Python Vs R: ¿Cuál elegir?

Son las dos opciones más comunes en lenguajes de programación para ciencia de datos R y Python. A menudo es difícil elegir entre los dos idiomas.

R suele ser el preferido por investigadores y estadísticos sin experiencia en programación. Python es un lenguaje versátil y lo aprenden principalmente desarrolladores y estudiantes inclinados hacia la ciencia de datos y el machine learning. Analicemos la principal diferencia entre Python y R.

La ciencia de datos y el machine learning son los temas y el material de aprendizaje más populares. La ciencia de datos incluso ha sido llamada la el trabajo sexual del siglo XXI. Vivimos en una era donde los datos son el mayor activo de cualquier organización.

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Hay servidores y lagos de datos donde se lleva a cabo la comunicación y el almacenamiento de datos. Cada publicación, me gusta, artículo, tweet, feed y carga son datos. Estos datos sirven a la organización para obtener información y patrones para el análisis y la inteligencia comercial.

Les ayuda a tomar decisiones y estrategias informadas basadas en datos. Le sorprenderá saber que un aumento del 10 % en la accesibilidad de los datos puede sumar 65 millones de dólares a los ingresos netos de una empresa Fortune 1000. Se estima que el sector de la ciencia y el análisis de datos en la India crecerá ocho veces a alrededor de 16 mil millones de dólares.

Aprende la diferencia:

Python
Python surgió por primera vez como un lenguaje de propósito general en 1991. Es un lenguaje interpretado de alto nivel. La sintaxis es bastante simple y similar a un pseudocódigo, por lo que es más fácil de ajustar. Python es un lenguaje multipropósito que también se utiliza para el desarrollo de back-end, la automatización, el web scraping y la creación de scripts. Python es el lenguaje elegido para la implementación integral de algoritmos de machine learning. Python es conocido por su estabilidad, legibilidad de código y diseño modular. Python tiene compatibilidad con otro software de almacenamiento y manipulación de datos como MS-Excel y MySQL.
El lenguaje R surgió por primera vez en 1993. Es un lenguaje de programación de múltiples paradigmas, pero los estadísticos y los mineros de datos lo usan comúnmente en la computación estadística. Es software libre disponible bajo la Licencia Pública General GNU. El lenguaje R le brinda más de 12000 paquetes disponibles a través de CRN (repositorio de código abierto) para que pueda realizar análisis estadísticos con módulos y paquetes prediseñados. R es la primera opción entre estudiantes y académicos.
Ventajas de Python
Un lenguaje multipropósito brinda la flexibilidad para explorar otras áreas de desarrollo con python. Facilidad de implementación y compatibilidad con el software de almacenamiento de datos relacionado. Una gran cantidad de paquetes y API para hacer la computación pesada para casos de uso de machine learning y aprendizaje profundo. Gran comunidad de usuarios y desarrolladores para soporte y resolución de problemas.

 

Desventajas de Python
La cantidad de paquetes específicos para la ciencia de datos es mucho menor que la del lenguaje R. Requiere pruebas rigurosas a medida que surgen errores durante el tiempo de ejecución.

Ventajas de R
Ideal para crear gráficos y visualizaciones intuitivos e interactivos. Es mejor para el análisis estadístico. Plataforma independiente. Por lo tanto, puede ejecutarse fácilmente en sistemas Windows, Linux y Mac. Actualización y mantenimiento constante.
Desventajas de R
No hay soporte para gráficos dinámicos o 3D. Se requieren paquetes como Ggplot2 y Plotly para gráficos animados y en 3D. Requiere más memoria para datos en comparación con Python. No es mejor para el análisis de big data. Falta de funciones de seguridad básicas. No se puede usar para crear aplicaciones de un extremo a otro debido a la restricción de integración en la curva de aprendizaje de la aplicación web. Empinada. Difícil para principiantes y favorable si tienes experiencia previa en programación. Es más lento que otros lenguajes como MATLAB y Python.

