Formation Re: R / PythonQuelques notes sur mes expériences de positionnement de JMP contre Python (Python étant beaucoup plus courant dans la région NWT2 que R).Nous avons trouvé qu'il est préférable de positionner JMP (ou plus probablement JMP Pro s'ils utilisent Python), comme un outil complémentaire à Python plutôt que d'en faire une décision soit / soit.Si vous faites le choix "utiliser JMP Pro plutôt que Python", cela ne sera pas efficace car Python a trop d'inertie et d'infrastructure derrière lui, en particulier pour la modélisation prédictive (ex. Bibliothèque TensorFlow).Mais si vous positionnez JMP Pro comme un outil complémentaire de Python où les modèles de données peuvent être prototypés et comparés plus rapidement dans JMP Pro, puis déployés en tant que code de score Python, c'est une raison beaucoup plus convaincante et a réussi à décrocher un certain nombre de ventes JMP Pro, même là où Python est encore largement utilisé.
Formation Re: R / Python@ saradoudt0 quoi @mzwald m'a dit. Je suis surpris que @ruthhummel Le livre blanc est répertorié comme une ressource mais pas complètement exploré comme une approche viable pour vendre JMP sans essayer de déplacer Python / R - il y a de la place pour les deux et nous pouvons montrer que la somme est supérieure aux parties. En outre, vous souhaiterez peut-être répertorier les présentations Discovery sur Formula Depot, car elles contiennent des exemples de déploiement du code de scoring Python qui pourraient être utiles pour justifier l'utilisation de JMP dans une boutique Python.
* Noter en dehors des sentiers battus - Communauté d'utilisateurs JMP
* Partager l'avantage ultime: un parcours de la modélisation à la notation - Communauté d'utilisateurs JMP
De plus, je pense que la vision de l'Open Source décrite ici manque le point de ce à quoi nous nous opposons:
" Le terme Open source fait référence à quelque chose que les gens peuvent modifier et partager parce que sa conception est accessible au public.Un logiciel open source est un logiciel avec un code source que n'importe qui peut inspecter, modifier et améliorer. "
Dans l'espace de la science des données, "personnes" et "tout le monde" incluent les grandes entreprises comme Google ( TensorFlow ) et IBM ( Étincelle ). Ils Payer les développeurs doivent maintenir et améliorer ces frameworks, car ils font partie de leur stratégie de croissance basée sur le cloud (la pile logicielle est gratuite, vous ne payez que pour l'utilisation du cloud). Vous pouvez être sûr qu'ils paient également les testeurs. Alors le ancien SAS FUD L'argument selon lequel vous ne pouvez pas faire autant confiance à leur qualité qu'à la nôtre ne va pas voler avec des utilisateurs qui savent d'où ils viennent - cela pourrait même se retourner contre vous.
Même pour les petits packages tels que XGBoost, lorsque vous consultez la liste des contributeurs vous voyez des chercheurs d'universités et des développeurs de grandes entreprises. Ce ne sont pas des personnes travaillant dans des garages. Alors bien sûr, il existe de petits paquets open source mal entretenus; mais les scientifiques et les ingénieurs que nous recherchons sont suffisamment avisés pour savoir lesquels choisir et lesquels éviter. Nous devrions être aussi avisés qu'eux lors de cette conversation.
Formation Re: R / Python@nascif_jmp et @MJ et j'ai écrit un article montrant plus de détails sur la façon d'utiliser l'opensource avec JMP, soulignant cette idée de les utiliser ensemble plutôt que de les remplacer l'un par l'autre. Le document est disponible à https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/sta4.336 . C'est sous le mur de paiement du journal en ce moment, mais dès que notre demande de le rendre OpenAccess est acceptée, ce lien devrait vous permettre (ou à un client à qui vous envoyez ce lien) de consulter gratuitement l'article complet.
Dans l'article, il y a des liens vers quatre courtes vidéos de soutien. Vous pouvez également envoyer ces liens directement ou les utiliser dans une démo. Les deux premières vidéos montrent l'application Housing Price créée par Nascif à l'aide du code de notation Python généré à partir de JMP intégré déployé dans AWS. Ces deux vidéos montrent (1) la construction du modèle dans JMP et la génération du code Python, et (2) l'application finale qui a été construite dans AWS.
