He leído varios artículos que hablan sobre compañías como Google, Facebook y muchos otros que usan R para la investigación. El otro escenario sobre el que he leído es el de las compañías que usan R para crear prototipos de una solución analítica y luego volver a implementarla en otro idioma.
Estoy tratando de encontrar literatura sobre compañías que usan R para el código de análisis de producción real. Un caso de uso podría ser un sistema de recomendación con el que el usuario interactúa a través de una página web que obtiene una respuesta de un script R ejecutado en un servidor remoto. El hecho de que tenga problemas para encontrar dichos informes me hace preguntarme si no es aconsejable. Si es así, ¿por qué?
r
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Respuestas:
Sí lo es. Mire, por ejemplo, en esta página la maravillosa instancia de servidor RServe R sin cabeza (por el miembro de R Core Simon Urbanek) que enumera estas implementaciones:
con enlaces en la página mencionada anteriormente.
La "industria" tiende a ser más cautelosa con los detalles que la academia, por lo que será difícil encontrar declaraciones "oficiales". Pero proveedores como Revolution Analytics u Oracle envían R y sus vendedores pueden tener historias para usted ...
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Por lo general, no como R es un lenguaje interpretado, que en promedio es muchas veces más lento que el código compilado equivalente. Si bien la conversión de su programa a C, Fortran o Java requiere una inversión significativa, el código literalmente puede ejecutarse 10-100X más rápido que una versión R equivalente. Además, R tiene herramientas muy limitadas para manipular grandes conjuntos de datos, especialmente aquellos que requieren clusters para procesar o requieren hardware especial. Además, la mayoría de las implementaciones comerciales deben proporcionar interfaces de usuario y ajustarse a los marcos existentes, que generalmente están escritos en otros idiomas. Si bien podría interactuar con el código R existente de la mayoría de los lenguajes compilados (hay envoltorios disponibles), encontrará que sus rutinas numéricas centrales aún no serían más rápidas que el código R original. Al final del día,
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Creo (pero esto se basa en una anécdota) que R tiende a ser utilizado más como un lenguaje de creación de prototipos por las empresas que nombras arriba. R sobresale en la tarea de desarrollar y probar múltiples modelos de manera rápida y efectiva. Sin embargo, no es una buena opción para las tareas de personalización, ya que a menudo deben realizarse cuando un usuario interactúa con un sitio web en particular y creo (nuevamente, esto es principalmente una anécdota) que dichos modelos tienden a reescribirse en un lenguaje compilado (Java, C, C ++).
Dicho esto, es una buena pregunta y me encantaría que me demuestren lo contrario.
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