Re：R / PythonトレーニングPythonに対してJMPを配置した私の経験に関するいくつかのメモ（PythonはRよりもNWT2領域ではるかに一般的です）。JMP（または、Pythonを使用している場合はJMP Pro）を、どちらかまたは両方の決定を下すのではなく、Pythonの補完ツールとして位置付けることが最善であることがわかりました。「PythonではなくJMPProを使用する」を選択した場合、特に予測モデリング（TensorFlowライブラリなど）では、Pythonの背後に慣性とインフラストラクチャが多すぎるため、効果的ではありません。しかし、JMP ProをPythonの補完ツールとして位置付け、データモデルをJMP Proでより高速にプロトタイプ化して比較し、Pythonスコアコードとしてデプロイできる場合、それははるかに説得力のある理由であり、多くのJMPProの販売に成功しています。 Pythonがまだ頻繁に使用されている場合でも。
Re：R / Pythonトレーニング@ saradoudt0何@mzwald前記。 びっくりしました@ruthhummelのホワイトペーパーはリソースとしてリストされていますが、Python / Rを置き換えようとせずにJMPを販売するための実行可能なアプローチとして十分に検討されていません。両方のスペースがあり、合計が部分よりも大きいことを示すことができます。 また、PythonショップでJMPを使用する場合に役立つ可能性のある、Pythonスコアリングコードをデプロイする方法の例があるため、FormulaDepotにDiscoveryプレゼンテーションを一覧表示することをお勧めします。
*既成概念にとらわれないスコアリング-JMPユーザーコミュニティ
*究極の恩恵を共有する：モデリングからスコアリングへの旅-JMPユーザーコミュニティ
また、ここで説明されているオープンソースのビジョンには、私たちが反対している点が欠けていると思います。
「」用語オープンソースそのデザインは一般にアクセス可能であるため、人々が変更および共有できるものを指します。オープンソースソフトウェアは、誰でも検査、変更、拡張できるソースコードを備えたソフトウェアです。」
データサイエンスの分野では、「人」と「誰でも」にはGoogleのような大企業が含まれます（ TensorFlow ）およびIBM（スパーク）。 彼ら支払うこれらのフレームワークはクラウドベースの成長戦略の一部であるため、開発者はこれらのフレームワークを維持および強化する必要があります（ソフトウェアスタックは無料で、クラウドの使用料を支払うだけです）。 あなたは彼らがテスターにも支払うことを確信することができます。 だから古いSASFUD彼らがどこから来たのかを知っているユーザーと一緒に飛ぶことはないので、彼らの品質を信頼することはできないという議論-それは裏目に出るかもしれません。
XGBoostなどの小さなパッケージの場合でも、寄稿者大学の研究者や大企業の開発者がいます。 これらはガレージで働く人々ではありません。 確かに、そこには小さくてメンテナンスが不十分なオープンソースパッケージがあります。しかし、私たちが求めている科学者やエンジニアは、どれを選ぶべきか、どれを避けるべきかを十分に理解しています。 この会話をするとき、私たちは彼らと同じように精通している必要があります。
Re：R / Pythonトレーニング@nascif_jmpそして@MJそして、JMPでオープンソースを使用する方法の詳細を示す論文を書き、一方を他方に置き換えるのではなく、一緒に使用するという考えを強調しました。 論文はで入手可能ですhttps://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/sta4.336 。 現在、ジャーナルのペイウォールの下にありますが、OpenAccessにするリクエストが通過するとすぐに、このリンクにより、あなた（またはこのリンクの送信先の顧客）が論文全体を無料で表示できるようになります。
この論文には、4つのサポートする短いビデオへのリンクがあります。 これらのリンクを直接送信することも、デモで使用することもできます。 最初の2つのビデオは、AWSにデプロイされたJMPから生成されたPythonスコアリングコードを使用してNascifが構築した住宅価格アプリケーションを示しています。 これらの2つのビデオは、（1）JMPでモデルを構築してPythonコードを生成する方法と、（2）AWSで構築された最終的なアプリケーションを示しています。
映画1：JMPプロリスト価格予測モデルのフィッティングとPythonコード生成：
https://players.brightcove.net/1872491364001/default_default/index.html?videoId=6214684063001
ムービー2：JMP Proによって生成されたPythonスコアリングコードのAWSでの最終モデルのデプロイ：
