Re : R / Python 교육Python에 대한 JMP 포지셔닝 경험에 대한 일부 참고 사항 (Python은 R보다 NWT2 지역에서 훨씬 더 일반적 임).JMP (또는 Python을 사용하는 경우 JMP Pro)를 Python에 대한 보완 도구로 배치하는 것이 둘 중 하나 또는 결정을 내리는 것보다 가장 좋습니다."Python 대신 JMP Pro 사용"을 선택하면 Python에는 특히 예측 모델링 (예 : TensorFlow 라이브러리)에 대해 너무 많은 관성과 인프라가 있으므로 효과적이지 않습니다.그러나 JMP Pro를 Python의 무료 도구로 포지셔닝하면 데이터 모델을 더 빠르게 프로토 타입 화하고 JMP Pro에서 비교 한 다음 Python 점수 코드로 배포 할 수 있습니다. 이는 훨씬 더 설득력있는 이유이며 많은 JMP Pro 판매를 성공적으로 달성 한 것입니다. 파이썬이 여전히 많이 사용되는 곳에서도.
Re : R / Python 교육뿡뿡 뭐 으아 아 말했다. 나는 놀랐다 뿡 빵뀨 의 백서는 리소스로 나열되어 있지만 Python / R을 대체하지 않고 JMP를 판매 할 수있는 실행 가능한 접근 방식으로 완전히 탐색되지는 않았습니다. 둘 다에 대한 공간이 있으며 합계가 부분보다 크다는 것을 보여줄 수 있습니다. 또한 Python 상점에서 JMP를 사용하는 경우에 도움이 될 수있는 Python 점수 코드를 배포하는 방법에 대한 예제가 있으므로 Formula Depot에 Discovery 프레젠테이션을 나열 할 수 있습니다.
* 상자 밖에서 점수 매기기-JMP 사용자 커뮤니티
* 궁극적 인 혜택 공유 : 모델링에서 채점까지의 여정-JMP 사용자 커뮤니티
또한 여기에 설명 된 오픈 소스의 비전에는 우리가 반대하는 요점이 누락되어 있다고 생각합니다.
" 용어 오픈 소스 디자인이 공개적으로 접근 가능하기 때문에 사람들이 수정하고 공유 할 수있는 것을 말합니다.오픈 소스 소프트웨어는 누구나 검사, 수정 및 향상 할 수있는 소스 코드가있는 소프트웨어입니다. "
데이터 과학 분야에서 '사람'과 '누구나'에는 Google ( TensorFlow ) 및 IBM ( 불꽃 ). 그들 지불 개발자는 클라우드 기반 성장 전략의 일부이기 때문에 이러한 프레임 워크를 유지하고 향상시킬 수 있습니다 (소프트웨어 스택은 무료이며 클라우드 사용량에 대한 비용 만 지불하면됩니다). 테스터에게도 비용을 지불 할 수 있습니다. 그래서 오래된 SAS FUD 우리만큼 그들의 품질을 믿을 수 없다는 주장은 그들이 어디에서 왔는지 아는 사용자들과 함께 날아 가지 않을 것입니다. 그것은 역효과를 낼 수도 있습니다.
XGBoost와 같은 작은 패키지의 경우에도 목록을 확인하면 기여자 대학의 연구원과 대기업의 개발자를 볼 수 있습니다. 이들은 차고에서 일하는 사람들이 아닙니다. 확실히, 작고 잘 관리되지 않는 오픈 소스 패키지가 있습니다. 그러나 우리가 쫓는 과학자와 엔지니어들은 어느 것을 고르고 어떤 것을 피해야하는지 알기에 충분히 정통합니다. 우리는이 대화를 할 때 그들만큼 정통해야합니다.
Re : R / Python 교육뿡 빵뀨 과 @MJ 그리고 JMP와 함께 오픈 소스를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용을 보여주는 논문을 작성하여 하나를 다른 것으로 대체하지 않고 함께 사용한다는 아이디어를 강조했습니다. 이 논문은 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/sta4.336 . 지금은 저널 페이 월 아래에 있지만 OpenAccess를 요청하는 즉시이 링크를 통해 귀하 (또는 귀하가이 링크를 보내는 고객)가 전체 논문을 무료로 볼 수 있습니다.
