Tôi là một người trung cấp trong Stata đang xem xét để học một ngôn ngữ thứ hai, như R. Tuy nhiên, với sự tích hợp của Python ở Stata, tôi tự hỏi liệu tôi có nên chuyển trực tiếp đến Python hay không.
Lĩnh vực của tôi là dịch tễ học "cổ điển", vì vậy tôi không cần các phương pháp siêu sáng tạo. Nhưng một chút tôi đã thấy về các biểu đồ được tạo ra trong Python đang hấp dẫn tôi. Tạo đồ thị trong Stata là OK nhưng đòi hỏi rất nhiều điều chỉnh, theo kinh nghiệm của tôi. Dù sao thì tôi cũng hy vọng học lập trình như một sở thích, vì vậy tôi đoán Python sẽ là một điểm khởi đầu tốt.
Câu hỏi của tôi là:
Python [tốt nhất là được tích hợp trong stata] có thể làm gì, điều mà Stata thông thường không thể? [Tôi đoán "mọi thứ", nhưng ý tôi là trong nỗ lực hợp lý từ một người mới bắt đầu]
Python có thể làm cho quản lý dữ liệu hoặc trực quan hóa [biểu đồ] tốt hơn/dễ dàng hơn/nhanh hơn*[/vui hơn ...]*?
Mặt khác, các nhà kinh tế cần mã hóa các công cụ ước tính của riêng họ [ví dụ: các nhà kinh tế IO như tôi] luôn sử dụng các ngôn ngữ lập trình cấp thấp hơn.
Tôi không biết về điều đó. Mọi người viết một số shit điên rồ ở Stata vì đó là điều duy nhất họ biết rõ. Hầu hết mọi người chỉ cần chạy mô hình của họ một vài lần, vì vậy nó không giống như mã hóa trong môi trường sản xuất nơi hiệu suất quan trọng. Nếu thời gian của bạn có giá trị, có lẽ sẽ có ý nghĩa khi viết bằng bất kỳ ngôn ngữ nào bạn biết, hãy đưa nó đến nơi nó hoạt động và không hiệu quả khủng khiếp, và sau đó chỉ cần ném nó vào máy tính lớn nhất bạn có thể tìm thấy trong khi bạn làm việc trên một thứ khác .
Tôi nghĩ rằng lập luận quán tính là mạnh mẽ ở đây. Các cố vấn của bạn biết điều đó, vì vậy họ muốn bạn sử dụng nó khi bạn làm việc RA. Bạn làm quen với nó. Giấy tờ bạn đọc bao gồm mã Stata trong Phụ lục. Và như bạn đã nói, những người khác đã xuất bản các mô hình đóng hộp như BLP ở dạng Stata. Chắc chắn ai đó đã viết gói BLP cho R, nhưng đó là phiên bản 0. Một cái gì đó và bạn không biết chắc chắn rằng nó hoạt động đúng. Vì vậy, bạn chỉ sử dụng Stata như mọi người khác.
Cá nhân, tôi ghét nó. Nếu bộ dữ liệu hồi quy của bạn đã sẵn sàng để đi, nó rất thuận tiện cho các mô hình chạy. Cú pháp dễ dàng, đầu ra có thể sử dụng được, nó có thể thực hiện tất cả các điều chỉnh lỗi tiêu chuẩn mà các nhà kinh tế thường sử dụng và mặc định của nó là những gì công việc được công bố thường sử dụng [ví dụ: nếu bạn muốn sao chép hồi quy trong R sử dụng các lỗi tiêu chuẩn mạnh mẽ, bạn thường Cả phải sử dụng một thư viện riêng biệt như 'ước tính' và chỉ định các lỗi HC1, vì nó mặc định là một cái gì đó khác với Stata].
Nhưng đối với bất kỳ công việc dữ liệu thực tế hoặc lập trình ... Chúa thật là một ngôn ngữ khủng khiếp. Nó đã không già đi và mô hình "chỉ có một bộ dữ liệu tại một thời điểm" là khủng khiếp cho công việc dữ liệu hiện đại và dẫn đến hầu hết các lập trình viên Stata phát triển thói quen mã hóa xấu.
Tôi cũng có những ý kiến hỗn hợp về R, nhưng Tidyverse giải quyết rất nhiều khiếu nại. Thích nhìn thấy mọi người di chuyển về phía R/Python, nhưng tôi nghĩ rằng hiệu ứng quán tính thường kéo mọi người trở lại Stata-nếu bạn biết cơ bản R, thật dễ dàng để chọn Stata [và Stata thậm chí có thể cảm thấy tốt hơn/dễ dàng hơn, đặc biệt là nếu bạn không 'Không biết các gói như dplyr] ... và nếu sếp/cố vấn/cộng tác viên của bạn muốn bạn sử dụng stata, bạn sẽ sớm nhanh hơn R và sẽ không bao giờ dành thời gian để giỏi như nhau ở R.
Tôi đã được chuẩn bị với Stata, tôi đã có 2 khóa học chuyên sâu với nó, vì vậy tự nhiên tôi có xu hướng nhiều hơn với nó. Giáo sư của tôi, người đã dạy tôi Stata nói với tôi rằng anh ấy thích sử dụng Stata vì nó có tài liệu tuyệt vời, bạn cũng trả rất nhiều cho phần mềm để có những người được trả tiền để làm tài liệu. Ngoài ra, giống như nhận xét khác chỉ ra, nó chỉ hoạt động.
Tuy nhiên, đối với tôi, đó là thực tế là Stata bán [mặc dù tôi phải thừa nhận rằng Phyton và R cũng cần thiết trong những ngày này]. Tôi đã mất một cuộc phỏng vấn việc làm một lần [với ILO] vì họ sử dụng Stata và đang tìm kiếm một người làm việc với Stata hàng ngày. Hiện tại, tôi hiện đang ở một vị trí mà tôi đã hạ cánh vì tôi sử dụng Stata. Vì vậy, tôi nghĩ rằng nó cũng quan trọng khi bạn đang tìm cách bán kỹ năng của mình.
Tôi làm việc trong DS tại một công ty tư vấn lớn và chúng tôi sử dụng Stata [MP] rộng rãi do sự hợp tác với các nhà kinh tế, nhà sinh học, v.v., và nó đóng vai trò là một nền tảng trung gian.Stata khá mạnh mẽ khi bạn vượt qua việc sử dụng "Nhấp vào một vài nút" và cảm nhận về cú pháp kịch bản và ngôn ngữ lập trình của nó.Tôi hoàn toàn không đồng ý rằng thật khó để thao tác dữ liệu, tôi thường cần viết tất cả các bước làm sạch của mình trong Stata cho mục đích hợp tác.Trong trường hợp tập dữ liệu bảng, tôi muốn sử dụng Stata hơn là SPSS hoặc SAS.Có một số chương trình viết người dùng rất tốt [Phương pháp thích hợp, Big Data Plug Ins] mà StataCorp giúp Danh mục.
Điều đó được nói Stata có một số nhược điểm rõ ràng.Ngoài dữ liệu dạng bảng, nó khá vô dụng, vì vậy nếu bạn phải làm việc với hình ảnh, dữ liệu không gian địa lý, danh sách, v.v. Tôi sẽ học R hoặc Python.Stata không miễn phí và bạn trả thêm phí bảo hiểm cho phiên bản đa bộ xử lý.Nó cũng ít được sử dụng hơn R hoặc Python.