https://players.brightcove.net/1872491364001/default_default/index.html?videoId=6214680112001
最後の2つのビデオは、MJがRでt-SNEとUMAPを使用し、JMPアドインに組み込まれているため、ユーザーはJMPのポイントアンドクリックダイアログのみを操作できます（Rコードは舞台裏では見えません。アドインユーザーへ）。 ムービー3は、アドインの使用方法を示しています。 ムービー4は、JMPがRで非常に難しい機能をもたらし、RがJMPになかったアルゴリズムをもたらした方法を示しています。両方のソフトウェアシステムを組み合わせることで、この優れた機能を実現できます。
映画3。 MNISTデータセットへの埋め込みアドインの適用：
https://players.brightcove.net/1872491364001/default_default/index.html?videoId=6214686689001
映画4：JMPでの画像ラベリングによるt-SNE結果の調査：
https://players.brightcove.net/1872491364001/default_default/index.html?videoId=6214680173001
Re：R / Pythonトレーニング「シナジー全体を生み出す相互作用または協力ですより大きいシンプル和その部品。」
Re：R / Pythonトレーニング非常に役立つリソース@mzwaldそして@nascif_jmp 、間違いなくページを広げるのに役立ちます。 私はについて言及しました@ruthhummel 、 @MJそして@nascif_jmpリソースとして機能しますが、中古の説明を受けたくありませんでした。
FWIW、私の経験はアカデミアとユニリーバのR / Pythonのユーザーです。 ユニリーバでは、JMPがR / Pythonと相乗効果を発揮できることを理解することは素晴らしいツールですが、これを実行できる企業は少数（<10）でした。 世界中の研究開発だけで5000人（主に科学者とエンジニア）と比較して海が下がっています。 JMPを使用すると、5000のサービスとしてではなく、5000との作業/コラボレーションが可能になりましたが、R / Pythonではできませんでした。 T彼は常に、現在の状況の課題とビジョンに向けた実現可能性を特定することに焦点を当てる必要があります（JMP製品を包括的にまたは部分的に）。
正直なところ、パッケージ自体の数値精度と使用法が間違っているかどうかの両方の点で、R / Pythonパッケージに精通していることに苦労しました。 JMPには、品質ステートメントと商用SEおよびテクニカルサポートがあります。 これらは任意のセールスポイントですが、関連する場合は恥ずかしがらずにこれらを取り上げてください。
Re：R / Pythonトレーニング@mzwaldコメントを追加していただきありがとうございます。 常にさまざまな体験を聞くのが大好きです！
Re：R / Pythonトレーニングこれは素晴らしい議論であり、前後に素晴らしいものです。
Re：R / Pythonトレーニング一部の競合他社（部分的なものであっても）が統合（置換ではない）をどのように扱っているかについて、いくつかのコンテキストを持っているとよいかもしれません
* 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トレーニングここで素晴らしい議論！ FormulaDepotを使用してPythonコードを生成することに興味があります。 この機能を使用して顧客に名前を付けた人はいますか？また、共有できる例はありますか？
Re：R / Pythonトレーニングこんにちはミア、ユニリーバのジェリーウィンターはこの機能を使用しました。 完全なストーリーはありませんが、JMPからPythonに変換されていないセクションを見つけるために協力しました。役立つ次のステップを教えてください！
Re：R / Pythonトレーニング考慮すべきもう1つの側面は、データ分析ワークフローの他の側面である可能性があります。データの潜在的な制限と、主題の知識を使用してデータとモデルに挑戦する必要性に注意してください。 私たちのプロセスが定常状態になることはめったにないことを認識してください。言い換えれば、データからの学習は、主題の知識とデータリテラシーおよびデータ分析のノウハウの統合を可能にすることによってよりよく行われる継続的なプロセスです。 主題の知識を私たちに転送することによってデータ分析を拡張するよりも、データリテラシーとデータ分析に関して主題の専門家を可能にすることによって企業が大規模なデータ分析を達成することは簡単です少数データ分析の専門家。
データ分析の専門家が現在分析ワークフローのゲートキーパーである場合、他の購入インフルエンサーとこの会話をする必要があるかもしれません。
データリテラシーの議論のより多くの側面は、DavidHandによるDarkDataにあります。彼のStatsSpeaking基調講演を参照してください。ダークデータいくつかの側面は、RonKennetとChrisGotwaltの次のDiscoveryペーパーでも取り上げられます。データサイエンスの成功を最大化
