Las carreras de ciencias de los datos requieren un buen dominio de los distintos lenguajes de programación. R y Python son lenguajes de ciencia de datos de código abierto y de uso gratuito. Estos lenguajes tienen algunas diferencias que los hacen adecuados para diferentes aspectos de la ciencia de datos.
En este artículo, describimos tanto R como Python y enumeramos las diferencias para ayudarte a entender mejor los campos de la programación informática y la ciencia de datos.
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¿Qué es la R?
R es un lenguaje informático para el análisis de datos estadísticos y numéricos. Suele utilizarse para el procesamiento y la visualización de datos gracias a sus amplias bibliotecas de comunicación. Además, R puede utilizarse en prácticamente cualquier sistema operativo.
Debido a su comunidad orientada al análisis, R es útil para resolver problemas estadísticos y realizar análisis de series temporales y técnicas de minería de datos. También permite construir distribuciones de probabilidad. La capacidad de R de desglosar una tarea de programación en pasos y procedimientos facilita a los desarrolladores la construcción de modelos de datos. Además, cuenta con una gran comunidad que ofrece un amplio apoyo a sus usuarios.
Si usted' está utilizando un conjunto de datos complejos y realizando análisis de datos, R es un gran lenguaje de programación para aprender y entender. Como miembro de la comunidad de la ciencia de datos, R es un lenguaje útil para avanzar en su carrera.
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¿Qué es Python?
Python es un lenguaje de programación informática de alto nivel y orientado a objetos que se centra en el despliegue, la producción y la legibilidad del código. Es un lenguaje de propósito general que cuenta con bibliotecas si quieres ir más allá de la estadística y manipular matrices o codificar algoritmos. Permite crear conjuntos de datos e importar tablas SQL en el código. Python también agrupa los datos y el código en objetos y dispone de varias herramientas para su uso. Además, ofrece una gran compatibilidad, lo que significa que puede ejecutar su código en diferentes plataformas sin tener que compilarlo repetidamente. Esto garantiza un uso eficiente de su tiempo.
Python es una gran opción para los profesionales principiantes con formación en informática, desarrollo web o ingeniería. Dado que es un lenguaje de programación de propósito general, también puedes utilizarlo en una variedad de campos fuera de estos pocos seleccionados. Este lenguaje de programación es fácil de aprender sin importar la industria de la que provengas dada su legibilidad y simplicidad general.
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R versus Python
Si te dedicas a la ciencia de los datos o al análisis, es importante que conozcas las diferentes características de Python y R para que puedas elegir con conocimiento de causa qué lenguaje utilizar. Estas son las principales diferencias entre R y Python:
- Curva de aprendizaje
- Bibliotecas
- Popularidad
- Uso y usuarios
- Paquetes
- Comunidad
- Visualizaciones
- Velocidad y rendimiento
- Corrección estadística
Curva de aprendizaje
Mientras que R puede ser difícil de aprender para los principiantes debido a su código no estandarizado, Python es más fácil y tiene una curva lineal más suave. Además, Python requiere menos tiempo de codificación ya que es más fácil de mantener y tiene una sintaxis similar a la del idioma inglés. Esto le da más tiempo para trabajar con Python en su totalidad, ya que puede trabajar a través de sus tareas a una velocidad más rápida. R's codificación requiere más mantenimiento, que puede tomar más tiempo para aprender.
Bibliotecas
R tiene varias bibliotecas más que Python. Esto es lo que le ayuda a realizar el análisis de datos. Las bibliotecas de Python son útiles si quiere manipular matrices o codificar algoritmos, aunque pueden ser complejas. Las bibliotecas de R&apos son más simples y fáciles de aprender que las de Python.
Popularidad
Aunque ambos son populares, Python se utiliza más comúnmente ya que R es más bien un lenguaje de programación de nicho. Muchas organizaciones utilizan Python para sus sistemas de producción, mientras que las del mundo académico y de la investigación utilizan R. Los usuarios de la industria prefieren Python, pero están empezando a considerar más R para los proyectos debido a su funcionalidad.
Uso y usuarios
R se construyó para el aprendizaje estadístico y para crear un método fácil de usar para realizar análisis de datos, visualización de datos y estadísticas. R también está pensado para la minería de datos y para construir distribuciones de probabilidad.
