30 октября 2020, 19:18
R, Matlab, Julia, Python, Eviews, Stata, SAS, SQL - что выбрать?
Дорогие друзья!
может быть среди смартлабовцев найдутся те, кто пользуется и разбирается в этом вопросе.
Какие из перечисленных средств (а может и что-то другое) посоветуете для анализа данных и прогнозирования?
Чем они друг от друга отличаются, какой для чего лучше использовать, какой проще в использовании?
R, Matlab, Julia, Python, Eviews, Stata, SAS, SQL
Спасибо!
ФЕЙК? — «The Wall Street Journal: Виктор Бут вернулся к торговле оружием?»
Коплю на мечту🎩, для этого войны должна идти далеко от тебя, и экономике всех участников должен быть нанесен урон в десятки раз больше, чем твоей
Symbol, у Дмитрия стратегия.
Цена НЕ МОЖЕТ идти не в ту сторону.
Поэтому стоп он не ставит.
Пока стратегия буксует…
Ну вот Газпром и дожил до героического вечернего роста на сделках обьемом ящика пива.)
botlib, так то весной этого года уже был готов Стамбул 2, Лавров на днях заявил, украинцы были согласны, но Умеров ушёл с кем-то обсудить в итоге всё сорвалось
Якут Якутяшка, что ты натворил
Похоже, в фуршетном меню икра была, хотя бы красная… ))
22:53
Иван Иванов, дак, откройте индекс, когда все летят вниз, то редкая акция на месте стоит или растет. Ты покупаешь актив, бизнес которого растет и по этим волнам плывет, главное, чтобы бизнес рос и ц...
⚡Председателя правления ММВБ уволили из-за невыполнения KPI - Forbes Досрочный уход Юрия Денисова с поста председателя правления Мосбиржи оказался неожиданностью не только для сотрудников компании. Ис...
Проблемы сальдирования финреза с иностранным брокером
Коллеги, доброго времени суток.Ни у кого при подаче НДФЛ декларации (по РФ + зарубежным брокерам) не было проблемы, что налоговая отказывается ...
Кстати, зачем вам 20-30 лет? Рынки меняются значительно быстрее, и оч старые данные — это уже ни о чем.
3Qu, спасибо!
Да, про рынок согласна, что меняется гораздо быстрее. Даже больше скажу, мне близка позиция, что на ретроспективной информации прогноз не построить.
20-30 лет. Ну все равно же хочется протестить гипотезы :)
10 наиболее полезных библиотек Python для data scientist'ов и инженеров указано в ссылке: https://datastart.ru/blog/read/top-10-bibliotek-python-dlya-data-science
SQL — это язык для запросов в базы данных, откуда в большинстве случаев данные для анализа и достаются. Какие-то сложные штуки в нем посчитать нельзя, но простые и умеренно сложные агрегации (суммы, количество), расчеты средних (медианы, перцентили, доверительные интервалы) посчитать можно. Если речь не про трейдинг, а про обычную работу аналитиком, то это must have, учится с нуля до приемлемого уровня за неделю (максимум, за 2-3).
Python — практически безграничный по своим возможностям язык. Можно сделать и крутую сложную визуализацию, и прогнозирование, и алгоритимические вычисления с циклами и прочими прелестями, и матстат, и спарсить данные с сайтов, и нейросети/деревья решений построить, и распознование текста/изображений. На любой чих есть готовая библиотека, которая позволяет делать сложные вещи в несколько строк кода. Учится с нуля до приемлемого уровня за 2-3 месяца. Потом в основном работаешь с документацией по новым для тебя библиотекам.
R — с точки зрения анализа данных побратим Python. Визуализация, матстат, работа с датафреймами, прогнозирование. Синтаксис похож на питоновский, используется в основном дата саентистами (хотя они как правило и на R, и на Python умеют). Есть узконаправленные нишевые библиотеки, аналогов которых нет на питоне. Я рекомендую начинать с Python, так как а) его возможности значительно шире б) про него больше материалов в) ошибки и прочие проблемы на питоне гуглятся за секунды. Если у тебя возникла ошибка на питоне, почти наверняка уже есть тред с ее решением на stackoverflow. По R найти инфу сложнее
Python — мощный язык — не только для статистики, визуализации, машин-ленинга и прочего сопутствующего, но на нем легко и приятно запиливать разные скрипты и утилиты, кои часто нужны для разных задач — ну там спарсить что-то или переформатировать и т.д. Кроме того, по факту это самый распространенный инструмент из перечисленных и по факту отраслевой стандарт — это значит море библиотек, море ответов в инете на любые вопросы и т.д.
Ну а SQL (как минимум он) — из другой серии — это просто про получение данных.
Replikant_mih, получение данных самое важное.
5 баллов за тонкий троллинг )))
С R лучше не связываться, он уже не актуален. Питон его удавил.))
задумайтесь, пожалуйста, это очень важный вопрос
хочу чтоб эта прекрасная и содержательная ветка не остывала.
Специально для вас:
In 1995, Martin Mächler made an important contribution by convincing Ross and Robert to use the GNU General Public License to make R free software. This was critical because it allowed for the source code for the entire R system to be accessible to anyone who wanted to tinker with it
Alexey, пока не очевидно )
До этого вопроса на форуме я к R склонялась, но сейчас сейчас задумалась о Python. Его действительно больше рекомендуют
вообще ваш вопрос на троллинг похож )). Потому что вы смешали то, что смешивать нельзя (например python и sql). И вопрос то получился почти как — что лучше С++ или Java )).
Раз вы такие вопросы задаете, то вам однозначно python нужен и ничего более.
Alexey, нет никакого подвоха в моем вопросе :)
да 100% есть ))
еще уберите R, Matlab, Julia, Eviews, Stata, SAS, SQL и тогда норм будет, по делу!
дайте плз ссылку на источник. Хочется посмотреть, где, кто и зачем все это в один котел кладет
да 100% не понадобится. Данный топик — троллинг или вброс гов*а на вентилятор. Будь тут побольше ИТшников, то можно было бы попкорн доставать
но лучше забей. не для бабы это.
для бабы лучше выйти за банкира.
или за силовика, в россии это даже ценнее.
успехов.
Языки программирования схожи в одном: везде старая добрая логика.![]()
В основном разница в синтаксисе и области применений.
Мой первый язык был Паскаль. С питоном у меня проблема только с синтаксисом: знаю как решить, не знаю как написать.
На мой взгляд можно начать с любого языка, который ближе к потребностям.
Каждый следующий станет изучать гораздо проще. А так или иначе придется
Винни Пух, спасибо за комментарий! Всего не изучишь, и не надо ))
Да, под потребности и задачи — это правильно