Movie 1: JMP Pro Listing Price Predictor Model ajustement et génération de code Python:
https://players.brightcove.net/1872491364001/default_default/index.html?videoId=6214684063001
Film 2: Déploiement final du modèle sur AWS du code de scoring Python généré par JMP Pro:
https://players.brightcove.net/1872491364001/default_default/index.html?videoId=6214680112001
Les deux dernières vidéos montrent l'utilisation par MJ de t-SNE et UMAP dans R, intégré dans un complément JMP afin que l'utilisateur n'interagisse qu'avec les boîtes de dialogue pointer-cliquer JMP (et le code R est invisible dans les coulisses, avec respect à l'utilisateur du complément). Le film 3 montre comment utiliser le complément. Movie 4 montre comment JMP apporte des fonctionnalités qui sont très difficiles dans R, et R a apporté les algorithmes qui n'étaient pas dans JMP, et les deux systèmes logiciels ensemble peuvent faire cette chose cool.
Film 3. Application du complément Embedding sur l'ensemble de données MNIST:
https://players.brightcove.net/1872491364001/default_default/index.html?videoId=6214686689001
Film 4: exploration des résultats t-SNE avec étiquetage d'image dans JMP:
https://players.brightcove.net/1872491364001/default_default/index.html?videoId=6214680173001
Formation Re: R / Python"Synergie est une interaction ou coopération donnant naissance à un tout qui est plus grand que le simple somme de son les pièces . "
Formation Re: R / PythonRessources très utiles @mzwald et @nascif_jmp , contribue certainement à élargir la page. J'ai parlé de @ruthhummel , @MJ et @nascif_jmp travailler comme une ressource mais ne voulait pas le soumettre à une explication de seconde main!
FWIW, mon expérience est un utilisateur de R / Python dans Academia et Unilever. Dans Unilever, tout en comprenant que JMP peut être synergisé avec R / Python est un outil fantastique, il y avait un petit nombre (<10) dans l'entreprise qui pouvait le faire. Une goutte dans l'océan par rapport à 5000 (principalement des scientifiques et des ingénieurs) en R&D seulement dans le monde. JMP m'a permis de travailler / collaborer avec ces 5000 plutôt qu'en tant que service pour eux, ce n'est pas le cas de R / Python. T Il doit toujours se concentrer sur l'identification des défis de la situation actuelle et la mise en œuvre d'une vision (soit de manière complète avec les produits JMP, soit en partie).
Pour être honnête, j'ai eu du mal à être suffisamment averti avec les packages R / Python, à la fois en termes de précision numérique du package lui-même et si mon utilisation est erronée. Chez JMP, j'ai une déclaration de qualité et une SE commerciale et un support technique. Bien qu'il s'agisse de points de vente discrétionnaires, nous ne devons pas hésiter à les évoquer le cas échéant.
Formation Re: R / Python@mzwald Merci pour les commentaires ajoutés. Aimez toujours entendre des expériences différentes!
Formation Re: R / PythonC'est une discussion brillante, de grands va-et-vient.
Formation Re: R / PythonIl serait peut-être bon d'avoir un peu de contexte sur la façon dont certains de nos concurrents (même partiels) traitent l'intégration (pas le remplacement)
* 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
Formation Re: R / PythonBonne discussion ici! Curieux de savoir comment utiliser Formula Depot pour générer du code Python. Quelqu'un a-t-il nommé des clients utilisant cette fonctionnalité et des exemples que vous pouvez partager?
Formation Re: R / PythonSalut Mia, Jerry Winter chez Unilever a utilisé cette fonctionnalité. Je n'ai pas l'histoire complète mais nous avons travaillé ensemble pour trouver une section qui n'avait pas été traduite de JMP à Python.Faites-moi savoir les prochaines étapes qui seraient utiles!
