Python vs. R: ¿en qué se diferencian?

Python es un lenguaje de programación orientado a objetos de propósito general que hace hincapié en la legibilidad del código mediante su generoso uso de espacios en blanco. Lanzado en 1989, Python es fácil de aprender y uno de los favoritos de programadores y desarrolladores. De hecho, Python es uno de los lenguajes de programación más populares del mundo, justo por detrás de Java y C.

Varias bibliotecas de Python admiten tareas de ciencia de datos, incluidas las siguientes:

• Numpy para manejar grandes matrices dimensionales

• Pandas para la manipulación y el análisis de datos

• Matplotlib para crear visualizaciones de datos

Además, Python es especialmente adecuado para implementar el machine learning a gran escala. Su conjunto de bibliotecas especializadas de deep learning y machine learning incluye herramientas como scikit-learn, Keras y TensorFlow, que permiten a los científicos de datos desarrollar modelos de datos sofisticados que se conectan directamente a un sistema de producción. Además, los Jupyter Notebooks son una aplicación web de código abierto para compartir fácilmente documentos que contienen su código Python en tiempo real, ecuaciones, visualizaciones y explicaciones de ciencia de datos.

R es un lenguaje de programación de código abierto optimizado para el análisis estadístico y la visualización de datos. Desarrollado en 1992, R tiene un rico ecosistema con modelos de datos complejos y herramientas elegantes para la elaboración de informes de datos. En el último recuento, había más de 13 000 paquetes R disponibles a través de Comprehensive R Archive Network (CRAN) para análisis profundos.

Popular entre los estudiosos e investigadores de la ciencia de datos, R proporciona una amplia variedad de bibliotecas y herramientas para lo siguiente:

• Limpieza y preparación de datos

• Creación de visualizaciones

• Entrenamiento y evaluación de algoritmos de machine learning y deep learning

R se utiliza habitualmente en RStudio, un entorno de desarrollo integrado (IDE) para simplificar el análisis estadístico, la visualización y la elaboración de informes. Las aplicaciones R pueden utilizarse de forma directa e interactiva en la web a través de Shiny.

La principal distinción entre los dos lenguajes radica en su enfoque de la ciencia de datos. Ambos lenguajes de programación de código abierto cuentan con el apoyo de grandes comunidades, que amplían continuamente sus bibliotecas y herramientas. Pero mientras que R se utiliza principalmente para el análisis estadístico, Python proporciona un enfoque más general para la disputa de datos.

Python es un lenguaje polivalente, muy parecido a C++ y Java, con una sintaxis legible y fácil de aprender. Los programadores utilizan Python para profundizar en el análisis de datos o utilizar el machine learning en entornos de producción escalables. Por ejemplo, puede utilizar Python para incorporar el reconocimiento facial en su API móvil o para desarrollar una aplicación de machine learning.

R, por otro lado, está creado por estadísticos y se inclina en gran medida hacia los modelos estadísticos y la analítica especializada. Los científicos de datos utilizan R para un análisis estadístico profundo, respaldado por solo unas pocas líneas de código y atractivas visualizaciones de datos. Por ejemplo, puede utilizar R para el análisis del comportamiento del cliente o la investigación genómica.

• Recopilación de datos: Python admite todo tipo de formatos de datos, desde archivos de valores separados por comas (CSV) hasta JSON procedentes de la web. También puede importar tablas SQL directamente en su código Python. Para el desarrollo web, la biblioteca de solicitudes de Python le permite obtener fácilmente datos de la web para crear conjuntos de datos. Por el contrario, R está diseñado para que los analistas de datos importen datos de Excel, CSV y archivos de texto. Los archivos creados en Minitab o en formato SPSS también se pueden convertir en marcos de datos R. Si bien Python es más versátil para extraer datos de la web, los paquetes R modernos como Rvest están diseñados para webscraping básico.
  