논문에는 4 개의 짧은 비디오를 지원하는 링크가 있습니다. 이러한 링크를 직접 보내거나 데모에서 사용할 수도 있습니다. 처음 두 동영상은 Nascif가 AWS에 배포 된 JMP에서 생성 된 Python 채점 코드를 사용하여 구축 한 Housing Price 애플리케이션을 보여줍니다. 이 두 동영상은 (1) JMP에서 모델을 빌드하고 Python 코드를 생성하고 (2) AWS에서 빌드 된 최종 애플리케이션을 보여줍니다.
동영상 1 : JMP Pro 상장 가격 예측 모델 피팅 및 Python 코드 생성 :
https://players.brightcove.net/1872491364001/default_default/index.html?videoId=6214684063001
영화 2 : JMP Pro에서 생성 한 Python 점수 코드를 AWS에 최종 모델 배포 :
https://players.brightcove.net/1872491364001/default_default/index.html?videoId=6214680112001
마지막 두 비디오는 사용자가 JMP 포인트 앤 클릭 대화 상자와 만 상호 작용할 수 있도록 JMP 추가 기능에 내장 된 R에서 MJ의 t-SNE 및 UMAP 사용을 보여줍니다 (R 코드는 배후에서 보이지 않습니다. 추가 기능 사용자에게). 동영상 3에서는 추가 기능을 사용하는 방법을 보여줍니다. Movie 4는 JMP가 R에서 매우 어려운 기능을 제공하고 R이 JMP에없는 알고리즘을 가져 왔으며 두 소프트웨어 시스템이 함께이 멋진 일을 할 수있는 방법을 보여줍니다.
영화 3. MNIST 데이터 세트에 Embedding 추가 기능 적용 :
https://players.brightcove.net/1872491364001/default_default/index.html?videoId=6214686689001
영화 4 : JMP에서 이미지 라벨링을 사용한 t-SNE 결과 탐색 :
https://players.brightcove.net/1872491364001/default_default/index.html?videoId=6214680173001
Re : R / Python 교육"시너지 상호 작용 또는 협력으로 전체를 ~보다 큰 단순 합집합 그것의 부속 . "
Re : R / Python 교육매우 유용한 리소스 으아 아 과 뿡뿡 , 확실히 페이지를 넓히는 데 도움이됩니다. 나는 언급했다 뿡 빵뀨 , @MJ 과 뿡뿡 자원으로 일하지만 2 차 설명을 받고 싶지 않았습니다!
FWIW, 제 경험은 Academia와 Unilever의 R / Python 사용자입니다. Unilever에서는 JMP가 R / Python과 시너지 효과를 낼 수 있다는 것을 이해하는 것이 환상적인 도구이지만 회사에이를 수행 할 수있는 소수 (<10)가있었습니다. 전 세계적으로 단지 R & D에서 5000 명 (대부분 과학자 및 엔지니어)에 비해 바다가 떨어졌습니다. JMP를 사용하면 5000 개에 대한 서비스가 아닌 5000과 함께 작업 / 공동 작업 할 수 있었지만 R / Python은 그렇지 않았습니다. 티 그는 항상 현재 상황의 문제를 식별하고 비전을 향한 지원에 초점을 맞춰야합니다 (JMP 제품을 포괄적으로 또는 부분적으로).
솔직히, 나는 패키지 자체의 수치 적 정확성과 내 사용법이 잘못되었는지 여부 모두에서 R / Python 패키지에 대해 충분히 숙지하는 데 어려움을 겪었습니다. JMP에는 품질 선언문과 상용 SE 및 기술 지원이 있습니다. 재량 적 판매 포인트이지만 관련이있을 때 부끄러워서는 안됩니다.
Re : R / Python 교육으아 아 추가 된 의견에 감사드립니다. 항상 다른 경험을 듣는 것을 좋아합니다!
Re : R / Python 교육이것은 앞뒤로 훌륭한 토론입니다.
Re : R / Python 교육일부 경쟁 업체 (일부 경쟁 업체라도)가 통합 (대체 아님)을 처리하는 방식과 관련하여 일부 컨텍스트를 갖는 것이 좋을 수 있습니다.
