R-programming

[jewell]

Привет! Вопрос: реально ли найти работу с базовым знанием R, без бэкграунда в математике и статистике?
Есть ли потребность в таких работниках? Есть ли такие позиции?

[DropAndDrag]

наверное все можно ...
но я так понимаю R очень привязан к области использования. а там скорее всего уже куча специфический библиотек ...

[Мальчик-Одуванчик]

вообще-то R как раз и заточен на использование статистиками.
Соответственно знание математики и статистики как-бы подразумевается.

[Alexandr]

я аж прифигел, какой смысл в R без знания статистики?

[Физик-Лирик]

А что автор имеет в виду под базовыми знаниями? Сам по себе язык практически никому не нужен. Требуются знания пакетов с конкретными приложениями.

[KotKot]

Каких именно пакетов? С какими приложениями?

[solopipi]

Вопрос ТС можно переформулировать в более простых терминах - "я научился пользоваться ножом, могу ли я работать хирургом?"

[KotKot]

Про хирурга имхо неправильная аналогия.

От ошибок хирургов умирают люди. От ошибок аналитегов одни жирные коты теряют деньги. Это значит, что у других жирных котов денег прибавляется. В общем и целом в мире ничего не меняется

[DropAndDrag]

а мне так кажется хорошее сравнение с хирургом. скальпель в руки взял подошел, а что и как не знает

[АццкоМото]

Про хирурга имхо неправильная аналогия.

От ошибок хирургов умирают люди. От ошибок аналитегов одни жирные коты теряют деньги. Это значит, что у других жирных котов денег прибавляется. В общем и целом в мире ничего не меняется

В современной медицине подход имхо мало отличается. Умерший человек = 1) упущенная прибыль от дальнейшего его лечения 2) потенциальные затраты на лоеров
То, что умер живой человек, а не просто поменялась ячейка в бухгалтерской табличке, волнует только его родственников. Да и то не факт

[Физик-Лирик]

Каких именно пакетов? С какими приложениями?

Приложения? В основном анализ данных, математические и статистические модели, машинное обучение. Формально, данный язык можно использовать и для других целей (например, хранения и обработки данных), но не думаю, что это будет оптимальным использованием языка. Собственно, основная сила языка - в его "открытости", что позволяет привлечь огромное число разработчиков библиотек. Правда, в этом заключается его слабость. Не всегда исправлены ошибки, присутствуют "параллельные" пакеты и т.п.
Сам язык как и пакеты выучить не сложно. Собственно, вся фишка в понимании и умении их "правильно" применить. Собственно в этом и заключается работа исследователя/аналитика, а сам язык - это лишь (очень удобное) средство.
Какие пакеты? Выбор библиотек зависит от области приложения (см. выше) и конкретных задач.

[KotKot]

Каких именно пакетов? С какими приложениями?

Приложения? В основном анализ данных, математические и статистические модели, машинное обучение. Формально, данный язык можно использовать и для других целей (например, хранения и обработки данных), но не думаю, что это будет оптимальным использованием языка. Собственно, основная сила языка - в его "открытости", что позволяет привлечь огромное число разработчиков библиотек. Правда, в этом заключается его слабость. Не всегда исправлены ошибки, присутствуют "параллельные" пакеты и т.п.
Сам язык как и пакеты выучить не сложно. Собственно, вся фишка в понимании и умении их "правильно" применить. Собственно в этом и заключается работа исследователя/аналитика, а сам язык - это лишь (очень удобное) средство.
Какие пакеты? Выбор библиотек зависит от области приложения (см. выше) и конкретных задач.

А на каких сайтах искать библиотеки?
Область применения - финансы.

[DropAndDrag]

честно говоря был поражен в хорошую сторону, как R лихо загружает библиотеки сам. Надо только знать имя нужной библиотеке. Скорее всего видел список библиотек на сайте R.
так был поражен, как плохо подключается Срр программы. Для этого есть Rcpp библиотека и там такого накрутили

[Физик-Лирик]

А на каких сайтах искать библиотеки?
Область применения - финансы.

Я обычно ищу так. Иду в Инет и печатаю типа "R и интересующую область". Смотрю, что выдаст, и изучаю. Полезны так же форумы.

[KotKot]

Как быстро можно выучить R, если знаешь SAS?

[Annetta]

Как быстро можно выучить R, если знаешь SAS?

Быстро, R проще намного.

А на каких сайтах искать библиотеки?
Область применения - финансы.

Их искать по сайтам не надо, они сами загружаются, если знать, что надо. А чтобы узнать, какие бывают, почти во всех книгах по статистике в финансах все примеры именно на R разобраны.

[Физик-Лирик]

Как быстро можно выучить R, если знаешь SAS?

Зависит от целей. Мне потребовалось больше времени, чтобы получить сертификат, нежели освоить R. Думаю, начнете писать первый R код через несколько часов. Чтобы овладеть аровскими примочками - несколько недель или месяцев в зависимости от "потребностей" и проектов. Т.е. можно использовать стандарт, а можно использовать аровские конструкции. Второе предпочтительнее. Как уже упоминалось, выучить язык несложно. Ценится именно его применение для работы с предметными областями, что подразумевает знание этих областей.