Re：R / Pythonトレーニング@ malcolm_moore1データリテラシーは重要な質問ですが、ミアが今尋ねた特定の質問と直交していると思います。 どちらかといえば、JMPモデルを本番環境に展開してビジネス価値を生み出すことを可能にする専門家は、ゲートキーパーではなく、ゲートオープナーです。
ビジネスが解決しようとしている問題が、予測値を提供するWebサイトの作成、または工場での自動化されたエンドツーエンドの監視プロセスを必要とする場合、JMPからモデルを取得する方法が必要です。それらを必要なプロセスの一部にします。 「誰が」という問題ではなく、「どこで」「どのように」という問題です。
いつの日か、JMP Liveを使用してレポートとダッシュボードを「デプロイ」するのと同じくらい簡単にモデルを本番環境にデプロイできるようになれば、分析ワークフローにおけるデータ分析の専門家の必要性が減るでしょう。 これは、これらのスレッドを生産的な方法で組み合わせるための興味深い方法です。
@mia_stephensこれは、FormulaDepotによるPythonスコアリングコード生成に関して私が何年にもわたって話をした人々の一部です。順不同です。
- Ping Liu-Bain＆Companyの高度な分析
- マシューフリン-AIGサイエンス
- PhilipO'Leary-東フィンランド大学の運営グループメンバー
- BradfordFoulkes-ゼネラルエレクトリック
- トーマス・スレザック-ブリガムヤング大学
- BurakBagdatli-ジョージア工科大学
- Gul Ege、David Duling-SAS（ESP）
- ルーシールオ-コノコフィリップス
Re：R / Pythonトレーニング@ malcolm_moore1 @nascif_jmp
誰かがゲートオープナーなのかゲートキーパーなのかを特定するために、どのような質問をすることができますか？
私の主な考えは、
-データ分析にドメインの専門知識をどのように含めますか？ 何でこれが大切ですか？
-データ分析の課題についてチームと協力することは、成功または失敗につながりますか？
Re：R / Pythonトレーニング@mia_stephens数年前、私はオスラムでPro契約を結び、Pythonで生成されたWebアプリケーションで使用できるモデルを構築するためにJMPProを使用しました。 目標は、リソース（人）、イノベーションクラス（新製品、以前の製品に基づいて構築など）、現在のワークロード（およびその他のいくつか）に応じて、さまざまなプロジェクトステップをすべて含めて、プロジェクトの存続期間をより正確に見積もることでした。要因）。 つまり、すべて一緒にプロジェクト計画モデルです。 webappがPythonでビルドされたとき、彼らはJMPで簡単にまともな優れたモデルを見つけ、formelデポを使用してPythonコードを生成し、アプリケーションに埋め込みました。 まるで魅力のように働いた。 時々、過去のプロジェクトのタイムラインから新しく取得したデータでモデルを再チェックし、必要に応じて調整します。 しばらくの間、彼らからの返事はありませんが、まだ生産的に使用されていると思います。
Re：R / Pythonトレーニング共有してくれてありがとう@martindemel ！ これは良いユースケースのように聞こえます。 彼らがPythonコードを主にJMPによって提供されているとおりに使用しているかどうか、または多くの変更が必要かどうかを知っていますか？ また、彼らが使用しているモデルを知っていますか？
R / Pythonトレーニング12.8.2020 R / Pythonトレーニングセッション
プレゼンター：ベン・フランシス
録画を見る|ジャーナル
重要なポイント
- 「あなたはあなたの人々をコーダーにしたいですか、それとも彼らを問題を解決する人々にしたいですか？」多くの場合、SMEはRまたはPythonのコーダーではありません。
- JMPは、R / Pythonコーダーである人々にとって脅威と見なすことができます。 ゲートキーパー（R / Pythonユーザー）から有効化に向けて移動します（仕事を続けたいので、RとPythonはそのままにしておく必要があります）
- ソフトウェアのコストと人/時間のコスト
- ソフトウェア開発、特に分析ソフトウェアの最も重要な品質問題の1つは、結果の精度と信頼性です。品質ステートメント対オープンソースソリューション。 JMPは信頼とセキュリティを提供します。
- RとPythonは、すべての製品（JMP、JMP、Clinical、JMP Live ...）の競合製品です。
オープンソースソフトウェアとは何ですか？
用語オープンソースそのデザインは一般にアクセス可能であるため、人々が変更および共有できるものを指します。オープンソースソフトウェアは、誰でも検査、変更、拡張できるソースコードを備えたソフトウェアです。