* https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/08/integrating-python-in-power-bi/
* https://towardsdatascience.com/tabpy-combining-python-and-tableau-511b10da8175
* https://looker.com/blog/data-science-with-looker-and-python-part-two
Re : R / Python 교육여기에서 좋은 토론! Formula Depot을 사용하여 Python 코드를 생성하는 것에 대해 궁금합니다. 이 기능을 사용하여 고객을 지명 한 사람이 있습니까? 공유 할 수있는 예가 있습니까?
Re : R / Python 교육안녕하세요, Unilever의 Jerry Winter가이 기능을 사용했습니다. 전체 이야기는 아니지만 JMP에서 Python으로 번역되지 않은 섹션을 찾기 위해 함께 작업했습니다.도움이 될 다음 단계를 알려주세요!
Re : R / Python 교육고려해야 할 한 가지 추가 측면은 데이터 분석 워크 플로의 다른 측면 일 수 있습니다. 데이터의 잠재적 한계와 주제 지식을 사용하여 데이터 및 모델에 도전해야 할 필요성에주의하십시오. 우리의 프로세스가 거의 안정된 상태에 있지 않음을 인식하거나 다른 방식으로 표현하십시오. 데이터에서 학습하는 것은 주제 지식을 데이터 리터러시 및 데이터 분석 노하우와 통합함으로써 더 잘 수행되는 지속적인 프로세스입니다. 기업이 데이터 리터러시 및 데이터 분석과 관련하여 주제 전문가를 지원하여 대규모 데이터 분석을 달성하는 것이 주제 지식을 당사에 전달하여 데이터 분석을 확장하는 것보다 쉽습니다. 조금 데이터 분석 전문가.
데이터 분석 전문가가 현재 분석 워크 플로우의 관문 인 경우 다른 구매 영향력있는 사람과이 대화를해야 할 수도 있습니다.
데이터 리터러시 주장의 더 많은 측면은 David Hand의 Dark Data에 있습니다. 그의 Stats Speaking 기조 연설을 참조하십시오. 다크 데이터 Ron Kennet과 Chris Gotwalt는 다음 Discovery 논문에서 일부 측면을 다룰 것입니다. 데이터 과학 성공 극대화
Re : R / Python 교육안녕하세요. 데이터 활용 능력은 중요한 질문이지만 Mia가 방금 질문 한 특정 질문과 직교한다고 생각합니다. 비즈니스 가치를 창출하기 위해 JMP 모델을 프로덕션에 배포 할 수있는 전문가는 게이트 키퍼가 아니라 게이트 오프너입니다.
비즈니스에서 해결하려는 문제가 예측 된 값을 제공하는 웹 사이트를 생성하거나 공장에서 자동화 된 종단 간 모니터링 프로세스를 요구하는 경우 JMP에서 모델을 가져 오는 방법이 있어야합니다. 필요한 프로세스의 일부로 만듭니다. "어디"와 "어떻게"에 대한 질문만큼 "누가"에 대한 질문이 아닙니다.
아마도 언젠가 JMP Live를 사용하여 보고서 및 대시 보드를 쉽게 "배포"할 수있게했던 것처럼 프로덕션 환경에 모델을 쉽게 배포 할 수 있다면 분석 워크 플로에서 데이터 분석 전문가의 필요성이 줄어들 것입니다. 이 스레드를 생산적인 방식으로 결합하는 흥미로운 방법이 될 것입니다.
안녕하세요. 다음은 Formula Depot에 의한 Python 스코어링 코드 생성과 관련하여 수년 동안 이야기 한 사람들 중 일부입니다.
- Ping Liu-Bain & Company의 고급 분석
- Matthew Flynn-AIG 과학
- Philip O'Leary-University of Eastern Finland의 운영 그룹 멤버
- Bradford Foulkes-General Electric
- Thomas Slezak-브리검 영 대학교
- Burak Bagdatli-Georgia Tech
- Gul Ege, David Duling-SAS (ESP)
- Lucy Luo-Conoco Philips
Re : R / Python 교육안녕하세요. 뿡 빵뀨
누군가가 게이트 오프너인지 게이트 키퍼인지 식별하기 위해 어떤 질문을 할 수 있습니까?
내 주요 생각은
-데이터 분석에 도메인 전문성을 어떻게 포함합니까? 이것이 왜 중요한가요?
-데이터 분석 문제에 대해 팀과 협력하면 성공 또는 실패로 이어 집니까?