Их искать по сайтам не надо, они сами загружаются, если знать, что надо. А чтобы узнать, какие бывают, почти во всех книгах по статистике в финансах все примеры именно на R разобраны.

R имеет несколько библиотек, которые либо загружаются по "дефолоту" после старта, либо после загрузки пользователем. Все остальные пакеты надо брать из репозитория, добавлять к уже имеющимся пакетам и загружать.

Ну, dplyr очень хорош без всякой статистики, я его вместо SQL использую, а так да, смысла нет

Я тоже люблю использовать R для подготовки данных. Однако для "серьезной" обработки данных, особенно больших объемов, я использую другие "тулсы". Предпочитаю "свинью". R скорее всего вылетит из-за проблем с памятью. Однако, если использовать "ин мемору процесинг" - тогда другое дело.

А вообще связи с огромной популярностью "больших данных" надо посматривать по сторонам и изучать соответствующие технологии (к счастью, все - опен соурс). Не знаю, что будет через год. Сейчас развиваются несколько направлений. Интересно, что станет стандартом.

[Annetta]

Их искать по сайтам не надо, они сами загружаются, если знать, что надо. А чтобы узнать, какие бывают, почти во всех книгах по статистике в финансах все примеры именно на R разобраны.

R имеет несколько библиотек, которые либо загружаются по "дефолоту" после старта, либо после загрузки пользователем. Все остальные пакеты надо брать из репозитория, добавлять к уже имеющимся пакетам и загружать.

Вообще-то я о том, что загрузка новых пакетов - это одна строчка. В моем понимании это как раз "ничего делать не надо". Не сравнить с действительно установкой какого-нибудь quantlib, где действительно надо искать, устанавливать и т.д.

[Marie Clair]

А какие-то сертификаты есть что бы самому получить? Мне жутко хочется двинуться в Биг Дейта. на данной работе нет возмохности перейти на это направление.

[Физик-Лирик]

Вообще-то я о том, что загрузка новых пакетов - это одна строчка. В моем понимании это как раз "ничего делать не надо". Не сравнить с действительно установкой какого-нибудь quantlib, где действительно надо искать, устанавливать и т.д.

Это я просто использовал Вашу цитату для общего ответа, если кому нужно . А так я с Вами абсолютно согласен. Устанавливать действительно просто.

А какие-то сертификаты есть что бы самому получить? Мне жутко хочется двинуться в Биг Дейта. на данной работе нет возмохности перейти на это направление.

Насколько я знаю, нет сертификатов. Выше я сасовский имел в виду. Есть сертификаты, что прослушал тот или иной платный курс. Если контора заплатит, возьмите парочку. Вам это нужно для "стимула", чтобы выучить, или действительно сертификат хотите? Куда конкретно Вы хотите двинуться? В ETL или predictive modeling? В любом случае, выучите Хадуп и еще Спарк как последний писк моды. Далее освойте "свинью" (приятный и несложный) и "хайв" (если знаете сиквел, тогда вообще проблем нет). Все это можно выучить самому за достаточно короткий промежуток времени (несколько месяцев, а то и меньше). Далее все сильно зависит. Для ETL всего этого вкупе с сиквелом вполне достаточно (для начала, по крайней мере). Если хотите углубить, тогда учите программирование на Спарке (Питон, Джава и Скала). Мне больше последний нравится. Если хотите в машинное обучение и статистику - тогда R или Питон с соответствующими библиотеками. Или машинную библиотеку Спарка. Ну и "теорию", конечно. В принципе особой глубины и не надо (т.е. лучше иметь, но не критично). Можно освоить наиболее популярные методы и алгоритмы машинного обучения, научиться их гонять и будет хороший старт.

[Marie Clair]

Насколько я знаю, нет сертификатов. Выше я сасовский имел в виду. Есть сертификаты, что прослушал тот или иной платный курс. Если контора заплатит, возьмите парочку. Вам это нужно для "стимула", чтобы выучить, или действительно сертификат хотите? Куда конкретно Вы хотите двинуться? В ETL или predictive modeling? В любом случае, выучите Хадуп и еще Спарк как последний писк моды. Далее освойте "свинью" (приятный и несложный) и "хайв" (если знаете сиквел, тогда вообще проблем нет). Все это можно выучить самому за достаточно короткий промежуток времени (несколько месяцев, а то и меньше). Далее все сильно зависит. Для ETL всего этого вкупе с сиквелом вполне достаточно (для начала, по крайней мере). Если хотите углубить, тогда учите программирование на Спарке (Питон, Джава и Скала). Мне больше последний нравится. Если хотите в машинное обучение и статистику - тогда R или Питон с соответствующими библиотеками. Или машинную библиотеку Спарка. Ну и "теорию", конечно. В принципе особой глубины и не надо (т.е. лучше иметь, но не критично). Можно освоить наиболее популярные методы и алгоритмы машинного обучения, научиться их гонять и будет хороший старт.

Спасибо за информацию. Вроде Cloudera дает Hadoop Certificate.

[Физик-Лирик]

Действительно, совсем забыл про него. Даже класс там брал. Контора моя готова была все оплатить. Как-то руки не дошли. Да и не надо оно мне.