[R-es] Fwd: Es todo python

Sab Nov 11 21:17:07 CET 2017

---------- Forwarded message ---------
From: José Luis Cañadas <canadasreche en gmail.com>
Date: sáb., 11 nov. 2017 21:16
Subject: Re: [R-es] Es todo python
To: Francisco Rodríguez <fjroar en hotmail.com>

Cierto.
Hay mucho Python por ahí fuera, ¿Y qué? Es software libre igual que R y
funciona bien.  También es cierto que R da más detalle de salida y más
funcionalidades de cara a entender un modelo, por ejemplo para diagnosis de
los residuos.

Dicen que en esta era del bigdata, Python (y pyspark) es el futuro, pero yo
no lo he hecho de menos teniendo R, sparkr, sparklyr y H2O y el gran
repositorio de GitHub cloudyr para, por ejemplo, conectar R con googlecloud
o los servicios de Amazon web services como Alexa o leer y escribir datos
de S3

También comentan que en entornos de producción Python es mejor, la verdad
que creo que R también puede competir ahi, utilizando librerías como
opencpu, shiny o el ultra fácil plumber para hacer un API REST. Creo que
hay mucho desconocimiento de herramientas de R para ponerlo en entornos
productivos..

Como nota diré que R y particularmente los paquetes FactomineR y factoextra
me han salvado la vida un par de veces cuando tenía datos con variables
categóricas y tenía que hacer clustering u otras cosas raras de esas que
piden los clientes. Muchas de estas técnicas no están implementadas en
Python ni en spark, aunque sería fácil, solo es transformar un poco la
matriz de datos antes de aplicar una descomposición en valores singulares.

Lo dicho, a mí me gustan ambos lenguajes, aunque encuentro más sencillo R.
Y para los que quieran usar cosas de Python dentro de R el paquete
reticulate es fabuloso. Para temas de deeplearnig existe  tensorflow y
keras para R, sin olvidarnos del magnífico MxNet (de los chicos de xgboost)

Un saludo y no olvidéis que el próximo jueves empiezan las jornadas de R
hispano en Granada

El sáb., 11 nov. 2017 16:16, Francisco Rodríguez <fjroar en hotmail.com>
escribió:

