Si trabaja en ciencia de datos o análisis, probablemente esté al tanto del debate entre Python vs R. Aunque ambos lenguajes están dando vida al futuro, a través de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la innovación basada en datos, hay fortalezas y debilidades que entran en juego.
En muchos sentidos, los dos lenguajes de código abierto son muy similares. De descarga gratuita para todos, ambos lenguajes son adecuados para tareas de ciencia de datos, desde la manipulación y automatización de datos hasta el análisis empresarial y la exploración de macrodatos. La principal diferencia es que Python es un lenguaje de programación de propósito general, mientras que R tiene sus raíces en el análisis estadístico. Cada vez más, la pregunta no es cuál elegir, sino cómo hacer el mejor uso de ambos lenguajes de programación para sus casos de uso específicos.
¿Qué es Python?
Python es un lenguaje de programación orientado a objetos de propósito general que enfatiza la legibilidad del código a través de su generoso uso de espacios en blanco. Lanzado en 1989, Python es fácil de aprender y uno de los favoritos de programadores y desarrolladores. De hecho, Python es uno de los lenguajes de programación más populares del mundo, solo detrás de Java y C.
Varias bibliotecas de Python admiten tareas de ciencia de datos, incluidas las siguientes:
- Numpy para manejar matrices de grandes dimensiones
- Pandas para manipulación y análisis de datos
- Matplotlib para crear visualizaciones de datos .
¿Qué es R?
R es un lenguaje de programación de código abierto optimizado para el análisis estadístico y la visualización de datos. Desarrollado en 1992, R tiene un ecosistema rico con modelos de datos complejos y herramientas elegantes para la presentación de informes de datos. En el último recuento, más de 13.000 paquetes R estaban disponibles a través de Comprehensive R Archive Network (CRAN) para un análisis profundo.
Popular entre los académicos e investigadores de la ciencia de datos, R proporciona una amplia variedad de bibliotecas y herramientas para lo siguiente:
- Limpieza y preparación de datos
- Creando visualizaciones
- Capacitación y evaluación de algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
R se usa comúnmente en RStudio, un entorno de desarrollo integrado (IDE) para análisis, visualización e informes estadísticos simplificados. Las aplicaciones R se pueden utilizar de forma directa e interactiva en la web a través de Shiny.
Python vs R y su principal diferencia: objetivos de análisis de datos
La principal distinción entre los dos lenguajes está en su enfoque de la ciencia de datos. Ambos lenguajes de programación de código abierto son compatibles con grandes comunidades, ampliando continuamente sus bibliotecas y herramientas. Pero mientras que R se usa principalmente para análisis estadístico, Python proporciona un enfoque más general para la disputa de datos.
Python es un lenguaje multipropósito, muy parecido a C ++ y Java, con una sintaxis legible que es fácil de aprender. Los programadores usan Python para profundizar en el análisis de datos o usan el aprendizaje automático en entornos de producción escalables. Por ejemplo, puede usar Python para crear reconocimiento facial en su API móvil o para desarrollar una aplicación de aprendizaje automático.
R, por otro lado, está construido por estadísticos y se apoya en gran medida en modelos estadísticos y análisis especializados. Los científicos de datos usan R para un análisis estadístico profundo, respaldado por solo unas pocas líneas de código y hermosas visualizaciones de datos. Por ejemplo, puede utilizar R para el análisis del comportamiento del cliente o la investigación genómica.
Python vs R: ¿Cuál es el adecuado para usted?
La elección del idioma adecuado depende de su situación. A continuación, se incluyen algunas cosas a considerar:
¿Tiene experiencia en programación? Gracias a su sintaxis fácil de leer, Python tiene una curva de aprendizaje lineal y fluida. Se considera un buen lenguaje para programadores principiantes. Con R, los principiantes pueden ejecutar tareas de análisis de datos en minutos. Pero la complejidad de la funcionalidad avanzada en R dificulta el desarrollo de la experiencia.
¿Qué usan sus colegas? R es una herramienta estadística utilizada por académicos, ingenieros y científicos sin conocimientos de programación. Python es un lenguaje listo para producción que se utiliza en una amplia gama de flujos de trabajo de la industria, la investigación y la ingeniería.
¿Qué problemas estás intentando resolver? La programación R es más adecuada para el aprendizaje estadístico, con bibliotecas incomparables para la exploración y experimentación de datos. Python es una mejor opción para el aprendizaje automático y las aplicaciones a gran escala, especialmente para el análisis de datos dentro de las aplicaciones web.
¿Qué importancia tienen los cuadros y gráficos? Las aplicaciones R son ideales para visualizar sus datos en hermosos gráficos. Por el contrario, las aplicaciones de Python son más fáciles de integrar en un entorno de ingeniería.
Tenga en cuenta que muchas herramientas, como Microsoft Machine Learning Server, son compatibles con R y Python. Es por eso que la mayoría de las organizaciones usan una combinación de ambos lenguajes, y el debate de R vs. Python es en vano. De hecho, puede realizar análisis y exploración de datos en una etapa inicial en R y luego cambiar a Python cuando sea el momento de enviar algunos productos de datos.
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