Python
y R son lenguajes de programación de código abierto con una gran comunidad detrás, las nuevas bibliotecas o herramientas se agregan continuamente a sus catálogos respectivos.
R se utiliza principalmente para el análisis estadístico, mientras que Python afronta un enfoque de la ciencia de datos más general.
Aprender ambos es, por supuesto, la solución ideal. Pero tanto Python como R requieren una inversión de tiempo y ese lujo no está disponible para todos.
Python es un lenguaje de uso general con una sintaxis legible. R, sin embargo, está construido por estadísticos y abarca su lenguaje específico.
Lenguaje de Python
El lenguaje de Python puede hacer prácticamente las mismas tareas que R: Disputa de datos, ingeniería, selección de funciones, eliminación de web, aplicaciones, etc.
Python es una herramienta para crear e implementar el aprendizaje automático a gran escala, los códigos de Python son más fáciles de mantener y más robustos que los de R.
Hace años, Python no tenía muchas bibliotecas de análisis de datos y aprendizaje automático.
Recientemente, Python se está poniendo al día y proporciona una API de vanguardia para el aprendizaje automático o la inteligencia artificial.
La mayor parte del trabajo de la ciencia de datos se puede realizar con cinco librerías de Python: Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-learn y Seaborn.
Python, por otro lado, hace que la accesbilidad y replicabilidad sean más fáciles que R. De hecho, si necesitas utilizar los resultados de tu análisis en una aplicación o sitio web, Python es la mejor opción.
Si quieres aprender algo más de vocabulario sobre Python, puedes echar un vistazo al diccionario de Python.
Lenguaje de R
Los académicos y estadístas han desarrollado R durante dos décadas y R ha logrado tener uno de los ecosistemas más ricos para realizar análisis de datos.
Existen alrededor de 12.000 paquetes disponibles en CRAN (el repositorio de código abierto de R).
Es posible encontrar una biblioteca para cualquier análisis que se desee realizar, esta gran variedad de bibliotecas convierte a R en la primera opción para el análisis estadístico y especialmente para el trabajo analítico especializado.
La diferencia de vanguardia entre R y los otros productos estadísticos es el resultado final, puesto que R tiene herramientas fantásticas para comunicar los resultados.
R Studio viene con la biblioteca knitr, que logra que los informes sean triviales y elegantes. R Studio hace que comunicar los hallazgos estadísticos con una presentación o un documento sea algo fácil.
Diferencias clave entre Python y R
- R se utiliza principalmente para análisis estadístico, mientras que Python proporciona un enfoque más general de la ciencia de datos.
- El objetivo principal de R es el análisis de datos y las estadísticas, mientras que el objetivo principal de Python es la producción y la implementación.
- Los usuarios de R se encuentran principalmente entre académicos y profesionales de I + D, mientras que los usuarios de Python son en su mayoría programadores y desarrolladores.
- R brinda flexibilidad para usar las librerías disponibles, mientras que Python brinda flexibilidad para construir nuevos modelos desde cero.
- R es más difícil de aprender al principio, mientras que Python es lineal y más fácil de aprender.
- R está integrado para ejecutar localmente, mientras que Python está bien integrado con las aplicaciones.
- Tanto R como Python pueden manejar grandes tamaños de bases de datos.
- R se puede usar en el IDE de R Studio, mientras que Python se puede utilizar en los IDE portátiles de Spyder e Ipython. Entre muchos otros editores de Python.
- R consta de varios paquetes y librerías como tidyverse, ggplot2, caret, zoo, mientras que Python consta de paquetes y librerías como pandas, scipy, scikit-learn o TensorFlow.
Índice de popularidad
El ranking IEEE Spectrum es una métrica que cuantifica la popularidad de los lenguaje de programación. En la actualidad, Python se encuentra en la primera posición y R en la sexta.
Oportunidades de trabajo
A lo largo de los últimos años, los trabajos relacionados con la ciencia de datos creada mediante lenguajes de programación han ido crecido exponencialmente conjunto a la importancia del aprendizaje profundo y la amplia implementación de la IA.
