R — это идеальное средство для быстрой и качественной разработки прототипов приложений, основанных на данных. В связке с R Shiny (shiny.rstudio.com) он позволяет представить результаты исследований в виде работающего приложения. Для продакшн есть отличный пакет «data.table».
Саме так! Но парадокс в том, что как минимум процентов 60-70 популярности Python’а проистекают от его популярности в этой самой области — писания страничек для веб. И только остатки — в области анализа данных. Так что итоговые результаты всяких опросов оказываются сильно смазанными. В то время, как R все свои проценты набирает исключительно в анализе и обработке данных.
Ну, если основываться не на общепрограммистских опросах, где в одной куче и Ассемблер, и Фортран, и Лисп, и Ява, и пр.пр.пр, а на результатах опросов именно сообщества тех, кто работает в области обработки и анализа данных, например www.kdnuggets.com или www.datasciencecentral.com то там оказывается, что говорить «Пайтон впереди» — не получается. Наоборот, уже несколько лет ситуация — «нос к носу». Это при том, что в «общепрограммистких» опросах Пайтон набирает. Вот и вопрос — в какой собственно нише он набирает? И уж точно на спецфорумах про маргинальность R не стоить даже намекать, заклюют не поверят :-)
Важно учить не только язык, а принципы: алгоритмы, статистику, понимание как работать с данными. Даже, если через 5 лет будет R++# 7.0 on RailsJS, то суть не поменяется.
Надо выбирать для себя направление, язык — это просто инструмент и надо быть готовым его поменять.
В краткосрочной перспективе — никак. Вакансий очень мало. Да и требуется не сам язык, а умение его приложить для решения конкретных прикладных задач. А вот средне- и долгосрочной перспективе — скорее да, чем нет. Как только то, что маркетингово обзывается красивым словом «BigData» станет реальностью (я имею ввиду — у нас в стране), и там начнутся серьезные проекты — вот там и R сможет серьезно выстрелить. Если до тех пор выдержит натиск конкурентов.
24 коментарі
Додати коментар Підписатись на коментаріВідписатись від коментарівR — это идеальное средство для быстрой и качественной разработки прототипов приложений, основанных на данных. В связке с R Shiny (shiny.rstudio.com) он позволяет представить результаты исследований в виде работающего приложения. Для продакшн есть отличный пакет «data.table».
Есть. Околофинансовые люди его любят. Но желательно в связке с каким-нибудь языком общего применения.
+ питон
2015 год : Р переганяет Джаваскрипт, ПХП и Руби — 6 место в рейтинге
spectrum.ieee.org/...
2016 год : Р перегоняет Си шарп и потеснивши его влетает в топ-5:
spectrum.ieee.org/...
Остались Сишки Пинон и Джава...
2017 — ? :D
Это не язык
Саме так! Но парадокс в том, что как минимум процентов60-70 популярности Python’а проистекают от его популярности в этой самой области — писания страничек для веб. И только остатки — в области анализа данных. Так что итоговые результаты всяких опросов оказываются сильно смазанными. В то время, как R все свои проценты набирает исключительно в анализе и обработке данных.
Ну, если основываться не на общепрограммистских опросах, где в одной куче и Ассемблер, и Фортран, и Лисп, и Ява, и пр.пр.пр, а на результатах опросов именно сообщества тех, кто работает в области обработки и анализа данных, например www.kdnuggets.com или www.datasciencecentral.com то там оказывается, что говорить «Пайтон впереди» — не получается. Наоборот, уже несколько лет ситуация — «нос к носу». Это при том, что в «общепрограммистких» опросах Пайтон набирает. Вот и вопрос — в какой собственно нише он набирает?
И уж точно на спецфорумах про маргинальность R не стоить даже намекать,
заклюютне поверят :-)Биоинформатика, см. BioConductor.
В Украине есть компании, которые работают в биоинформатике?
-
есть
Intego Group и CS, обе компании в Харькове, но все же!
Важно учить не только язык, а принципы: алгоритмы, статистику, понимание как работать с данными. Даже, если через 5 лет будет R++# 7.0 on RailsJS, то суть не поменяется.
Надо выбирать для себя направление, язык — это просто инструмент и надо быть готовым его поменять.
В краткосрочной перспективе — никак. Вакансий очень мало. Да и требуется не сам язык, а умение его приложить для решения конкретных прикладных задач.
А вот средне- и долгосрочной перспективе — скорее да, чем нет. Как только то, что маркетингово обзывается красивым словом «BigData» станет реальностью (я имею ввиду — у нас в стране), и там начнутся серьезные проекты — вот там и R сможет серьезно выстрелить. Если до тех пор выдержит натиск конкурентов.
Проекты в банках работают на R. Перспективы есть, но бывают и лучшие.
Скажите, в каких банках? С трудом верится
Мне, когда-то предлагали в Barclays, UBS от наших аутсорсеров на R. Уже не помню, у кого именно эти проекты.