LINUX.ORG.RU

R занимает 5 место в рейтинге журнала IEEE Spectrum

 , ,


0

3

Поясняют такой рост (на 1 место с прошлогоднего рейтинга) существенным увеличением метрик по всем шкалам данного рейтинга:

  • рост числа вопросов на Stack Overflow,
  • 62 тысяч новых репозиториев на GitHub,
  • всплеск вакансий на сайтах найма персонала,
  • активное цитирование в различных исследовательских публикациях (за год число статей про R в IEEE Xplore увеличилось с 39 до 244)

Очевидно сказывается как гибкость и универсальность использования языка R в столь интенсивно растущей области ИТ, как обработка больших массивов данных, так и факт недавней покупки корпорацией Микрософт одного из коммерческих дистрибъютеров R, компании Revolution Analytics.

В подробностях интерактивная диаграмма рейтинга.

>>> Подробности

★★★★★

Проверено: Shaman007 ()
Последнее исправление: psv1967 (всего исправлений: 4)
Ответ на: комментарий от bookman900

Пример успеха в компаниях

Тут надо знать тоньше проблему.

По крайней мере первые два «стандарта», _уже_ включают в себя R... причем тоже, стандартно :)

psv1967 ★★★★★
() автор топика
Ответ на: комментарий от bookman900

стандартов в статистической обработке ровно 2 — Statistica & SPSS. Еще иногда SAS

Это кто тебе такую чушь сказал?

zabbal ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от Sociopsih

А, собственно, где еще его применять, как ни в анализе данных?

Куча есть предметных областей, где анализ данных, статистика и методы машинного обучения это существенная часть «техпроцесса». Вот там всё это проще и быстрее прямо на R и писать. Средств для этого в R уже натащили достаточно.

psv1967 ★★★★★
() автор топика
Ответ на: комментарий от psv1967

Приведи конкретный пример «так себе». А то может ты просто «фломастер не с той стороны пробуешь на вкус».

Программировать для программирования нельзя.

steemandlinux ★★★★★
()
Последнее исправление: steemandlinux (всего исправлений: 1)
Ответ на: комментарий от FilosofeM

Убогая однопоточная архитектура. Использует только одно ядро процессора. Если нужно использовать многоядерность, то нужно юзать костыли в виде пакетов, у которых имена анологичных однопоточных функций - другие.

Настало время охуительных историй.

Отсутствие неймспейсов. Когда у вас куча переменных и констант, то начинается белиберда с именованием.

Если у тебя код длиннее пары экранов то ты что-то не то пишешь.

Интерпретируемый язык и поэтому тормозной.

4.2 На своих задачах он быстрее сишечки и проще масштабируется.

DNA_Seq ★★☆☆☆
()
Ответ на: комментарий от steemandlinux

драйвер

Для системного программирования придется писать на R компилятор соответствующий, выучив SICP до раздела где разбирают регистровую машину :)

psv1967 ★★★★★
() автор топика
Ответ на: комментарий от psv1967

Ну я сам хочу использовать, когда достаточно данных соберу, для своей научной работы. А если что, можно кастануть?

Sociopsih ★☆
()
Ответ на: комментарий от psv1967

Хм. Ну хотя бы так. Ушел прогресс с тех пор, как я его смотрел.

Solace ★★
()
Ответ на: комментарий от trupanka

Так это тебе не жабка или сишечка чтоб спрос на кодеров был. Проще самому код написать чем писать ТЗ понятное быдлокодерам. Никогда не программировавшие аспирантки довольно быстро R осваивают, быстрее чем эксель это точно. Вот если мозг поражен жабкой или сишным байтоебством то учить тяжело. Это кстати еще одна причина не нанимать быдлокодеров, так как они на r будут писать как на поцкале (и это еще хорошо что не как на жабке), например использовать for вместо apply.

DNA_Seq ★★☆☆☆
()
Ответ на: комментарий от DNA_Seq

Никогда не программировавшие аспирантки довольно быстро R осваивают, быстрее чем эксель это точно.