> Lo de la multiplicidad de soluciones es algo interesante y de lo que más
> me gusta en R. A veces python resulta muy encasillado y no da la
> flexibilidad suficiente.
>
>
> Es cierto que entre muchas soluciones una es mejor que otra, pero en
> general cuando se empieza por R fácilmente se suele llegar a una solución
> (por lo menos se llega a una) y si se avanza y si le merece la pena, uno
> puede profundizar más.
>
>
> Debo admitir que la empresa privada, por causa en general de gente no
> estadística que primero aprendieron python están apostando más por esta
> tecnología que no está exenta de problema y que tiene sus fortalezas.
>
>
> Pero 2 puntos en los que yo, personal destaco a R sobre python es el
> entorno de desarrollo RStudio donde lo más parecido en Python (que yo
> conozca) es el PyCharm que se acerca pero no llega, y el entorno de
> desarrollo Shiny, que permite rápidamente montar una web sin conocer mucho
> de otras tecnologías donde lo más parecido en Python es el Flask que aunque
> da aspectos bastante amigables (en ocasiones mejores que el shiny) es mucho
> menos trivial en su uso.
>
>
> Otro punto que se ha destacado es que un lenguaje para Estadísticos (nota,
> no me gusta dividir el mundo entre data scientist y data ingeneers, es como
> si ahora hubieran desaparecido los estadísticos y los informáticos) esto
> tiene lo bueno de que los métodos en R ofrecen en general más riqueza de
> salida que los de python pero si no hay una mano "informática" por detrás,
> veo difícil que pueda retomar algunas batallas con éxito frente al mundo
> python como el tema deep learning y este punto es crucial si R quiere estar
> a la altura en un futuro.
>
>
> Un saludo
>
>
> ________________________________
> De: R-help-es <r-help-es-bounces en r-project.org> en nombre de Javier
> Marcuzzi <javier.ruben.marcuzzi en gmail.com>
> Enviado: sábado, 11 de noviembre de 2017 13:44
> Para: Jesús Para Fernández
> Cc: r-help-es en r-project.org
> Asunto: Re: [R-es] Es todo python
>
> Estimados
>
> Antes de R, intenté algunas cosas con python, hablemos de más de 15 a anos
> (no me sale la letra en espannniiiol), yo estaba con le jefe de cátedra de
> genética y mejoramiento animal haciendo cosas con fortran y me pareció
> mucho más simple, luego encontré R y fue este para muchas cosas. Hace una
> semana o dos vi algo porque lo tiene visual studio y un conocido lo usa y
> le encanta. Leí sobre modelos mixtos, ellos incluso realizan referencia a
> la documentación de R, es algo de costumbre, pero profundizando los
> algoritmos de R tienen funcionalidades para los análisis que ellos no
> disponen, por otro lado me gustó la forma de colocar cosas, en otras
> palabras, si uno quiere conectar R con C# el R.dotnet hace que se yo cuánto
> no se actualiza y hoy no lo puedo hacer andar, estaría el sqlserver o
> rserver, ellos creo que tienen más simple el colocar en un servidor (es mi
> impresión), y otro punto a favor de ellos es la posibilidad de editar
> código de distintas cosas, algo de lenguaje humano con títulos, texto, algo
> de ecuaciones, otra parte de un análisis estadístico y un gráfico, todo
> desde un mismo documento en una forma amigable a la vista. Por otro lado
> google y tensorflow es una apuesta interesante y con mucha publicidad, sin
> embargo esta semana leí parte de la documentación mi Microsoft que también
> ofrece su librería para redes neuronales, y lo comparan en algo de 10 o 15
> veces respecto a la velocidad, aunque también vi unos videos saltando
> partes donde las herramientas para crear redes neuronales con tensorflow en
> forma gráfica son geniales, ellos colocaban y sacaban neuronas y veían como
> cambiaba el resultado en el reconocimiento de una imagen o números, y
> podían ver cuánto era la contribución de cada una en el resultado final y
> en forma gráfica (como si fuese la cuenta del supermercado colocando y
> sacando productos pero sin recalcular el entrenamiento y cálculos, solo al
> suma total). R es maduro, tiene de todo, pero es a mi impresión duro
> respecto a python, lo que en R se puede hacer de muchas formas y con varias
> librerías, como por ejemplo acomodar datos, pyr, dlpyr, etc y etc, en caso
> de python tienen menos posibilidades para realizar lo mismo, desconozco
> como es el resultado en cuándo demora en acomodar los datos para el
> posterior análisis, pero es mucho más simple para alguien que comienza
> tener una forma y muchos ejemplos con los mismos comandos que como es en R
> donde para algo simple muchas veces en la lista aparecen soluciones muy
> distantes una de otra.
>
> Javier Rubén Marcuzzi
>
> El 11 de noviembre de 2017, 8:51, Jesús Para Fernández <
> j.para.fernandez en hotmail.com> escribió:
>
> > Un offtopic para empezar el fin de semana.
> >
> > Acabo de entrar en kaggle, hacia tiempo que no lo hacia, y veo con
> > 'estupor' que practicamente la gente trabaja con python.
> >
> > Es cierto que la mayor parte de competiciones son usadas con redes
> > neuronales, donde python si tiene ventaja frente a R, pero me da miedo
> ver
> > como python para temas de machine learning parece estar ganando la
> > partida...
> >
> > ¿Opiniones?
> >
> > Obtener Outlook para Android<https://aka.ms/ghei36>
> >
> >
> >         [[alternative HTML version deleted]]
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> > _______________________________________________
> > R-help-es mailing list
> > R-help-es en r-project.org
> > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
> Página de Información de R-help-es<
> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es>
> stat.ethz.ch
> Esta es una lista de correo para solicitar ayuda sobre R en español y se
> entiende como un complemento social a la documentación, libros, etc.
> disponibles sobre R ...
>
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