でデータベースを行き来できるでしょうか?
Python について私が理解できる唯一の利点は無料であることですが、私は気にしません。25 年間シングル ユーザー ライセンスに支払ってきた価格に満足しています。
私は何か見落としてますか？
Re: JMP は R や Python よりも優れていますか?はい！
あなたは非常に重要な指摘をしました。あれやこれやのソフトウェア スキルが必要だと言う人たちは、その仕事のやり方を知りません。
データ サイエンティストと AI オタクはデータを取得します。 そのデータを使って創造的なこと、つまりデータ分析を行うことに関して、私の意見では、JMP は素晴らしいですし、今も昔もそうです。
Re: JMP は R や Python よりも優れていますか?Python/R は、導入の柔軟性において非常に柔軟です。プログラミング リソースにアクセスできれば、ほとんど何でも作ることができます。
JMP は、導入の柔軟性において非常に柔軟です。何かをデプロイすると、ユーザーはコーディングの方法を学ばなくても、独自の分析を実行できるようになります。これは Python/R ではほぼ不可能であり、非常に大きな心の痛みを引き起こします。マネージャーが分析を少し調整したいからといって、コーダーに戻る必要があるのは大変なことです。
もう 1 つ言えるのは、最近登場しているより変わった機械学習ソリューションの目的には Python/R の方が適していると私は信じているということです。倹約の原則は、これらは一部の人々が考えているほど実際には必要ではないが、必要な場合はそこに目を向ける必要があることを意味します。
Re: JMP は R や Python よりも優れていますか?私もヴィンスの意見に同意します。これは、JMP か Python (または JMP か R、JMP か Matlab など) の問題ではありません。それは「そして」の問題です。JMP は他の多くの分析ツールを補完します。私が予測分析に SAS を広範囲に使用していたとき、JMP は常に私の側にあり、使用したデータと分析結果を理解し、視覚化するのに役立ちました。私は現在、R へのインターフェイスとして JMP を利用するルーチンタイプの分析を定期的に行っており、両方のツールの分析を組み合わせています。
Python は明らかにプログラミング言語に近いものですが、他のプログラミング言語を使用したことがあれば、簡単に習得して学ぶことができます。
現実には、「データ サイエンス」の多く (ほとんど) の仕事では、商用ツールとオープンソース ツールの両方からなる大規模なツールボックスが利用されています。そしてそれは、多くのトレーニングや大学のデータ サイエンス カリキュラムで一般的に教えられていることです。今年の目標は、R と Python の使用に関する知識と経験を増やすこと、そして何よりもキャリアの安全性を高めることです。Linkedin の求人情報で「Python データ サイエンス」と「jmp データ サイエンス」を検索しました。前者は 7000 件、後者は 500 件のリストがありました。
Re: JMP は R や Python よりも優れていますか?他の皆さんも同様です。 JMP は私の毎日のドライバーですが、コストとは関係なく、JMP よりも Python の方が好みだったことがあります。
- 虚数
- Tensor (Python の numpy/scipy/pandas は素晴らしいライブラリです)
- 新しいライブラリを開発している大規模なコミュニティでスクリプトを作成している場合は、OS レベルの機能にさらにアクセスできます。
私の大きな疑問は、なぜそうしないのかということです。これはツールボックス内の別のツールです。(そうは言っても、私は R が特に好きではないので、JMP を使用しない場合はデフォルトで Python を使用します)。
また、JMP には Python と統合する機能が含まれているため、自分にとって最適なものをテストしながら、優れた JMP インターフェイスを維持できます。
Re: JMP は R や Python よりも優れていますか?私は JMP が大好きですが、分散コンピューティングをまったく使用せず、いかなる種類の分散コンピューティングも使用しない CPU 上の JSL を使用して、数百万、ましてや数十億のパラメーターを含む大規模なネットワークをトレーニングしてみると、ほとんどすべてのデータ サイエンスの仕事に Python の専門知識が必要である理由がすぐにわかるでしょう。
データサイエンスの定義は何ですか?私は背景が統計学者ですが、以前は「データサイエンティスト」という用語を統計学者を表すただのセクシーな言葉だと思ってためらいました。データ サイエンスを本格的に掘り下げ始めたとき、私は自分が大きな間違いを犯していることにすぐに気づきました。