Они и Octave осваивают абсолютно с той же эффективностью. Только вот пишут говно и на R, и на Octave, и на чем угодно.
К сожалению, профессиональное программирование нужно. Особенно для того, чтобы выносить промышленные решения из того, что сделают ученые-любители.

Solace ★★
()
Ответ на: комментарий от Solace

Если быдлоскрипт запускается от силы десяток раз за всю свою жизнь то не пофиг ли? Для всего остального ест гайдлайны.

DNA_Seq ★★☆☆☆
()
Ответ на: комментарий от DNA_Seq

И толку от гайдлайнов, когда это очень маленькая и очень легкая часть того, что осваивает программист?

Solace ★★
()
Ответ на: комментарий от Solace

Гайдлайны и методички позволяют пускать с места в карьер. Это все-таки не хирургия, показывать руками и тренировать мышечную память не нужно.

DNA_Seq ★★☆☆☆
()
Ответ на: комментарий от Solace

А если без баззворда, конкретные твои задачи каковы?

В данный момент? Анализ распада Z в два лептона и фотон. Ничего особо интересного за исключением того, что моделирование разъезжается с экспериментом предположительно потому, что моделирование неправильное на уровне первичного генератора.

Противоречие.

Нет. Вкусовщина — это то, то нравится, например, потому что привык. Удобно — это то, что эффективно и позволяет получать результат за обозримый промежуток времени.

Evgueni ★★★★★
()
Последнее исправление: Evgueni (всего исправлений: 2)

Там куда интереснее была бы новость про то, что джаву с первого места подвинули.

Bfgeshka ★★★★★
()

Не стоит обращать внимания на хайпы, раби, ноджс, теперь похоже очередь этого «языка».

anonymous
()
Ответ на: комментарий от Solace

Инженерный подход к программированию стал распространятся буквально пять лет назад. И вызывает безудержное фууу у дартаньянов страдающих nih. Что бы там не говорили программировнаие о сих пор остается средневековым ремесленничеством, а не индустрией.

DNA_Seq ★★☆☆☆
()
Ответ на: комментарий от psv1967

Предположим: неадекватность пиара разрабов и десятки лет вложенных в R. Если бы пришлось выбирать сегодня - почему не Julia?

Среди преимуществ Julia, вижу следующие:

1) Интегрированность С, Python (поддержка С кода в теле кода julia).

2) Мультипарадигменность (пиши хоть в python стиле, хоть в стиле Mathematica).

3) Язык общего назначения, в отличии от R (можно писать полноценные standalone приложения).

4) Язык кажется более быстрым сам по себе, что обещает меньшую потребность в написании ручной низкоуровневой оптимизации для решения bottlenecks (C/Fortran).

Как насчет этого?

madjestic
()
Ответ на: комментарий от madjestic

Среди преимуществ Julia

Это все _обещания_ разработчиков, по факту не способных обойтись без обмана даже в написании бенчмарка.

psv1967 ★★★★★
() автор топика
Ответ на: комментарий от madjestic

Там нет никаких преимуществ. Это сырейшая недоделка, выйдет ли что из него будет видно лет через 10 в лучшем случае.

ptarh ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от ya-betmen

Я не спорю, что почти любой программный инструмент можно использовать через задний проход (иногда это полезно), но обычно гланды проще вырезать через ротовое отверстие, а то нелепо получается.

Evgueni ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от madjestic

Я рекомендую подождать десять лет, пока пакетной базой не обрастёт или не сдохнет, а до тех пор палочкой тыкать даже не пробовать.

Evgueni ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от Evgueni

Это я к тому что любители некоторых инструментов слишком увлекаются и им становится неважно через какое место удалять гланды.

ya-betmen ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от FilosofeM

R - это в первую очередь среда статистической обработки данных. Все остальные навороты - это так, сбоку и не самое главное. Когда они нужны как основные средства, тогда лучше другие инструменты применять.

Quasar ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от madjestic

1. R для своей области совсем не тормоз.

2. R лучше, чем Julia, в первую очередь своей базой библиотек. R общепринят в области статистики, поэтому именно под него в первую очередь появляются реализации статистических методов. Все остальные языки всегда будут догоняющими в этом плане.