R / Pythonを使用しているのは誰ですか？
- 任意の会社
- 役割：データサイエンティスト、統計家、高レベルの生物学者、化学者、技術者
- トレンディになりたい方
- イニシアチブのある人
- 多くの場合、管理ではありません
- データ駆動型モデラーではありません
- 高度に規制された地域ではありません
- オープンソースとは何ですか？ それはユーザーにとってどういう意味ですか？ コスト、アクセス、サポートなど？
- R / PythonとJMPJSLの学習曲線は？ アクションレコーダー。
R / Pythonの長所は何ですか？
- これは、すべての人がアクセスできる無料のデータサイエンスツールです。
- 市場における成熟した広範な「パートナー」。
- Stack Overflowなどのサイトは、R / Pythonコミュニティに大きな助けを提供します。
- ユーザーが頻繁に追加する新しい最先端の機能/機能。
- 出力の品質は非常に高くなる可能性があります。
- 他のプログラミング言語（C、C ++、Java）との簡単なインターフェース。
- 企業がデータサイエンスを行っている場合は、R / Pythonスクリプトに資料がある可能性があります。
- クラウドベースにすることができます。
- Pythonプログラミングの知識を持つことは、科学者/エンジニアにとって差別化要因になる可能性があります。
R / Pythonの短所は何ですか？
- 焦点は、ソフトウェアを使用する人々ではなく、ソフトウェアにあります。
- さらに、ソフトウェアは、乱雑な/不足している/存在しないデータに対する万能薬と見なすことができます。
- コードファーストのアプローチで、多くの場合、複数の「コーダー」が必要です。
- 「PieintheSky」の考え方。
- セキュリティオプションが不十分で、品質と精度の保証がない/ほとんどない（JMPの品質声明）
JMPとR / Pythonの位置付け方法：
一般的な提案：
- 彼らが解決しようとしている実際の問題はありますか？ 「窓」の買い物客から離れてください。
- 技術的に深い会話をしたり、流行語を自分で使用したりしないでください。
- 機能や機能を実行しないでください。オープンソースは事実上毎回勝ちます。
- 1つのJMP製品に顧客の焦点を絞らないでください。
ユーザー購入者の場合：
- 適格な質問：
- あなたの現在の仕事のどの側面が挑戦的ですか？
- イノベーションデータ分析にもっと時間をかけたいですか？
- 現在のスクリプト/アプリケーションについて何を改善できると思いますか？
- あなたは中央のテクニカルサポートチームの一員ですか？ もしそうなら、どのようにサポートを提供しますか？
テクニカルバイヤーの場合：
- ゲートキーパーの考え方から離れて、有効化に向けて取り組みます。
- について明確にする品質と数値の保証JMPの。
- 適格な質問：
- 組織内で知識/プロセス開発に関与しているのは何人ですか？
- 定期的に更新される数値精度と品質保証を備えたソフトウェアはあなたにとって重要ですか？
経済バイヤーの場合：
- 壮大なビジョンを聞いてください。 それが壮大であるほど、彼らはそれが来るのをより苦痛にします。
- オープンソースにはより高いレベルのトレーニング（したがってコスト）が必要になる可能性があることを考慮するように彼らに促します。
- 適格な質問：
- 今から一年後、どこになりたいですか？ あなたの戦略は何ですか？
- 彼らのデータ分析をどのように拡張しますか？
R / PythonでJMPをいつどのように配置する必要がありますか？
JMPは、WindowsおよびMacデスクトップ用のSASのスタンドアロンのフル機能のデータ視覚化および統計分析ソフトウェアパッケージです。 JMPには、データ探索を刺激的で洞察に満ちたものにする双方向性と動的なリンクがあり、データ探索者と分析者のニーズを完全に満たす多くの高度な分析オプションが含まれています。 それでも、PythonやRなどのオープンソースツールと組み合わせてJMPを使用したい（または必要な）場合があります。 次の例を検討してください。
- それでも、一次分析にRのような検証されていないソフトウェアを使用することを禁じられている企業統計家は、JMPで検証されたメソッドと並べてRパッケージの新しい方法論を調査したいと思うかもしれません。
- PythonまたはRプログラマーは、JMPで利用可能な動的リンケージ、高度なビジュアル、または強力な分析を利用したい場合があります。
- 企業のデータ分析部門は、JMPへのアドインを開発して、一部のRまたはPythonコードをJMP内のアドインとして実行できるようにし、将来のユーザーがGUIアドインを記述せずに操作できるようにすることができます。 RまたはPythonコード自体。
- 統計教育者は、教室に特定のオープンソースパッケージを導入したいと思うかもしれませんが、学生によるコーディングを必要としないポイントアンドクリック環境内にあります。
資力：
競合他社情報（SWOTS）トレーニング
