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.fernan...@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]] > > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > R-help-es@r-project.org > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > [[alternative HTML version deleted]] _______________________________________________ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es