Posté par ckyl .
En réponse à la dépêche Sortie de R version 3.0.0.
Évalué à 2.
Dernière modification le 09 avril 2013 à 00:22.
Tout de suite…
En dehors du trait d'humour il n'y a rien de méchant dans mes paroles.
Informaticien et statisticien sont deux métiers différents qui se rencontrent de plus en plus au sein des projets. Les profils techniques et les outils utlisés par les statisticiens sont assez diverses.
La où ca devient dangereux c'est quand les statisticiens commencent à pousser des trucs que la partie technique n'a pas le temps de valider ou de refaire. Là ca court rapidement à la cata car on ne fait pas du tout la même chose et pas de la même facon. Par exemple la semaine dernière j'ai rattrapé un job Hadoop streaming avant qu'il ne soit poussé en prod: le mapper faisait 80 lignes de awk bidouillées sans connaitre les préconditions sur les données, sans tests, sans remonté de métriques. L'écrire proprement et le valider ca nous demande une semaine mais on sait ce qu'il fait, ce qu'il fera, comment il réagira en cas d'erreur dans la chaîne etc.
En ca les gens qui font du R sont moins tentés de jouer à la pieuvre. Ceux qui font du python ont plus tendence à laisser trainer des scripts écrit à la va vite (et c'est normal) partout (moins normal). La séparation prospection / prod est moins nette.
[^] # Re: Utilisation
Posté par ckyl . En réponse à la dépêche Sortie de R version 3.0.0. Évalué à 2. Dernière modification le 09 avril 2013 à 00:22.
En dehors du trait d'humour il n'y a rien de méchant dans mes paroles.
Informaticien et statisticien sont deux métiers différents qui se rencontrent de plus en plus au sein des projets. Les profils techniques et les outils utlisés par les statisticiens sont assez diverses.
La où ca devient dangereux c'est quand les statisticiens commencent à pousser des trucs que la partie technique n'a pas le temps de valider ou de refaire. Là ca court rapidement à la cata car on ne fait pas du tout la même chose et pas de la même facon. Par exemple la semaine dernière j'ai rattrapé un job Hadoop streaming avant qu'il ne soit poussé en prod: le mapper faisait 80 lignes de awk bidouillées sans connaitre les préconditions sur les données, sans tests, sans remonté de métriques. L'écrire proprement et le valider ca nous demande une semaine mais on sait ce qu'il fait, ce qu'il fera, comment il réagira en cas d'erreur dans la chaîne etc.
En ca les gens qui font du R sont moins tentés de jouer à la pieuvre. Ceux qui font du python ont plus tendence à laisser trainer des scripts écrit à la va vite (et c'est normal) partout (moins normal). La séparation prospection / prod est moins nette.