Formation Re: R / PythonUn autre aspect à considérer pourrait être d'autres aspects du flux de travail d'analyse des données: la nécessité de Soyez attentif aux limites potentielles de nos données et à la nécessité de remettre en question nos données et nos modèles en utilisant la connaissance du sujet. Reconnaissez que nos processus sont rarement dans un état stable, ou en d'autres termes: apprendre à partir des données est un processus continu qui est mieux réalisé en permettant l'intégration de la connaissance du sujet avec la maîtrise des données et le savoir-faire en analyse de données. Il est plus facile pour une entreprise de réaliser des analyses de données à grande échelle en permettant à des experts en la matière en ce qui concerne la littératie et l'analyse de données que de mettre à l'échelle l'analyse de données en transférant des connaissances sur le sujet à notre peu experts en analyse de données.
Si les experts en analyse de données sont actuellement les gardiens du flux de travail analytique, nous devrons peut-être envisager d'avoir cette conversation avec d'autres influenceurs acheteurs.
D'autres aspects des arguments relatifs à la maîtrise des données se trouvent dans Dark Data de David Hand, voir son discours d'ouverture sur les statistiques. Données sombres certains aspects seront également couverts par Ron Kennet et Chris Gotwalt dans leur prochain article sur la découverte: Maximiser le succès de la science des données
Formation Re: R / Python@ malcolm_moore1 alors que la maîtrise des données est une question importante, je pense qu'elle est orthogonale à la question spécifique que Mia vient de poser. Si quoi que ce soit, les experts qui permettent aux modèles JMP d'être déployés en production pour générer de la valeur commerciale ne sont pas des gardiens, mais des ouvriers.
Si le problème que l'entreprise tente de résoudre nécessite la création d'un site Web pour servir des valeurs prédites ou un processus de surveillance automatisé de bout en bout dans une usine, il doit y avoir un moyen de sortir nos modèles de JMP et les intégrer aux processus requis. Il ne s’agit pas autant de «qui» que de «où» et de «comment».
Peut-être que si un jour nous rendions aussi facile le déploiement de modèles dans les environnements de production que nous facilitions le «déploiement» de rapports et de tableaux de bord à l'aide de JMP Live, nous réduirions le besoin d'experts en analyse de données dans le flux de travail analytique. Ce serait une manière intéressante de combiner ces fils de manière productive.
@mia_stephens voici quelques-unes des personnes à qui j'ai parlé au fil des ans concernant la génération de code de scoring Python par Formula Depot, sans ordre particulier.
- Ping Liu - Advanced Analytics chez Bain & Company
- Matthew Flynn - AIG Science
- Philip O'Leary - Membre du groupe de pilotage de l'Université de Finlande orientale
- Bradford Foulkes - General Electric
- Thomas Slezak - Université Brigham Young
- Burak Bagdatli - Georgia Tech
- Gul Ege, David Duling - SAS (ESP)
- Lucy Luo - Conoco Philips
Formation Re: R / Python@ malcolm_moore1 @nascif_jmp
Quelles questions pouvons-nous poser pour identifier si quelqu'un est un ouvre-porte ou un gardien de barrière?
Ma pensée principale serait dans le sens de
- Comment intégrez-vous l'expertise du domaine dans l'analyse des données? Pourquoi est-ce important?
- Travailler avec une équipe sur des défis d'analyse de données mène-t-il au succès ou à l'échec?
Formation Re: R / Python@mia_stephens Il y a quelques années, j'ai eu un accord Pro chez Osram où ils ont utilisé JMP Pro pour créer un modèle qu'ils peuvent utiliser dans leur application Web générée par python. L'objectif était d'avoir une meilleure estimation de la durée d'un projet, y compris toutes les différentes étapes du projet en fonction des ressources (personnes), de la classe d'innovation (nouveau produit, build sur précédent, ...) et de la charge de travail actuelle (et quelques autres) les facteurs). Donc, tous ensemble, un modèle de planification de projet. Comme l'application Web a été construite en Python, ils ont trouvé un bon modèle décent dans JMP et ont utilisé le dépôt formel pour générer du code Python qu'ils ont ensuite intégré dans l'application. A fonctionné presque comme un charme. De temps en temps, ils revérifient le modèle avec les nouvelles données acquises à partir des échéanciers de projets passés et les ajustent si nécessaire. Je n'ai pas eu de réponse d'eux depuis un certain temps, mais je pense qu'il est toujours utilisé de manière productive.
