Gt_>>серьезно. и опыт реальный имеется. раньше было модно подготавливать данные чем-то высокоуровневым типа sas data miner, который транслировал свои flow в sql. теперь мода на гораздо более низкоуровневые R/Phyton IB>То есть из-за того, что вы перешли с одного стека технологий на другой, теперь делаем далеко идущие выводы о том что в место sql-я теперь везде используют R/Python? Ну, то есть, ничего бы нам с той водки не было, еслиб не ириска?
не, мы делаем вывод, что ты не понимаешь даже когда тебе 2 раза пережовывают. видимо водка тому виной. ты можешь злиться и матюгаться но есть факты и против них не попрешь. целые индустрии, и не только фейсбуки с лайками, но и бигдата, датасаенс, iot постепенно откзываются от sql в пользу нечто более низкоуровневого. меня этот низкий уровень не особо радует, но такой тренд проглядывается.
IB>Еще раз, если данные хранить не надо, значит sql там и не нужен был. Если кто-то готовил модели в sql-е, а потом стал готовить их в питоне, это не значит, что sql плохой, это значит, что для работы с моделями в питоне больше библиотек, фреймворков и других инструментов. sql, как уже было сказано, в другом месте стека находится.
что бы подготовить данные для анализа нужен язык запросов, им теперь удобней обходиться без sql. про хранить не знаю о чем ты, но на всякий поясню, прежде чем скормить обработанные данные они записывают на диск.
Gt_>>вообше не понял о чем тут речь. IB>Это видно ) Пример с DS тут вообще не в тему, но видимо билет был выучен только про блох ))
эх Ваня, я тебя серого еще лет 15 назад просвещал по базовым вопросам рсубд
Gt_>>ML фреймворк это уже следующий этап, но и там я уже не вижу ничего декларативного. IB>Там декларативного, чуть менее чем все, на то он и фреймворк.
подучиться бы тебе, Ваня