Tendencias y calificaciones

Encuesta para desarrolladores de Stackoverflow 2020: idioma más buscado

En la encuesta de desarrolladores de StackOverflow, Python fue primero en el idioma mas buscado de 2020. El lenguaje R ocupó el puesto 14. Esta encuesta recopiló datos de más de 65.000 desarrolladores.

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Encuesta de desarrollador de desbordamiento de pila 2020: salario por tipo de desarrollador

Puede notar que los ingenieros de datos, los científicos de datos y los especialistas en machine learning se encuentran entre los cinco principales roles de desarrollador pagados. Según Glassdoor, el salario promedio de un ingeniero de ciencia de datos es Rs. 9,27,000 en la India.

Análisis de tendencias de StackOverflow

De acuerdo con las tendencias de StackOverflow, podemos ver que python siempre es mejor que R. Las posibles razones son su rápida curva de aprendizaje. También se suele decir que es un lenguaje de programación para principiantes. Python ha visto un crecimiento exponencial en la cantidad de preguntas que se hacen cada año. Esto significa que hay un crecimiento en el número de usuarios y desarrolladores.

Paquetes y bibliotecas

Se confía mucho en los paquetes y las bibliotecas cuando se trabaja con datos. Hay múltiples procesos involucrados, tales como estructuración, preprocesamiento, limpieza, transformación, visualización y modelado de datos en el estudio de la ciencia de datos. ¿Se pregunta cuál es la diferencia entre paquetes y bibliotecas? Un paquete es una colección de módulos relacionados para proporcionar una funcionalidad específica. Una biblioteca es un término genérico utilizado para «un bloque de código». Hay múltiples módulos para realizar una amplia gama de funciones. No hay definiciones estrictas, pero puede interpretarlas para la escala y la usabilidad.

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Los paquetes y bibliotecas comúnmente utilizados en python para la ciencia de datos son:

PythonR
Scrapy – Minería de datos Scrapy es un framework de aplicación. Se utiliza para web scraping a gran escala. Es un framework de Python. El web scraping es un método efectivo para extraer datos de sitios web.
BeautifulSoup – Minería de datos BeautifulSoup es otro paquete de Python importante para la minería de datos. Se utiliza para web scraping.
NumPy – Manipulación de datos NumPy significa Python numérico. Es una biblioteca que admite múltiples funciones y una gran colección de funciones matemáticas de alto nivel para manejar datos numéricos en python.
Pandas – Manipulación de datos Pandas es la biblioteca de Python más utilizada y utilizada para la manipulación y el análisis de datos. Es útil para manejar datos tabulares y manejar series de tiempo.
Seaborn – Visualización de datos Seaborn es una biblioteca de visualización de datos basada en matplotlib. Se utiliza para dibujar gráficos estadísticos informativos.
Matplotlib – Visualización de datos Matplotlib es una biblioteca de gráficos en Python para crear visualizaciones estáticas, animadas e interactivas.
Aprenda Scikit: machine learning Scikit learn es una biblioteca de machine learning de Python. Tiene varios algoritmos prediseñados para uso directo, como regresión, clasificación, máquina de vectores de soporte y bayesiano ingenuo.
TensorFlow – Tensorflow de aprendizaje profundo de Google es una biblioteca de software de código abierto que le permite crear proyectos de machine learning de extremo a extremo y entrenar redes neuronales profundas. Se basa en la programación diferencial y el flujo de datos. Keras – Aprendizaje profundo Keras es una biblioteca de software de código abierto para construir redes neuronales artificiales. Keras utiliza diferentes frameworks como Tensorflow, Microsoft Cognitive Toolkit, R, Theano y PlaidML
DBI – Establecer una conexión entre una base de datos y RTidyverse –

 