Formation Re: R / PythonMerci d'avoir partagé @martindemel ! Cela ressemble à un bon cas d'utilisation. Savez-vous s'ils utilisent le code Python principalement tel qu'il est fourni par JMP, ou s'il nécessite beaucoup de modifications? De plus, savez-vous quels modèles ils utilisent?
Formation R/Python12.8.2020 Session de formation R/Python
Présentateur : Ben Francis
Regarder l'enregistrement | Journal
Points clés à retenir
- « Voulez-vous que vos employés soient des codeurs ou voulez-vous qu'ils résolvent les problèmes ? »SME n'est souvent pas le codeur R ou Python.
- JMP peut être considéré comme une menace pour ceux qui sont des codeurs R/Python. Éloignez-vous du portier (utilisateurs R/Python) vers l'activation (je veux garder mon travail, donc R et Python doivent rester)
- Coût du logiciel vs coût des personnes/temps
- L'un des problèmes de qualité les plus critiques dans le développement de logiciels, en particulier pour les logiciels d'analyse, est l'exactitude et la fiabilité des résultats.Déclaration de qualité par rapport aux solutions open source. JMP offre confiance et sécurité.
- R et Python sont concurrents pour tous nos produits (JMP, JMP, Clinical, JMP Live...)
Qu'est-ce qu'un logiciel open source ?
Le terme Open source fait référence à quelque chose que les gens peuvent modifier et partager parce que sa conception est accessible au public.Un logiciel open source est un logiciel avec un code source que tout le monde peut inspecter, modifier et améliorer.
Qui utilise R/Python ?
- Toute entreprise
- Rôles : data scientists, statisticiens, biologistes de niveau supérieur, chimistes, technologues
- Ceux qui veulent être à la mode
- Ceux qui ont l'initiative
- Souvent pas de gestion
- Pas de modélisateurs basés sur les données
- Pas dans les zones très réglementées
- Qu'est-ce que l'open source ? Qu'est-ce que cela signifie pour les utilisateurs ? Coût, accès, support, etc.?
- Courbe d'apprentissage pour R/Python vs JMP JSL ? Enregistreur d'actions.
Quels sont les avantages de R/Python ?
- C'est un outil de science des données gratuit et accessible à tous.
- "Partenaire" mature et étendu sur le marché.
- Des sites tels que Stack overflow offrent une grande aide aux communautés R/Python.
- Nouvelles fonctions/caractéristiques de pointe ajoutées fréquemment par les utilisateurs.
- La qualité de sortie peut être très élevée.
- Interfaçage simple avec d'autres langages de programmation (C, C++, Java).
- Si une entreprise a fait de la science des données, elle aura probablement du matériel dans les scripts R/Python.
- Peut être basé sur le cloud.
- Avoir des connaissances en programmation Python peut être un différenciateur pour les scientifiques/ingénieurs.
Quels sont les inconvénients de R/Python ?
- L'accent est mis sur le logiciel plutôt que sur les personnes qui l'utilisent.
- De plus, le logiciel peut être considéré comme une panacée aux données désordonnées/manquantes/inexistantes.
- Approche code d'abord, avec souvent plus d'un "codeur" requis.
- Pensée "Pie in the Sky".
- Mauvaises options de sécurité et pas/très peu d'assurances de qualité et de précision (Déclaration de qualité JMP)
Comment positionner JMP vs R/Python :
Suggestions générales :
- Y a-t-il un problème réel qu'ils essaient de résoudre? Éloignez-vous des acheteurs de « fenêtres ».
- N'entrez pas dans des conversations techniques approfondies et n'utilisez pas vous-même des mots à la mode.
- Ne faites pas de fonctions et de fonctionnalités, l'open source gagne pratiquement à chaque fois.
- Évitez de restreindre l'attention du client sur un seul produit JMP.
