JMPユーザーのためのJMP-Python（JMP18）の使い方こんにちは皆さん
下記の通り、JMP-Python（JMP18）をテーマとしたセミナーの内容についてご意見を頂きたく存じます。
1. 状況
1) ユーザーのJMP活用レベルと内容
- 主に使用される JMP 機能: EDA、SPC、可視化
-ワークフロー ビルダーを使用したシンプルな自動化 (JSL を編集せずに)
- Pythonを知らない、または基本的な知識しか持っていない
2) 標準JMP、2～3時間の対面セミナー
2. JMPを使った分析がより効率的かつ効果的に行えることを示したい
JMP18 の拡張 Python インターフェース機能を活用します。
セミナーの内容構成についてご意見を伺いたいです。
良い推薦状も歓迎します。
前もって感謝します。
Re: JMP ユーザーのための JMP-Python (JMP18) の使い方こんにちは、イクジュ:
私は Python の統合について調査しており、共有できる考えがいくつかあります。それらは、皆さんと同じような状況にある JMP ユーザー向けの SAS と R の統合に関する私の経験を反映しています。
カバーするトピックは、受講者の Python に対する習熟度、受講者の目的、受講者自身の Python の習熟度によって大きく異なります。
Python に関する知識が限られているか、または基礎的な知識しかないことを考えると、Python 統合のための既存の JSL 関数とともに、これらの主要な機能強化に重点を置きます (ただし、おそらく 2 時間以上はかかりません)。
- 新しい Python スクリプト エディター: この機能により、JMP ユーザーは JMP 環境内で Python コードをシームレスに開いて直接実行できるようになり、共同作業とコード共有が容易になります。
- 新しい Python パッケージ、 jmpおよびjmputil : これらの「JMP for Python」パッケージを使用すると、Python ユーザーは JMP テーブルを作成またはアクセスしたり、Python から JSL スクリプトを実行したり、JMP 環境内に Python パッケージをインストールしたりできるようになります。
- Python 統合用の JSL 関数: 新しいものではありませんが、 Python Connect()、Python Submit()、 JMP Send()などの JSL 関数を使用すると、JSL スクリプトから Python コードを実行できます。
Python 統合によってもたらされる利点を強調したいと思います。
- Python ユーザーの場合: JMP では利用できないが Python では利用できる統計手法を使用する場合、JMP テーブルで Python スクリプトを直接実行し、結果を JMP に取得するなどできるようになりました。JMP アドインを作成することもできます。
- Python 以外の JMP ユーザー向け: 統合により、Python を実行する Python スクリプト/アドインを開いて実行できるようになります。代表的な例は、JMP Torch Deep Learning アドインです。