Python se creó como un lenguaje de programación de propósito general utilizado para la producción y el despliegue. Los científicos de datos que construyen una aplicación se beneficiarían de Python, ya que puede crear un programa desde los cimientos.
Mientras que Python permite la integración de aplicaciones, R se utiliza a nivel local. Los que están en el mundo académico y la investigación utilizan R, mientras que los programadores y desarrolladores utilizan Python. Python también se utiliza en el campo de la inteligencia artificial y para el desarrollo de juegos. Aunque los científicos de datos pueden utilizar ambos lenguajes de programación, Python sigue siendo más popular en general.
Paquetes
Tanto Python como R tienen paquetes, aunque su número es diferente. R tiene cientos de paquetes para realizar una tarea. También cuenta con CRAN, que es una recopilación de paquetes que los usuarios pueden añadir. Python tiene unos pocos paquetes principales que utiliza para completar una tarea. También tiene PyPi, que consiste en bibliotecas que los usuarios pueden añadir. En general, R tiene paquetes especializados para fines estadísticos que Python no posee;
Comunidad
Aunque tanto Python como R tienen comunidades activas y solidarias, Python es un lenguaje de propósito general que hace que su comunidad esté más extendida y dispersa en varios lenguajes. Esto significa que los programadores y desarrolladores de esta comunidad no siempre tienen conocimientos de programación de nicho. Si quieres dominar un lenguaje de programación en particular, el conocimiento de nicho puede ser lo que necesitas para ayudarte a aprender en lugar de confiar en la comunidad de Python. La comunidad R está más centrada en el lenguaje de programación R, por lo que es más fácil recibir apoyo de su comunidad en lo que respecta a este lenguaje de programación específico.
Aunque ambos lenguajes de programación cuentan con sólidas comunidades que pueden ofrecer ayuda, ninguno de ellos dispone de un servicio de atención al cliente. Los usuarios deben confiar en las comunidades en línea y en los documentos del desarrollador para obtener ayuda.
Visualizaciones
Las visualizaciones de R&apos son más agradables visualmente mientras que la amplia variedad de bibliotecas de visualización de Python hace que las visualizaciones del lenguaje sean complejas. Por esta razón, Python es mejor para el aprendizaje profundo que para la visualización de datos. Cuanto más fácil de comprender sea la visualización de datos, más fácil será tu trabajo como científico de datos.
Velocidad y rendimiento
Si necesitas construir una aplicación crítica, Python te ofrece una solución rápida. Esto se debe a que Python es un lenguaje de programación mucho más rápido que R. Esto se debe principalmente a la compleja codificación de R&apos. Aunque es más lento que el lenguaje de programación Python, la diferencia es pequeña. Ambos lenguajes de programación pueden manejar operaciones de big data.
Corrección estadística
Dado que R se utiliza para el análisis estadístico y numérico, ofrece mejor soporte y bibliotecas que Python. Las bibliotecas del lenguaje de programación R proporcionan a los científicos de datos varias técnicas estadísticas y gráficas que pueden utilizar para el análisis de datos, mientras que las bibliotecas de Python ayudan a la producción y al despliegue.
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2. ¿Qué lenguaje debes utilizar?
El lenguaje que utilices depende de tu trabajo y de la empresa para la que trabajes. La mayoría de las empresas utilizan un tipo de lenguaje específico en todos los proyectos para facilitar el trabajo. Utilizar un lenguaje uniforme también ayuda a los miembros del equipo a comunicarse mejor entre sí.
Si tienes una sólida formación en estadística, R es la mejor opción, ya que se centra en el análisis estadístico. Es ideal para el análisis de datos o cuando se tiene una tarea que requiere una computación independiente. Además, debido a sus capacidades de visualización de datos, este lenguaje es ideal para construir modelos de aprendizaje automático. R te proporciona pruebas y herramientas utilizables para empezar a codificar rápidamente.
Si tiene datos que necesitan integración con aplicaciones web o código que necesita una base de datos de producción, utilice Python. Python es común en una variedad de industrias dado su uso de propósito general. Si quieres trabajar en la ciencia de los datos, es un gran lugar para empezar debido a su legibilidad.
El lenguaje que elijas depende en gran medida de tus responsabilidades y necesidades laborales. Aprender ambos lenguajes de programación es una gran manera de fortalecer tu conjunto de habilidades como científico de datos. Muchas personas en la comunidad de la ciencia de datos utilizan ambos lenguajes para ayudar a sus necesidades particulares.