Preprocesamiento y visualización de datos Un paquete completo para ciencia de datos en R. Incluye muchos paquetes como dplyr, tidyr, reader, purr y tibble.
Dplyr – Manipulación de datos Le proporciona un conjunto de herramientas para la manipulación eficiente de conjuntos de datos. Utiliza frameworks de datos para acceder a los datos de forma rápida y sencilla.
Tidyr – Manipulación de datos Tidyr se utiliza para manipular datos. A menudo se le llama «limpiar los datos». Ggplot2 – Visualización de datos Es una biblioteca de visualización de datos para hacer gráficos y visualizaciones de declaraciones.
Rgl – Visualización de datos Rgl es un paquete de biblioteca de visualización 3D basado en OpenGL. Htmlwidgets – Visualización de datos htmlwidgets es una biblioteca de visualización basada en javascript para R. Intercalación: machine learning Caret es un paquete R utilizado para entrenar modelos de machine learning. Se utiliza para manejar problemas complejos de regresión y clasificación. Es la abreviatura de Entrenamiento de clasificación y regresión.

Entorno de desarrollo

PythonR
Gerente de paquetes y tiendas
Python tiene Python Package Index (PyPi) y Anaconda como repositorio de todas las bibliotecas necesarias. Los usuarios pueden instalar los paquetes con los administradores de paquetes pip y conda.

 

IDE
Python actualmente tiene muchos IDE populares. Jupyter Notebook y Spyder son los mejores y más utilizados entre los científicos de datos. También puede ver otras opciones como Pycharm, Jetbrains y Vscode para el mismo propósito. Recientemente, Rodeo se ha vuelto popular como el «IDE de ciencia de datos para python». Explora y elige el que mejor se adapte a tus necesidades y comodidad de uso.

Gerente de paquetes y tiendas
RStudio Package Manager es el servidor de administración de repositorios para organizar y administrar paquetes en organizaciones y equipos. Puede acceder a los paquetes mediante repositorios de paquetes como CRAN, PyPi y Bioconductor. Packrat también se utiliza como sistema de gestión de dependencias en R.

 

IDE
RStudio es el IDE más popular utilizado por la mayoría de los estadísticos. RStudio Desktop se utiliza para ejecutar localmente y RStudio Server para acceso remoto. También hay otras opciones como IntelliJ IDEA, Eclipse, Jupyter Notebook y Visual Studio.

Conclusión

Ambos idiomas tienen sus propios méritos y deméritos. Llegas a saber que python puede ser una excelente opción si aún no te interesa el software o la programación. Es fácil de aprender y rápido de dominar. Puede encontrar mucho apoyo de la comunidad y tutoriales para aprender. R se recomienda para alguien cuyo enfoque principal sea puramente el análisis estadístico y la manipulación orientada a datos.

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Puedes elegir cualquiera de los dos idiomas. Solo debe considerar ciertas preguntas para decidir sobre su elección de idioma. ¿Cuál es el conjunto de habilidades y herramientas preferido de su equipo u organización? ¿Cuál es el requisito del producto: análisis estadístico o implementación? ¿Cuánto tiempo se puede invertir en aprender la habilidad? ¿Cuál es la escalabilidad del proyecto? Estas preguntas pueden llevarlo fácilmente al idioma de su elección. Espero que este artículo muestre las principales diferencias entre Python y el lenguaje R.

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5 comentarios en «Python Vs R: ¿Cuál elegir?»

  1. ¡Claro que sí! Yo siempre elijo Python, ¡es más versátil y fácil de usar!

  2. ¡Ambos son geniales! ¡Depende de tus necesidades y preferencias personales! ¡No hay una respuesta única!

    • ¡Totalmente de acuerdo contigo! Ambos tienen sus ventajas y desventajas, ¡pero al final del día lo que importa es lo que funcione mejor para cada uno! ¡La diversidad de opciones es lo que hace que el mundo sea interesante! ¡Viva la variedad!

  3. ¡Definitivamente Python! ¡R es para los nostálgicos del código más complicado! 🐍

  4. ¡R es mejor para análisis estadístico avanzado, Python para tareas generales! 🐍📊

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