AI、特にさまざまな種類のニューラル ネットワークが重視されています。今日のニューラル ネットワークは、過去のニューラル ネットワークではありません。過去 10 年間に非常に多くの画期的なイノベーションが発生し、段階的な変化に次ぐ段階的な強化が行われ、そのすべてに追いつくのは非常に困難です。JMP には優れた基本的なニューラル プラットフォームがありますが、ほとんどの現実的な環境では実用的ではありません。古いAIの問題。これはどちらかというと古典的なニューラル ネットワーク プラットフォームであり、複数の隠れ層を持つことができると考えられています。公平を期すために言うと、これは実際には JMP の専門分野ではまったくありません。SAS Viya には、優れた最新の AI ツールがいくつかあります。しかし、実際のデータサイエンティストは、当面の問題に合わせてアルゴリズムを適応させることができる必要があります。Viya が Python との統合をサポートしているのはこのためです。
あなたの質問に答えるには、Python を学ぶ必要があります。データ サイエンティストには、他人事のようにコーディングできること、アルゴリズムを親密なレベルで理解し、必要に応じて適応できること、そして GPU を利用できるツールがあることが期待されているためです。そして分散コンピューティング。
Re: JMP は R や Python よりも優れていますか?Python は成熟した汎用プログラミング言語であるため、JMP などの別のソフトウェアでは不十分な場合に独自のソリューションを作成できます。 (このような場合、JMP スクリプト言語を使用して独自のソリューションを作成することもできます。) 多くの Python プログラムとパッケージは、遭遇する可能性のある無数の問題を解決するために開発されているため、ソリューションを迅速化できます。
Python は統計学ではなくコンピューター サイエンスの領域で最初に開発されたデータ サイエンスの柱であると私は考えています。そのため、Python は主に「自分自身で成長させる」というパラダイムに基づいています。 データ サイエンスは、非常に大規模なデータ セットを対象とした機械学習技術を初めて大規模に採用したものです。 この取り組みは統計におけるデータマイニングと類似していますが、多少独立したものでした。 現在は合併しているようです。
Re: JMP は R や Python よりも優れていますか?すべてに同意します@Mark_Bailey書きました。
なぜ Python を学ぶ必要があるのでしょうか? JMP セールス チームの一員として 5 年強働いてきましたが、これらは、人々が JMP の使用を検討しなかった正当化です。
1. あなたの組織はソフトウェアのコストを倹約しており、JMP への支払いを拒否しています。 私が指摘しようとしたのは、人の時間は実際のコストであり、JMP は多くの場合、コーディング ベースのソフトウェア ツールと比較して、はるかに短いサイクル タイムで発見/決定、またはアクションの実行に役立ちます。 時々、人々はこの対位法を理解しました...またある時は...まあ...それほどではありませんでした。
2. Python では実行できても、JMP/JMP Pro/JMP Clinical/JMP Genomics では実行できない分析やレポート作成方法がいくつかあります。 JMP がデータ取得、分析、レポート作成、共有に至るエンドツーエンドのワークフローの機能を拡張し続けるという Mark の意見に私は心から同意します。
Re: JMP は R や Python よりも優れていますか?ありがとう。でも、もし私が 25 年間完璧に有能なデータサイエンティストだったら、なぜ Python を学ぶ必要があるのかという質問には正確には答えていません。
Re: JMP は R や Python よりも優れていますか?明白な答えは、自分の作業に最適なツールを決定できるのは自分だけだということです。
今日、これまで以上に、データ分析と視覚化のための優れたツールがたくさんあると思います。 私は JMP が最高のものの 1 つであると信じています。 JMP は、ほとんどの JMP ユーザーが、データのインポート、データの準備、およびデータのグラフィカルまたは統計的な分析またはモデリング時に遭遇する問題に対処しようとします。 しかし、現在の憲章では、考えられるすべてのユーザーのあらゆるニーズに対応できるわけではありません。 SASでもそれはできません！ かなり前のバージョンでは、JMP は Python や R などの他のソフトウェアへのインターフェイスを提供していました。 ユーザーはツールセットを拡張し、ツール間のコラボレーションを活用できます。
データ サイエンティストは、規模の大小、複雑か単純かにかかわらず、あらゆる状況に対処できることが期待されているため、より多くのツールを持つことは良いことです。 そしてJMPはこれからも成長していきます。 バージョン 1 から始めました。 現在バージョン 15 ですが、終わりは見えません。