En la actualidad, entre Python y R, se observa que Python se cita con mucha más frecuencia en la descripción de los puestos de trabajo que R.
Aunque respecto a los puestos de trabajo específicos al análisis de datos, la cifra se iguala bastante y R es tan exigido como Python.
Importancia del uso de Python o R
Python ha sido desarrollado alrededor de 1991, por el informático Guido van Rossum.
Python tiene numerosas librerías influyentes en el mundo de las matemáticas, la estadística y la inteligencia artificial.
Puedes pensar en Python como un lenguaje de programación puro en el aprendizaje automático, sin embargo, Python no está completamente maduro (todavía) para la econometría y la comunicación.
El lenguaje de Python es la mejor herramienta para la integración e implementación del aprendizaje automático, pero no para el análisis empresarial.
La buena noticia es que R está desarrollado por académicos y científicos y específicamente enfocado a responder los problemas estadísticos, el aprendizaje automático y la ciencia de datos.
R es la herramienta adecuada para la ciencia de datos debido a sus poderosas librerías de comunicación.
Además, R está equipado con muchos paquetes para realizar análisis de series de tiempo, datos de panel y minería de datos; no existen mejores herramientas en comparación a R.
Si eres un principiante en la ciencia de datos centrado en la estadística, debes hacerte las siguientes e importantes preguntas:
¿Quiero aprender cómo funcionan los algoritmos? o ¿Quiero implementar el modelo por completo?
Si su respuesta a ambas preguntas es sí, probablemente debas aprender Python primero. Puesto que, Python incluye grandes librerías para manipular matrices y codificar algoritmos.
Como principiante, puede ser más fácil aprender a construir un modelo desde cero y luego cambiar las funciones de las librerías de aprendizaje automático.
Por otro lado, si ya conoces el algoritmo o quieres entrar en el análisis de datos de inmediato, entonces tanto R como Python son válidos para empezar.
La ventaja de iniciarte con R, es si se te vas a enfocar exclusivamente en los métodos estadísticos.
Pero si deseas hacer más que estadísticas, digamos implementación y reproducibilidad; Python es una mejor opción.
R es más adecuado para ti, si necesitas escribir un informe o crear tableros estadísticos.
Cuadro de diferencias entre Python y R
| Parámetro | R | Pitón |
|---|---|---|
| Objetivo | Análisis de datos y estadísticas | Despliegue y producción |
| Usuarios principales | Académico e I + D | Programadores y desarrolladores |
| Flexibilidad | Biblioteca disponible fácil de usar | Fácil de construir nuevos modelos desde cero. Es decir, cálculo y optimización de matrices |
| Curva de aprendizaje | Difícil al principio | Lineal y suave |
| Popularidad del lenguaje de programación. Cambio porcentual | 4,23% en 2018 | 21,69% en 2018 |
| Salario promedio | 99.000 dólares | 100.000 dólares |
| Integración | Ejecutar localmente | Bien integrado con la aplicación |
| Tarea | Fácil de obtener resultados primarios | Bueno para implementar algoritmo |
| Tamaño de la base de datos | Manejar de gran tamaño | Manejar de gran tamaño |
| IDE | Rstudio | Spyder, cuaderno Ipython |
| Paquetes importantes y biblioteca | tidyverse, ggplot2, intercalación, zoológico | pandas, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret |
| Desventajas | Dependencias de la curva de aprendizaje alta lenta entre bibliotecas | No tantas bibliotecas como R |
| Ventajas | Los gráficos están hechos para hablar. R lo hace hermosoGran catálogo para análisis de datosInterfaz de GitHubRMarkdownBrillante | Cuaderno Jupyter: los cuadernos ayudan a compartir datos con colegasComputación matemáticaDespliegueLegibilidad de códigoVelocidadFunción en Python |
Conclusión
Al final, la elección entre R o Python depende de:
- Los objetivos de su misión: análisis estadístico o despliegue
- La cantidad de tiempo que puede invertir
- La herramienta más utilizada por su empresa / industria
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