Re : R / Python 교육안녕하세요. 몇 년 전 저는 Osram에서 Pro 거래를했는데, 그곳에서 그들이 파이썬 생성 웹 애플리케이션에서 사용할 수있는 모델을 구축하기 위해 JMP Pro를 사용했습니다. 목표는 자원 (사람), 혁신 클래스 (새 제품, 이전에 빌드, ...) 및 현재 워크로드 (및 기타 일부)에 따라 다른 모든 프로젝트 단계를 포함하여 프로젝트가 얼마나 오래 지속될 것인지를 더 잘 예측하는 것이 었습니다. 요인). 따라서 모두 함께 프로젝트 계획 모델입니다. 웹앱이 Python으로 빌드 되었기 때문에 JMP에서 쉽게 괜찮은 좋은 모델을 발견하고 formel 저장소를 사용하여 Python 코드를 생성 한 다음 애플리케이션에 삽입했습니다. 거의 매력처럼 작동했습니다. 때때로 그들은 과거 프로젝트 타임 라인에서 새로 획득 한 데이터로 모델을 다시 확인하고 필요한 경우 조정합니다. 나는 그들로부터 한동안 답변을 듣지 못했지만 여전히 생산적으로 사용되고 있다고 생각합니다.
Re : R / Python 교육공유 해주셔서 감사합니다 안녕하세요. ! 이것은 좋은 사용 사례처럼 들립니다. JMP에서 제공하는 Python 코드를 주로 사용하는지 아니면 많은 수정이 필요한지 알고 있습니까? 또한 그들이 사용하는 모델을 알고 있습니까?
R / 파이썬 교육2020년 12월 8일 R/Python 교육 세션
발표자: 벤 프랜시스
녹화 보기 | 신문
주요 내용
- "당신의 사람들이 코더가 되기를 원하십니까, 아니면 문제를 해결하는 사람들을 원하십니까?"SME는 종종 R 또는 Python 코더가 아닙니다.
- JMP는 R/Python 코더인 사람들에게 위협이 될 수 있습니다. 게이트키퍼(R/Python 사용자)에서 활성화(내 직업을 유지하고 싶으므로 R 및 Python은 유지해야 함)로 이동합니다.
- 소프트웨어 비용 대 인력/시간 비용
- 소프트웨어 개발, 특히 분석 소프트웨어의 경우 가장 중요한 품질 문제 중 하나는 결과의 정확성과 신뢰성입니다.품질 진술 대 오픈 소스 솔루션. JMP는 신뢰와 보안을 제공합니다.
- R 및 Python은 당사의 모든 제품(JMP, JMP, Clinical, JMP Live...)의 경쟁업체입니다.
오픈 소스 소프트웨어란 무엇입니까?
용어 오픈 소스 디자인이 공개적으로 액세스할 수 있기 때문에 사람들이 수정하고 공유할 수 있는 것을 말합니다.오픈 소스 소프트웨어는 누구나 검사, 수정 및 향상할 수 있는 소스 코드가 있는 소프트웨어입니다.
누가 R/Python을 사용합니까?
- 모든 회사
- 역할: 데이터 과학자, 통계학자, 상위 생물학자, 화학자, 기술자
- 트렌디함을 원하시는 분
- 주도권을 가진 자
- 관리하지 않는 경우가 많다
- 데이터 기반 모델러가 아님
- 규제가 심한 지역이 아님
- 오픈 소스란 무엇입니까? 그것은 사용자에게 무엇을 의미합니까? 비용, 액세스, 지원 등?
- R/Python 대 JMP JSL의 학습 곡선? 액션 레코더.
R/Python의 장점은 무엇입니까?
- 모두가 액세스할 수 있는 무료 데이터 과학 도구입니다.
- 시장에서 성숙하고 광범위한 "파트너".
- Stack Overflow와 같은 사이트는 R/Python 커뮤니티에 큰 도움이 됩니다.
- 사용자들이 자주 추가하는 새로운 첨단 기능.
- 출력 품질은 매우 높을 수 있습니다.
- 다른 프로그래밍 언어(C, C++, Java)와의 간단한 인터페이스.
- 회사에서 데이터 과학을 수행했다면 R/Python 스크립트에 자료가 있을 것입니다.
- 클라우드 기반일 수 있습니다.
