Ну вот 😊. Просто писать в резюме об этом....впрочем, резюме — это вечная тема вообще. Я вообще их не люблю, резюме эти :)

Слушайте, а кто-нибудь тут хоть раз работал аналитиком в издательствах или знает таких людей? Вроде Эксмо, АСТ и прочих, в которых ещё теплится жизнь. Хочу узнать, существует ли такое вообще сейчас, потому что видел пару вакансий, но на них никто не отвечал.

Я почему-то стал сталкиваться на собесах, что технических вопросов вообще нет. После всяких скринингов, когда речь доходит до общения - это выглядит как болтовня на 1.5 часа со всякими кулстори из опыта.

Но м.б. дело в том, что я только фриланс смотрю. И если кандидат реально зафакапит проект, то от такого несложно избавиться.

Уважаемые, а кто мне объяснит, почему правильный ответ отсюда https://stackoverflow.com/questions/23028885/split-a-character-vector-into-individual-characters-opposite-of-paste-or-strin не работает для следующей ситуации: foo <- "[1] 2018-08-01 2018-08-01 2018-08-01"?

Пруф.

У вас там табуляция, а бьете по пробелам, нет?

Спасибо. Что-то я сплоховал...

Решил сделать конспект в markdown по курсу с datacamp, а они, паразиты, не все файлы приложили. Приходится "эвакуировать" недостающие через вывод их консоли.

Ненавижу haven. Потом с разбегу нормально wtd.table не прогонишь — всю дорогу ругается на ошибки в измерениях, хотя раньше было все нормально (правда, после импорта аналогичных данных из Excel). В случае с датасетом из спсс снова спас старый добрый foreign.

о, мне как раз студентам в субботу про него (про импорт sav) рассказывать
есть что интересное из кейсов и нюансов?

Да, расскажу вечером. Пока заметил то, что когда проводится анализ, например, пакетом questionr, видать куча attr() начинает мешать пакету считать количественные данные (возможно, либа эта тупая и не может прочитать числовые данные за ворохом текстовых атрибутов). А foreign просто загнал все либо в factor, либо numeric, ну и считает взвешенные значения примерно норм.

Кстати, опять дискуссионный вопрос. Я в проекте гонял как раз questionr с функцией wtd.table(). Обратил внимание, что значения в таблицах распределений отклоняются примерно на 0.5-0.7 попугаев в отличие от аналогичного вывода в SPSS с включенными весами. Это важный нюанс. В пет-проекте просто тупо округлял до целого, поэтому подобные штуки просто проезжали мимо (хотя редко наблюдал отклонения в целых значениях на 1%).

кароче Хэдли намешал там тиббла столько, что пользоваться по прямому назначению сложно, еще и в хэвене кучу аргументов убрали. не понимаю, для чего использовать этот мастер импорта :)))

foreign for the win ##

спасибо, про кейсы подробнее с радостью почитал бы
а если есть датасет, на котором это все можно показать - я был бы щщаслив простл :)

про таблицв и округления - там может быть фишка в том, что какие-то дроби округляются при выводе пользователю. чисто для "простоты восприятия", а реально там они не округленные. попробуй в стринги перевести и напечатать, может норм все

Через 8 минут начинаем.

Всем привет, в это восересенье скринкаст будет в 16:00. Попробуем проанализировать данные, которые уже проанализировали FiveThirtyEight. Сможем ли мы найти что-то новое?

https://zoom.us/j/97771271770?pwd=c1ZPNUdZMHpQZlRpYkVwZ3d6TUQrZz09

А как мне эту рабочую регулярку на диалект R перевести, кроме добавления доп слеша перед слешом?

... использовать str_replace_all() вместо str_replace() 🤦