Pour l'Utilisateur Acheteur :
- Questions de qualification :
- Quels aspects de votre travail actuel sont difficiles ?
- Souhaitez-vous avoir plus de temps pour l'analyse des données d'innovation ?
- Que souhaiteriez-vous pouvoir améliorer dans vos scripts/applications actuels ?
- Faites-vous partie d'une équipe d'assistance technique centrale ? Si oui, comment fournissez-vous un soutien?
Pour l'Acheteur Technique :
- Éloignez-vous de la mentalité de gardien vers l'habilitation.
- Soyez clair sur le qualité et assurances numériques de JMP.
- Questions de qualification :
- Combien au sein de votre organisation sont impliqués dans le développement des connaissances/processus ?
- Un logiciel avec une précision numérique et des assurances qualité régulièrement mises à jour serait-il important pour vous ?
Pour l'acheteur économique :
- Écoutez la grande vision. Plus c'est grandiose, plus c'est douloureux à venir.
- Encouragez-les à considérer que l'open source pourrait nécessiter un niveau de formation (et donc un coût) plus élevé.
- Questions de qualification :
- Où veux-tu être dans un an ? Quelle est votre stratégie ?
- Comment allez-vous faire évoluer leurs analyses de données ?
Quand et comment positionner JMP avec R/Python ?
JMP est un progiciel autonome et complet de visualisation de données et d'analyse statistique de SAS pour le bureau Windows et Mac. JMP possède l'interactivité et la liaison dynamique qui rendent l'exploration de données passionnante et perspicace et contient de nombreuses options analytiques avancées, répondant pleinement aux besoins des explorateurs et analystes de données. Néanmoins, il peut y avoir des occasions où vous voudrez (ou aurez besoin) d'utiliser JMP en conjonction avec des outils open source, comme Python ou R. Considérez les exemples suivants :
- Un statisticien d'entreprise interdit d'utiliser un logiciel non validé comme R pour l'analyse primaire peut néanmoins vouloir explorer une nouvelle méthodologie dans un package R en parallèle avec des méthodes validées dans JMP.
- Un programmeur Python ou R peut vouloir tirer parti des liens dynamiques, des visuels avancés ou des analyses puissantes disponibles dans JMP.
- Le service d'analyse de données d'une entreprise peut souhaiter développer un complément à JMP qui permet d'exécuter du code R ou Python en tant que complément dans JMP, afin que les futurs utilisateurs puissent interagir avec le complément GUI sans avoir besoin d'écrire le R ou Python eux-mêmes.
- Un enseignant en statistique peut vouloir introduire des packages open source spécifiques dans la salle de classe, mais dans un environnement pointer-cliquer qui ne nécessiterait pas de codage par l'étudiant.
Ressources:
- Maîtriser JMP : Intégration JMP et R : Apprenez à utiliser les commandes de script JSL de base pour vous connecter à R, envoyer des données entre R et JMP et soumettre du code R.
- Livre blanc : Utilisation de JMP et JMP Pro avec R et Python : Exemples de cas où les utilisateurs peuvent vouloir (ou avoir besoin) d'utiliser JMP en conjonction avec des outils open source, comme Python ou R.
- Complément : XG Boost : P fournit une interface pointer-cliquer vers la bibliothèque open source populaire XGBoost pour la modélisation prédictive avec des arbres à gradient extrême.Inclut l'exportation de profilage du langage de script JMP (JSL) et du code Python pour la reproductibilité.
- Complément : UNE Permet aux codeurs R d'héberger leur code R dans un complément JMP sans écrire de code JSL. Permettre aux utilisateurs de JMP d'accéder aux options du code R et de les modifier.
- Wiley Paper - Better Together - Extension de JMP avec un logiciel open source : Dans cet article, nous explorerons des cas d'utilisation illustrant comment les utilisateurs de JMP peuvent tirer parti de la large prise en charge et du rythme de changement rapide des logiciels open source tout en bénéficiant de l'interface rationalisée et des capacités robustes de JMP.
Informations sur les concurrents (SWOTS)Entraînement
