Пообщался с командой, которая будет строить центральное Озеро Данных для Amazon Human Resources. Первое требование - coding для Data Engineer. То есть нужно знать SQL и Python. Про R вообще не слышно, как будто нишевой продукт.
Напиши пост про устоявшиеся на рынке специализации. А то з@€бали заказчики, которым нужен один человек, которы и дашборды и etl и DS и принтер почистить
Я видео записал про основные позиции. Тут проблема "откудо ноги растут"? Почему, например, в России до сих пор позиции на hh такие же как и 10 лет назад? И требования такие же (кто-то copy paste делает?Или просто забили?)
Но я не только про DE, все data scientist с которыеми я работаю - Pyhton, я сейчас записался в Machine Learning Accelerator (внутренние курсы) и там только Python ( половина аудитории это DS). R наверно совсем у researchers.
Необходимость использования R во многом зависит от привычек т.е. если ты PhD делал на R, то попадая в бизнес тебе будет удобнее на нем продолжит. Также, не все библиотеки одинаково хорошо работают на Python. Например некоторые реализации методов прогнозирования временных рядов сходятся на R быстрее. В тоже время, изначально на R была мощнее визуализация. С точки зрения распространённости, то например на каггле треть участников предпочитает использовать R
На мой взгляд, это, все же, инструмент для DS
Также, не все библиотеки одинаково хорошо работают на Python. Например некоторые реализации методов прогнозирования временных рядов сходятся на R быстрее.
В тоже время, изначально на R была мощнее визуализация.
С точки зрения распространённости, то например на каггле треть участников предпочитает использовать R