R или Weta уже для статанализа, манипуляции с данными проводить можно, но вот собирать их из, скажем, интеренета, толком не получится. Еще момент - R работает в оперативной памяти, так что для больших бд (генетика, например или big data) выдаст ошибку, хотя есть решения, как это обходить, например, с помощью Hadoop. Если у вас несколько десятков тысяч наблюдений, то в R есть пакеты, которые дают фору даже безбожно дорогому SAS EM. Хотя графики в R очень простые, то есть такие, которые нужны для работы, быстро отсмотреть несколько сотен, чтобы оценить обстановку, а не для публикаций. Красоту навести можно, но легче убить себя об стену, если честно. Коммерческие пакеты, естественно, этим не страдают.
Еще Julia недавно создали, чтобы статистики получили 2 в 1. Мой муж в восторге от Julia, я только Python осваиваю на Coursera, но после R это не так сложно как кажется. Поскольку язык новый, готовых скриптов мало, в отличие от R, которым пользуются все, от маркетологов до биологов, и, соответственно, все делятся скриптами и есть куча форумов, где можно спросить "что не так с моим кодом?". Джулия очень смешная, она работает с иррациональными числами, делает операции с неприведеными дробями. В общем, выглядит очень "правильно".
![[personal profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/user.png)
timeasmymeasure
no subject
Date: 2015-01-11 08:14 pm (UTC)R или Weta уже для статанализа, манипуляции с данными проводить можно, но вот собирать их из, скажем, интеренета, толком не получится. Еще момент - R работает в оперативной памяти, так что для больших бд (генетика, например или big data) выдаст ошибку, хотя есть решения, как это обходить, например, с помощью Hadoop. Если у вас несколько десятков тысяч наблюдений, то в R есть пакеты, которые дают фору даже безбожно дорогому SAS EM. Хотя графики в R очень простые, то есть такие, которые нужны для работы, быстро отсмотреть несколько сотен, чтобы оценить обстановку, а не для публикаций. Красоту навести можно, но легче убить себя об стену, если честно. Коммерческие пакеты, естественно, этим не страдают.
Еще Julia недавно создали, чтобы статистики получили 2 в 1. Мой муж в восторге от Julia, я только Python осваиваю на Coursera, но после R это не так сложно как кажется. Поскольку язык новый, готовых скриптов мало, в отличие от R, которым пользуются все, от маркетологов до биологов, и, соответственно, все делятся скриптами и есть куча форумов, где можно спросить "что не так с моим кодом?". Джулия очень смешная, она работает с иррациональными числами, делает операции с неприведеными дробями. В общем, выглядит очень "правильно".
Все упомянутое мной выше - free software