Какими бы недостатками R ни обладал, а менять устоявшиеся среды на каждый чих нехорошо, иначе будет разброд и шатание без совместимости и с зоопарком костылей на компьютере. Потому Julia и иже с ними если и выйдут на уровень R, то в далёком будущем. И так и должно быть, ибо нефиг.

Quasar ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от madjestic

По твоему списочку получается, что Julia не в состоянии конкурировать с R и нафиг никому не сдалось. Потому, что у R есть своя задача, с которой он прекрасно справляется. А с наворотами Julia непонятно, нафиг этот Julia нужен - то ли для статистики, то ли для замены python, то ли вообще для замены MATLAB. Если всё и сразу, то Julia - это какая-то ненужность, лишённая логики, а не язык.

Quasar ★★★★★
()

Простой язык, для биологов самое то.

Stalin ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от Evgueni

Я рекомендую подождать десять лет, пока пакетной базой не обрастёт

http://pkg.julialang.org/

а до тех пор палочкой тыкать даже не пробовать.

Конечно, нельзя пробовать ничего, что может поколебать веру в R-идола :)

ovk48 ★★★
()
Ответ на: комментарий от Solace

На том же reddit слышал информацию о том, что оно очень сырое.

На реддите случайно не сообщили, в чем именно эта сырость выражается? По фичам и инфраструктуре там точно все нормально.

ovk48 ★★★
()
Ответ на: комментарий от ovk48

http://pkg.julialang.org/

Даже по числу пакетов на порядок уступает числу пакетов R упомянутых на cran. Боюсь, что если начать проверять качество, то ситуация будет ещё более печальная.

Я не очень понимаю. Ты то julia реально используешь для повседневных задач? Или просто восторгаешься издалека? Действительно интересно.

Evgueni ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от Sociopsih

Ну я сам хочу использовать, когда достаточно данных соберу, для своей научной работы.

Тогда смотри сразу в сторону knitR - тут тебе и reproducible research во все поля, и просто резкое снижение геморроя, если работу приходится хотя бы пару раз переделывать из-за добрых рецензентов.

zabbal ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от Bfgeshka

Там куда интереснее была бы новость про то, что джаву с первого места подвинули.

Это разве что индусам из потогонки имени великого йога-кодера Ражалпрограм Наджави интересно.

zabbal ★★★★★
()

Хорошая новость. Пока изучил пару курсов по этому языку — понравился.

Jaberwock ★★★
()

Зачем учить это говно, если для нормальных языков есть специальные библиотеки. Не плодить лишние сущности, вот великая истина.

anonymous
()
Ответ на: комментарий от ovk48

Не знаю. В machine learning я использую только Python/C++, даже R для меня лишняя сущность, уже не говоря о Julia.

Solace ★★
()
Ответ на: комментарий от anonymous

Зачем учить

ты давай, на практике, порешай интерактивную задачу «на голом фортране с либами», а потом расскажешь нам о «успехах к затратам»

psv1967 ★★★★★
() автор топика
Ответ на: комментарий от psv1967

Что-то не получается прочесть SPSS-ный файл данных.

require("foreign")
ddd <- read.spss("xxx.sav", to.data.frame=FALSE, use.value.labels=FALSE)

То есть прочесть получается, не получается потом увидеть данные. (~(c) В.К.)

В ddd должен быть заголовок и данные. За что браться?

anonymous
()
Ответ на: комментарий от trupanka

если попробовать пособеседоваться питонщиком в Яндекс или Гуголь, знакомство с R наверняка будет плюсом

stevejobs ★★★★☆
()
Ответ на: комментарий от stevejobs

пособеседоваться питонщиком в Яндекс или Гуголь

Яндекс сам себе готовит питонщиков в ШАД
а Гуголь скорей возьмет на стажировку человека с MATLAB-ом, а не с R

trupanka
()
Вы не можете добавлять комментарии в эту тему. Тема перемещена в архив.