Python vs R en ciencia de datos: este es el que debe elegir...

Cada sector tiene un gran debate, como, ¿quién es mejor capitán, Virat Kohli o Sourav Ganguly? O ¿Quién es mejor chef, Gordon Ramsay o Jamie Oliver? En el campo de la ciencia de datos, un debate similar es sobre Python y R. Ambos son lenguajes populares utilizados para una variedad de tareas en este sector. Cada uno tiene sus pros y sus contras también.

Puede leer el blog sobre los 6 principales lenguajes de programación para aprender: en demanda 2019 para descubrir Python, R y otros lenguajes principales y su demanda.

Son similares en algunos aspectos (ambos son de código abierto y gratuitos), pero también tienen algunas diferencias marcadas. En este artículo, discutiremos las principales diferencias entre Python y R, y descubriremos cuál es el mejor entre los dos.

¿Qué es Python?

Python es uno de los lenguajes de programación más populares. Fue lanzado en 1989 y, desde entonces, se ha convertido en un nombre familiar en el sector de la codificación. Aunque ha estado disponible desde los años 90, Python ingresó al campo de la ciencia de datos hace solo unos años. Pero en poco tiempo, se ha convertido en un lenguaje poderoso con muchas ventajas para la ciencia de datos.

Tiene múltiples bibliotecas especializadas para aprendizaje automático y aprendizaje profundo, lo que permite a los científicos de datos implementar modelos de datos potentes rápidamente.

Sus bibliotecas populares son Scipy, Pandas, Seaborn y Numpy. Puede usar Python para implementar el aprendizaje automático a mayor escala. Los científicos de datos usan Python para el web scraping, la disputa de datos y muchas otras tareas.

Aprenda el curso en línea de ciencia de datos de las mejores universidades del mundo. Obtenga programas Executive PG, programas de certificados avanzados o programas de maestría para acelerar su carrera.

¿Qué es R?

Para realizar análisis estadísticos, muchas personas elegirían R. Fue desarrollado hace unos 20 años . R tiene bibliotecas para casi todos los tipos de análisis que una persona puede realizar.

Muchos científicos de datos prefirieron R sobre otros (y muchos todavía lo hacen). R admite una visualización de datos convincente, por lo que generar informes es mucho mejor.

R te permite crear fantásticas aplicaciones web a través de sus marcos. Este lenguaje de programación hace que la creación de modelos de datos sea relativamente más cómoda, ya que desglosa procedimientos complejos en varios pasos.

Incluso con todas estas ventajas, R tiene algunos inconvenientes en forma de rendimiento lento y falta de marcos web.

Diferencias en la recopilación de datos

Python le permite tomar datos directamente de la web. Puede utilizar la biblioteca de solicitudes para este fin. A través de solicitudes y sopa hermosa, puede usar datos incluso de las tablas presentes en Wikipedia.

Python también le permite obtener datos de JSON o CSV.

R, por otro lado, le permite importar datos desde Excel y CSV. No es tan efectivo en web scraping como Python, pero a través de Rvest y magrittr, resuelve ese problema hasta cierto punto. Son similares a las solicitudes y hermoso jabón.

También puede convertir archivos en SPSS o Minitab en marcos de datos R.

Diferencias en la exploración de datos

Python le permite descubrir datos mediante el uso de Pandas , una biblioteca de análisis de datos. Organiza los datos en marcos de datos. Puede limpiar marcos de datos fácilmente (como eliminar el valor NaN con 0).

Pandas le permite almacenar una gran cantidad de datos y le ofrece múltiples funciones para mostrar los datos de manera eficiente .

R es más potente en la exploración de datos porque fue hecho para este propósito. Puede usar R para aplicar pruebas estadísticas, crear distribuciones de probabilidad y usar técnicas de minería de datos.

R es excelente para la optimización, el procesamiento de señales, el análisis y la generación de números aleatorios.

Diferencias en la visualización de datos

Para la visualización de datos a través de Python, deberá usar IPython Notebook o la biblioteca Matplotlib. Esta biblioteca puede crear gráficos para los datos que tiene.

Si está interesado en desarrollar gráficos avanzados, puede usar Plot.ly. R es mucho mejor que Python en términos de visualización de datos. Tiene muchos paquetes que le permiten desarrollar imágenes atractivas para sus datos.

Tiene un módulo de gráficos que le permite crear gráficos básicos para todas las matrices de datos. También puede usar ggplot2 para hacer gráficos más avanzados en R.

Otras diferencias

Popularidad

Python es bastante más popular que R en el sector de la ciencia de datos. En 2017, Python era el lenguaje de programación más popular, mientras que R ocupaba el sexto lugar en ese momento.

Entonces podemos decir que Python es más popular que R. Sin embargo, la popularidad de R ha aumentado sustancialmente durante estos años.

Oportunidades de trabajo

Bueno, en términos de demanda, tanto R como Python muestran una tendencia positiva. Sin embargo, la cantidad de trabajos de ciencia de datos que requieren Python es casi 1,5 veces mayor que la cantidad de trabajos que requieren R.

Python ha estado presente en el mercado antes que R, y tiene muchos otros usos además de la ciencia de datos. La demanda de R en el análisis de datos es mayor que la de Python, y es la habilidad más demandada para ese rol.

El porcentaje de analistas de datos que utilizan R en 2014 fue del 58 %, mientras que para los usuarios de Python fue del 42 %. En términos de oferta de oportunidades laborales, el mejor lenguaje de ciencia de datos sería SQL .

Industrias

Mientras que R es más frecuente en el ámbito académico, Python es popular en la producción. Dado que Python ya es un lenguaje de programación completo, muchas empresas lo prefieren a R.

Sin embargo, R fue desarrollado por académicos con fines académicos. Entonces, si desea ingresar al campo académico, deberá saber que R. R ha sido el favorito en la academia durante mucho tiempo y recientemente ingresó a la industria corporativa.

R vs. Python: ¿Qué es mejor para los principiantes?

Tanto R como Python son populares en el campo de la ciencia de datos. Y están ganando popularidad con cada día que pasa. También son diferentes en términos de facilidad de aprendizaje. Si bien R tiene una curva de aprendizaje empinada, al principio, Python es simple y uno puede aprenderlo mucho más rápido. Aprender Python es lineal, pero si completas los conceptos básicos, aprender R ya no será un problema.

• Si no sabes nada de programación, deberías empezar con Python
• Si tiene experiencia en programación, debe comenzar con R

Aprender ambos idiomas sería divertido. Los programadores eligen Python por múltiples razones, pero R lo ayudará en el análisis y modelado de datos.

Pensamientos finales

Tanto Python como R tienen sus peculiaridades. Mientras que R es mejor para la visualización, Python es mejor para raspar. Todo depende de tu nivel de habilidad y propósito.

Si tiene curiosidad por aprender sobre ciencia de datos, consulte el Programa ejecutivo PG en ciencia de datos de IIIT-B y upGrad, creado para profesionales que trabajan y ofrece más de 10 estudios de casos y proyectos, talleres prácticos, tutoría con expertos de la industria, 1 -on-1 con mentores de la industria, más de 400 horas de aprendizaje y asistencia laboral con las mejores empresas.

Para el aprendizaje automático, deberá estudiar Python, pero para el aprendizaje estadístico, R sería una mejor opción.