Comment utiliser JMP-Python (JMP18) pour les utilisateurs JMPSalut les gens,
J'aimerais demander votre avis sur le contenu du séminaire sur le thème JMP-Python (JMP18) dans les situations suivantes.
1. Situation
1) Niveau des utilisateurs et contenu de l'utilisation de JMP
-Fonctionnalités JMP principalement utilisées : EDA, SPC, Visualisation
-Automatisation simple à l'aide de Workflow Builder (sans modifier JSL)
-Ils ne connaissent pas ou n'ont pas de connaissances très basiques sur Python
2) JMP standard, séminaire en personne de deux à trois heures
2. J'aimerais montrer que l'analyse à l'aide de JMP peut être effectuée de manière plus efficace et efficiente
en utilisant la fonction d'interface Python améliorée de JMP18.
J'aimerais avoir votre avis sur la structure du contenu du séminaire.
De bonnes références sont également les bienvenues.
Merci d'avance.
Re : Comment utiliser JMP-Python (JMP18) pour les utilisateurs JMPSalut, IkJu :
J'ai exploré l'intégration de Python et j'ai quelques réflexions que je peux partager. Ils réfléchissent à mon expérience de l'intégration SAS et R pour les utilisateurs JMP dans des situations similaires à celles auxquelles vous êtes confronté.
Les sujets à aborder dépendent en grande partie de la familiarité du public avec Python, de ses objectifs et de votre propre maîtrise de Python.
Étant donné qu'ils ont une connaissance limitée ou basique de Python, je me concentrerais sur ces améliorations clés, ainsi que sur les fonctions JSL existantes pour l'intégration Python (mais cela ne prendrait peut-être pas plus de deux heures :
- Nouvel éditeur de script Python : cette fonctionnalité permet aux utilisateurs de JMP d'ouvrir et d'exécuter du code Python de manière transparente directement dans l'environnement JMP, facilitant ainsi la collaboration et le partage de code.
- Nouveaux packages Python, jmp et jmputil s : ces packages « JMP pour Python » permettent aux utilisateurs de Python de créer ou d'accéder à des tables JMP, d'exécuter des scripts JSL à partir de Python et d'installer des packages Python dans l'environnement JMP.
- Fonctions JSL pour l'intégration Python : bien qu'elles ne soient pas nouvelles, les fonctions JSL comme Python Connect(), Python Submit() et JMP Send() permettent d'exécuter du code Python à partir de scripts JSL.
Je voudrais souligner les avantages qu'offre l'intégration Python :
- Pour les utilisateurs de Python : s'ils souhaitent utiliser une méthode statistique non disponible dans JMP mais qui est en Python, ils peuvent désormais exécuter directement le script Python sur une table JMP, récupérer les résultats dans JMP, etc. Ils peuvent même créer un complément JMP. .
- Pour les utilisateurs JMP non Python : l'intégration leur permet d'ouvrir et d'exécuter des scripts/compléments Python qui exécutent Python. Un bon exemple est le complément JMP Torch Deep Learning.
