Python versus R: qual é a diferença?

Python é uma linguagem de programação de uso geral e orientada a objetos que enfatiza a legibilidade do código por meio do uso generoso de espaços em branco. Lançado em 1989, o Python é fácil de aprender e um dos favoritos dos programadores e desenvolvedores. Na verdade, o Python é uma das linguagens de programação mais populares do mundo, atrás apenas de Java e C.

Várias bibliotecas Python são compatíveis com tarefas de ciência de dados, incluindo as seguintes:

• Numpy para lidar com grandes matrizes dimensionais

• Pandas para manipulação e análise de dados

• Matplotlib para criar visualizações de dados

Além disso, o Python é particularmente adequado para implementar aprendizado de máquina em grande escala. Seu pacote de bibliotecas especializadas de deep learning e aprendizado de máquina inclui ferramentas como Keras, TensorFlow e scikit-learn, que permitem aos cientistas de dados desenvolver modelos de dados sofisticados que se conectam diretamente a um sistema de produção. Em seguida, o Jupyter Notebook é uma aplicação web de código aberto para compartilhar facilmente documentos que contêm seu código Python ativo, equações, visualizações e explicações de ciência de dados.

R é uma linguagem de programação de código aberto otimizada para análise estatística e visualização de dados. Desenvolvido em 1992, o R possui um ecossistema rico, com modelos de dados complexos e ferramentas elegantes para geração de relatórios de dados. Na última contagem, mais de 13.000 pacotes R estavam disponíveis por meio do Comprehensive R Archive Network (CRAN) para análise de dados.

Popular entre estudiosos e pesquisadores de ciência de dados, o R fornece uma ampla variedade de bibliotecas e ferramentas para o seguinte:

• Limpeza e preparação de dados

• Criação de visualizações

• Treinamento e avaliação de algoritmos de aprendizado de máquina e deep learning

O R é comumente usado no RStudio, um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) para análise, visualização e relatórios estatísticos simplificados. As aplicações R podem ser usados de forma direta e interativa na web via Shiny.

A principal distinção entre as duas linguagens está na abordagem à ciência de dados. Ambas as linguagens de programação de código aberto são suportadas por grandes comunidades, expandindo continuamente suas bibliotecas e ferramentas. Porém, enquanto o R é usado principalmente para análise estatística, o Python oferece uma abordagem mais geral para a transformação de dados.

Python é uma linguagem de múltiplas finalidades, assim como C++ e Java, com uma sintaxe legível que é fácil de aprender. Os programadores usam Python para se aprofundar na análise de dados ou usar aprendizado de máquina em ambientes de produção escaláveis. Por exemplo, você pode usar Python para criar reconhecimento facial em sua API móvel ou para desenvolver uma aplicação de aprendizado de máquina.

O R, por outro lado, é construído por estatísticos e depende fortemente de modelos estatísticos e análises especializadas. Cientistas de dados usam R para análises estatísticas profundas, apoiadas por apenas algumas linhas de código e belas visualizações de dados. Por exemplo, você pode usar R para análise de comportamento do cliente ou pesquisa genômica.

• Coleta de dados: o Python é compatível com todos os tipos de formatos de dados, desde arquivos de valores separados por vírgula (CSV) até JSON de origem da web. Você também pode importar tabelas SQL diretamente no seu código Python. Para desenvolvimento web, a biblioteca de solicitações do Python permite pegar facilmente dados da web para construir conjuntos de dados. Por outro lado, o R foi projetado para que os analistas de dados importem dados do Excel, CSV e arquivos de texto. Arquivos criados no formato Minitab ou SPSS também podem ser transformados em dataframes R. Enquanto o Python é mais versátil para extrair dados da web, pacotes R modernos como o Rvest são projetados para webscraping básico.
  
  
• Exploração de dados: no Python, você pode explorar dados com Pandas, a biblioteca de análise de dados para Python. Você pode filtrar, ordenar e exibir dados em questão de segundos. O R, por outro lado, é otimizado para a análise estatística de grandes conjuntos de dados e oferece diversas opções para explorar os dados. Com o R, você pode criar distribuições de probabilidade, aplicar diferentes testes estatísticos e usar técnicas padrão de aprendizado de máquina e mineração de dados.
  
  
• Modelagem de dados: o Python possui bibliotecas padrão para modelagem de dados, incluindo Numpy para análise de modelagem numérica, SciPy para computação científica e cálculos e scikit-learn para algoritmos de aprendizado de máquina. Para análises de modelagem específicas no R, às vezes você terá que depender de pacotes fora da funcionalidade principal do R. Mas o conjunto específico de pacotes conhecido como Tidyverse facilita a importação, manipulação, visualização e relatório de dados.
  
  
• Visualização de dados: embora a visualização não seja um ponto forte em Python, você pode usar a biblioteca Matplotlib para gerar gráficos e tabelas básicas. Além disso, a biblioteca Seaborn permite que você desenhe gráficos estatísticos mais atraentes e informativos em Python. No entanto, R foi criado para demonstrar os resultados de análises estatísticas, com o módulo gráfico de base permitindo a criação de gráficos e gráficos básicos com facilidade. Você também pode usar o ggplot2 para gráficos mais avançados, como gráficos de dispersão complexos com linhas de regressão.

A escolha da linguagem certa depende da sua situação. Veja a seguir algumas coisas a serem consideradas:

• Você tem experiência em programação? Graças à sua sintaxe de fácil leitura, o Python tem uma curva de aprendizado linear e suave. É considerada uma boa linguagem para programadores iniciantes. Com R, os novatos podem executar tarefas de análise de dados em poucos minutos. Mas a complexidade da funcionalidade avançada em R torna mais difícil desenvolver expertise.
  
  
• O que seus colegas usam? O R é uma ferramenta estatística usada por acadêmicos, engenheiros e cientistas sem nenhuma habilidade de programação. O Python é uma linguagem pronta para produção usada em uma ampla gama de fluxos de trabalho no setor, pesquisa e engenharia.
  
  
• Quais problemas você está tentando resolver? A programação em R é mais adequada para o aprendizado estatístico, com bibliotecas incomparáveis para a exploração e experimentação de dados. O Python é a melhor escolha para aprendizado de máquina e aplicações de grande escala, especialmente para análise de dados em aplicações da web.
  
  
• Qual é a importância das tabelas e gráficos? As aplicações R são ideais para visualizar seus dados em belos gráficos. Por outro lado, as aplicações Python são mais fáceis de integrar em um ambiente de engenharia.

Observe que muitas ferramentas, como o Microsoft Machine Learning Server, são compatíveis com o R e o Python. É por isso que a maioria das organizações usa uma combinação de ambas as linguagens, e o debate R versus Python é em vão. Na verdade, você pode conduzir a análise e exploração de dados em fase inicial em R e então mudar para Python quando for a hora de lançar alguns produtos de dados.

Para os puristas da ciência da computação, o Python se destaca como a linguagem de programação certa para a ciência de dados sempre. Enquanto isso, o R tem seus próprios defensores. Veja por si mesmo em comunidades de desenvolvimento como o Stack Overflow. Para saber mais sobre as possibilidades de análise de dados via Python e R, considere explorar os seguintes artigos do Learn Hub. Verificar também as linguagens do tutorial de ciência de dados no IBM Developer Hub.

• O que é aprendizado de máquina?
• O que é mineração de dados?
• Tutorial das linguagens de ciência de dados

Para saber mais sobre como acelerar o desenvolvimento da ciência de dados com linguagens e frameworks de código aberto, explore o IBM Watson Studio.