Grandes datos

R vs Python: ¿Cuáles son las principales diferencias?

Imagen: iStock/monsitj

A medida que la ciencia de datos se vuelve fundamental para todas las organizaciones, se ha vuelto igualmente importante determinar las herramientas adecuadas para ayudar a dominarla. Los dos lenguajes más populares para abordar problemas de ciencia de datos son Python y R. Ambos lenguajes de programación son de código abierto con grandes comunidades. Pero Python y R también aportan sus propias fortalezas únicas a la ciencia de datos, lo que dificulta decidir cuál usar.

R vs Python: Las principales diferencias

R es un entorno interactivo de código abierto para realizar análisis estadísticos. No es realmente un lenguaje de programación en absoluto, pero incluye un lenguaje de programación para ayudar con el análisis.

Como se describe en el sitio del proyecto R, “R es un conjunto integrado de instalaciones de software para la manipulación de datos, el cálculo y la visualización gráfica. [which] incluye… una colección grande, coherente e integrada de herramientas intermedias para el análisis de datos…”. Si bien no es la primera herramienta de este tipo, R fue uno de los primeros en la ciencia de datos y ha sido un elemento básico de la academia durante algún tiempo.

VER: Kit de contratación: desarrollador de Python (Tecnopedia Premium)

Python, por el contrario, es un «lenguaje de programación de alto nivel interpretado, orientado a objetos y de código abierto con semántica dinámica», según el sitio web del proyecto. Sin embargo, esto realmente no le hace justicia. Python es un lenguaje de propósito general fácil de aprender que a menudo es el primer lenguaje que aprenderá un desarrollador, ya que ha sido durante mucho tiempo un lenguaje de enseñanza.

“Es fácil de usar, fácil de aprender, los niños lo usan, los que no son programadores lo aprenden en un fin de semana”, relató una vez el director ejecutivo de Anaconda, Peter Wang. “Esto no es casual [but rather] ha sido una parte fundamental del diseño desde el principio y bastante intencional”.

LEER  Por qué la ciencia de datos es solo matemáticas y escritura de la escuela primaria

Como corolario cercano, Python siempre ha sido excelente como lenguaje de unión. Como ha subrayado la analista de RedMonk, Rachel Stephens, «En ese sentido, tiene mucho sentido que las empresas inviertan en Python como una forma de invertir en su código establecido». Python, en otras palabras, ayuda a las empresas a hacer que el código heredado forme parte de sus aspiraciones más recientes de hacer ciencia de datos.

Aquí es quizás donde se destaca el principal beneficio de Python para la ciencia de datos: todos lo saben.

“Python es el segundo mejor lenguaje para todo”, dijo van lindberg, consejero general de Python Software Foundation. «R puede ser el mejor para las estadísticas, pero Python es el segundo… y el segundo mejor para ML, servicios web, herramientas de shell y (insertar caso de uso aquí)».

Lindberg podría estar subestimando la fuerza de Python en algunas áreas; Claramente, no siempre es el segundo mejor, pero su punto es direccionalmente correcto: «Si desea hacer más que solo estadísticas, entonces la amplitud de Python es una victoria abrumadora».

En otras palabras, Python es lo suficientemente bueno como para que los desarrolladores y otros elijan usarlo para una amplia gama de casos de uso. Python, como Java, es un lenguaje de programación de propósito general; sin embargo, a diferencia de Java, es bastante fácil de aprender y usar. Como tal, se usa para todo tipo de cosas, lo que lleva a un «crecimiento explosivo», como lo describió una vez Wang. No es de extrañar, entonces, que si analizamos el crecimiento y la disminución relativos entre Python y R en las ofertas de trabajo de científicos de datos, desde 2023 hasta 2023, como lo ha hecho Terence Shin, entonces está claro que Python está ganando a expensas de R.

R vs. Python: ¿Cuál es mejor para la ciencia de datos?

Aunque Python ha demostrado ser más popular que R, eso no significa que siempre sea mejor. Como con la mayoría de las cosas en tecnología, depende de lo que espera lograr. Aunque Python tiene un listón más bajo para aprender y volverse productivo, y el enfoque no estándar de R puede ser complicado de aprender, para algunas tareas, vale la pena invertir en aprender R. Y, por supuesto, para algunas cosas, como minería de datos y conocimientos básicos. visualización de datos, probablemente esté bien eligiendo cualquiera.

Sin embargo, lo que elija debe fluir del problema que está tratando de abordar, así como de las inversiones a largo plazo que usted y su empresa planean hacer.

Por ejemplo, R es más adecuado para el cálculo estadístico y la visualización de datos porque R está especialmente diseñado por estadísticos para el análisis estadístico y numérico de grandes conjuntos de datos. No necesita escribir mucho código en R para realizar análisis estadísticos profundos y visualización de datos.

También se da el caso de que, para algunas áreas como las ciencias de la vida, los paquetes de R pueden estar particularmente bien desarrollados, lo que convierte a R en una buena opción. Mucho depende de lo que estés construyendo y de tus antecedentes. Como dijo Ryan Hobson, socio de Align BI, en una entrevista: «Creo que R es un lenguaje más fácil para los estadísticos que pueden no tener experiencia en programación».

Pero es precisamente ese «fondo de programación» lo que hace que Python sea el claro ganador para los desarrolladores u otras personas interesadas en big data, inteligencia artificial (IA) y algoritmos de aprendizaje profundo.

“Python tenía un alcance más amplio [than R] desde el principio [with engineering and science] El ADN se incorporó al núcleo de Python”, dijo Wang. Es objetivamente cierto que Python es dramáticamente más popular, en una gama mucho más amplia de casos de uso, que R, y lo es cada día más.

Luego, está la realidad de que la naturaleza misma de la ciencia de datos está cambiando.

“También ha habido una expansión más allá de lo que tradicionalmente era un equipo puramente de ciencia de datos; por ejemplo, en Netflix, tenemos el rol de Gerente de Producto de Algoritmos”, señaló Christine Doig, directora de innovación para experiencias personalizadas en Netflix. Hay más integración con el equipo de diseño, con los equipos creativos”.

Esa expansión de la especialización en ciencia de datos aboga por una variedad más amplia de personas que ayuden con la carga de trabajo de ciencia de datos, lo que a su vez favorece un lenguaje como Python que se usa más ampliamente.

Por lo tanto, existe una pregunta muy real sobre si vale la pena invertir en R para resolver un conjunto relativamente limitado de casos de uso en comparación con Python, que permite a una organización cumplir con una amplia gama de casos de uso. La respuesta podría ser sí, pero debe considerarlo cuidadosamente.

O quizás solo necesites esperar. Después de todo, las comunidades R y Python están mejorando activamente sus capacidades relativas, agregando paquetes y bibliotecas para profundizar y ampliar su utilidad. En esta área, sin embargo, la ventaja es para Python, tanto por el tamaño relativo de su comunidad como por su pedigrí de código adhesivo.

Según Wang, es muy posible que, en lugar de reemplazar R para algunos casos de uso, «tal vez alguien construya un buen envoltorio de Python para exponer una cuña delgada para exponer algunas capacidades de R». En otras palabras, no es difícil imaginar que Python adopte esos elementos nativos de R, para que los desarrolladores y los científicos de datos no tengan que elegir.

Tanto R como Python sirven bien a sus respectivos electores. Sí, la comunidad de Python es mucho más grande y es más probable que introduzca paquetes R en el ecosistema de Python que al revés, pero cuál usará en última instancia puede ser una cuestión de y, no o.

Divulgación: trabajo para MongoDB, pero las opiniones expresadas aquí son mías.

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

Botón volver arriba