- Python 프로그래밍 지식이 있다는 것은 과학자/엔지니어에게 차별화 요소가 될 수 있습니다.
R/Python의 단점은 무엇입니까?
- 초점은 소프트웨어를 사용하는 사람보다 소프트웨어에 있습니다.
- 또한 소프트웨어는 지저분한/부족한/존재하지 않는 데이터에 대한 만병 통치약으로 볼 수 있습니다.
- 코드 우선 접근 방식, 종종 두 개 이상의 "코더"가 필요합니다.
- "Pie in the Sky" 생각.
- 열악한 보안 옵션 및 품질 및 정확성 보장 없음/거의 없음 (JMP의 품질 선언문)
JMP 대 R/Python을 포지셔닝하는 방법:
일반적인 제안:
- 그들이 해결하려는 실제 문제가 있습니까? "창문" 쇼핑객에게서 멀어지십시오.
- 심도 있는 기술적인 대화에 들어가거나 유행어를 스스로 사용하지 마십시오.
- 기능과 기능을 수행하지 마십시오. 오픈 소스가 거의 매번 승리합니다.
- 하나의 JMP 제품에 대한 고객의 초점을 좁히지 마십시오.
사용자 구매자의 경우:
- 자격을 갖춘 질문:
- 현재 작업의 어떤 측면이 도전적입니까?
- 혁신 데이터 분석을 위한 더 많은 시간을 원하십니까?
- 현재 스크립트/애플리케이션에서 개선했으면 하는 점은 무엇입니까?
- 중앙 기술 지원 팀에 속해 있습니까? 그렇다면 어떻게 지원합니까?
기술 구매자의 경우:
- 게이트키퍼의 사고방식에서 벗어나 활성화를 지향합니다.
- 에 대해 명확히 하십시오. 품질 및 수치 보증 제이엠피의
- 자격을 갖춘 질문:
- 조직 내에서 얼마나 많은 사람들이 지식/프로세스 개발에 참여하고 있습니까?
- 정기적으로 업데이트되는 수치 정확도와 품질 보증을 제공하는 소프트웨어가 귀하에게 중요합니까?
경제적 구매자의 경우:
- 원대한 비전을 들어보십시오. 그것이 크면 클수록 더 고통스럽습니다.
- 오픈 소스에는 더 높은 수준의 교육(따라서 비용)이 필요할 수 있음을 고려하도록 권장합니다.
- 자격을 갖춘 질문:
- 1년 후 당신은 어디에 있고 싶습니까? 당신의 전략은 무엇입니까?
- 데이터 분석을 어떻게 확장할 예정입니까?
JMP를 R/Python과 함께 언제 어떻게 포지셔닝해야 합니까?
JMP는 Windows 및 Mac 데스크탑용 SAS의 독립 실행형 완전한 기능을 갖춘 데이터 시각화 및 통계 분석 소프트웨어 패키지입니다. JMP는 데이터 탐색을 흥미롭고 통찰력 있게 만드는 대화형 기능과 동적 연결을 갖추고 있으며 데이터 탐색기와 분석가의 요구를 완전히 충족시키는 많은 고급 분석 옵션을 포함합니다. 그럼에도 불구하고 Python이나 R과 같은 오픈 소스 도구와 함께 JMP를 사용하기를 원하거나 필요로 하는 경우가 있을 수 있습니다. 다음 예를 고려하십시오.
- 1차 분석을 위해 R과 같은 검증되지 않은 소프트웨어를 사용하는 것이 금지된 기업 통계학자는 그럼에도 불구하고 JMP의 검증된 방법과 함께 R 패키지의 새로운 방법론을 탐색하기를 원할 수 있습니다.
- Python 또는 R 프로그래머는 JMP에서 사용할 수 있는 동적 연결, 고급 비주얼 또는 강력한 분석을 활용하고자 할 수 있습니다.
- 회사의 데이터 분석 부서는 일부 R 또는 Python 코드를 JMP 내에서 추가 기능으로 실행할 수 있는 JMP 추가 기능을 개발하여 향후 사용자가 R 또는 Python 코드 자체.
- 통계 교육자는 강의실에서 학생이 코딩할 필요가 없는 포인트 앤 클릭 환경에서 특정 오픈 소스 패키지를 도입하고자 할 수 있습니다.
자원:
경쟁사 정보(SWOTS)훈련
