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Foto de Daniel Jerez no Unsplash
A ciência de dados pode parecer um túnel sem fim, com um tremendo investimento no início e pouca visibilidade de onde ou quando seus resultados surgirão. As equipes de ciência de dados enfrentam muitos desafios, como iteração rápida de novas idéias, alinhamento de negócios, produtividade, transparência e entrega de valor durável.
Como discutimos nas postagens recentes do blog, há muitas vantagens em usar o código para o seu trabalho de ciência de dados. No entanto, para tornar suas equipes de ciência de dados o mais produtivas possível, elas precisam do melhor ambiente para escrever esse código com eficiência. Neste post, explico por que a ciência de dados séria requer um IDE de classe mundial.
Contents
1. A ciência de dados, por sua natureza, é iterativa
Não há maneira melhor de esclarecer uma solução do que o teste alternativo de novas idéias com código e uma atitude de falha rápida. Você precisa tentar uma idéia, procurar novas funções, revisar a sintaxe, visualizar os resultados, fazer atualizações e repetir.
O RStudio IDE permite executar comandos estatísticos dessa maneira, com a opção de visualizar os resultados logo no início da criação. Esse meio envolvente de executar o código continuamente a partir do console e diretamente incorporado a partir de scripts salvos, presta-se a uma maior experimentação e, finalmente, a resultados mais rápidos. Com um ambiente, você pode visualizar, depurar e acompanhar o histórico de resultados, facilitando substancialmente a criação do trabalho existente.
Recursos avançados, como validação automática de código, destaque de sintaxe e recuo inteligente, tornam a codificação e a iteração de novos trabalhos ainda mais rápidas. Não se lembra do formato de uma função? Basta digitar um ponto de interrogação antes dele e a sintaxe completa se abre em um painel separado. Confira nossa mais recente adição a esses recursos com verificação ortográfica e orientação para termos convencionais de ciência de dados na versão mais recente do RStudio 1.3 aqui.
2. Sua empresa possui desafios únicos
O software por si só é inútil para as perguntas e respostas específicas que sua empresa exigirá exclusivamente. Com a alta taxa de falhas em projetos de ciência de dados (saiba mais aqui em nossa publicação recente), o sucesso acabará por depender dos cientistas de dados que compreendem o negócio e seus dados e usam o código para extrair insights desses dados. Embora a maioria dos ambientes de desenvolvimento projete tarefas de programação, o RStudio IDE foi desenvolvido para criar perguntas e respostas específicas.
Embora a maioria dos ambientes de desenvolvimento projete tarefas de programação, o RStudio IDE foi desenvolvido para criar perguntas e respostas específicas.
Painéis dedicados no IDE, conectados a um banco de dados, definindo variáveis e pré-visualizando e gerenciando dados, oferecem o controle necessário para alcançar uma solução final.
Para o cientista de dados, o grande número de ambientes e tecnologias ao tentar encontrar soluções é continuamente um desafio. Toda vez que você precisa alternar entre ferramentas, janelas ou importar de um para outro, significa perda de tempo e energia mental.
Enquanto o RStudio IDE integra o console R, o código-fonte, os gráficos de saída, as conexões com o banco de dados e o ambiente de execução de código em um único local, a interoperabilidade com outras ferramentas e tecnologias o tornam ainda mais potente para o desenvolvimento. Pode ser necessário pegar alguns dados em um banco de dados SQL, consultar, abrir o Python para analisar, visualizar no D3 e modelar em uma linguagem como Stan. Com o RStudio IDE, tudo isso é possível em um só lugar, como demonstramos recentemente nesta postagem do blog. Você também pode criar Python de maneira muito fluida e natural dentro do R Markdown, permitindo uma abordagem independente da linguagem com sua equipe. Saiba mais sobre isso com “R & Python: A Love Story”.
4. As equipes exigem responsabilidade e transparência
O suporte ao Git dentro do RStudio IDE torna o compartilhamento de código e a colaboração em um ambiente com versão possível e fácil. Quando sua equipe inspeciona como um problema foi resolvido pela primeira vez, eles precisam ver como a solução evoluiu. O uso de ferramentas como R Markdown de dentro do IDE permite criar uma rica variedade de conteúdo: PDFs, documentos do Word, slides e arquivos HTML. A integração com o RStudio Connect permite que os resultados visualmente atraentes e digeríveis do RStudio IDE sejam disponibilizados aos acionistas de toda a organização com publicação segura de código e relatórios programados.
Todos esses tipos de conteúdo são reproduzíveis porque são gerados a partir do código, permitindo que sua equipe analise seu trabalho e torne seu trabalho auditável por terceiros.
5. As soluções devem durar
Os fornecedores geralmente prendem os desenvolvedores a produtos proprietários que incorrem em custos crescentes e desencorajam a reutilização. Construir com um IDE baseado na comunidade e no código aberto tem um tremendo potencial para evitar essas armadilhas e tornar sua ciência de dados mais durável. O RStudio IDE pode importar mais de 16.000 pacotes de código aberto da comunidade R que evitam esse tipo de bloqueio. Quando perguntamos aos usuários R em nossa pesquisa anual quais ferramentas eles usam para seus aplicativos, 86% dizem que usam o RStudio Desktop IDE (veja a tabela abaixo). Com essa grande comunidade de usuários de IDE e o compromisso do RStudio com o código aberto, os cientistas de dados podem se preocupar menos em ficarem presos às taxas de licença e se concentrar na solução de problemas.
Para saber mais sobre o RStudio IDE e explorar como você pode usá-lo em seu ambiente, faça o download de uma cópia gratuita do site do RStudio hoje.
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