  
• Exploración de datos: en Python, puede explorar datos con Pandas, la biblioteca de análisis de datos para Python. Puede filtrar, ordenar y mostrar datos en cuestión de segundos. R, por otro lado, está optimizado para el análisis estadístico de grandes conjuntos de datos y ofrece una serie de opciones diferentes para explorar los datos. Con R, puede crear distribuciones de probabilidad, aplicar diferentes pruebas estadísticas y utilizar técnicas estándar de minería de datos y machine learning.
  
  
• Modelado de datos: Python dispone de bibliotecas estándar para el modelado de datos, como Numpy para el análisis de modelos numéricos, SciPy para la computación y los cálculos científicos y scikit-learn para los algoritmos de machine learning. Para el análisis de modelado específico en R, a veces tendrá que confiar en paquetes fuera de la funcionalidad principal de R. Pero el conjunto específico de paquetes conocido como Tidyverse facilita la importación, manipulación, visualización e informes sobre datos.
  
  
• Visualización de datos: aunque la visualización no es un punto fuerte en Python, puede utilizar la biblioteca Matplotlib para generar gráficos y tablas básicos. Además, la biblioteca Seaborn le permite dibujar gráficos estadísticos más atractivos e informativos en Python. Sin embargo, R se creó para demostrar los resultados del análisis estadístico, con el módulo de gráficos base que le permite crear fácilmente gráficos y diagramas básicos. También puede utilizar ggplot2 para gráficos más avanzados, como gráficos de dispersión complejos con líneas de regresión.

Elegir el lenguaje adecuado depende de su situación. Estas son algunas cosas a tener en cuenta:

• ¿Tiene experiencia en programación? Gracias a su sintaxis fácil de leer, Python tiene una curva de aprendizaje lineal y fluida. Se considera un buen lenguaje para programadores principiantes. Con R, los principiantes pueden ejecutar tareas de análisis de datos en cuestión de minutos. Pero la complejidad de la funcionalidad avanzada en R hace que sea más difícil desarrollar experiencia.
  
  
• ¿Qué utilizan sus colegas? R es una herramienta estadística utilizada por académicos, ingenieros y científicos sin conocimientos de programación. Python es un lenguaje listo para la producción que se utiliza en una amplia gama de flujos de trabajo sectoriales, de investigación e ingeniería.
  
  
• ¿Qué problemas trata de resolver? La programación en R es más adecuada para el aprendizaje estadístico, con bibliotecas inigualables para la exploración y experimentación de datos. Python es una mejor opción para el machine learning y las aplicaciones a gran escala, especialmente para el análisis de datos dentro de las aplicaciones web.
  
  
• ¿Qué importancia tienen los cuadros y gráficos? Las aplicaciones R son ideales para visualizar sus datos en gráficos atractivos. Por el contrario, las aplicaciones Python son más fáciles de integrar en un entorno de ingeniería.

Tenga en cuenta que muchas herramientas, como Microsoft Machine Learning Server, son compatibles con R y Python. Es por eso que la mayoría de las organizaciones utilizan una combinación de ambos lenguajes, y el debate R vs. Python es en vano. De hecho, puede realizar análisis y exploración de datos en las primeras etapas en R y luego cambiar a Python cuando sea el momento de enviar algunos productos de datos.

Para los puristas de la informática, Python destaca como el lenguaje de programación adecuado para la ciencia de datos en todo momento. Mientras tanto, R tiene sus propios defensores. Compruébelo usted mismo en comunidades de desarrollo como Stack Overflow. Para más información sobre las posibilidades del análisis de datos mediante Python y R, considere la posibilidad de explorar los siguientes artículos de Learn Hub. También se recomienda echar un vistazo al tutorial sobre lenguajes de la ciencia de datos en el IBM® Developer Hub.

• ¿Qué es el machine learning?
• ¿Qué es la minería de datos?
• Tutorial sobre los lenguajes de la ciencia de datos

Para más información sobre cómo acelerar el desarrollo de la ciencia de datos con lenguajes y marcos de código abierto, explore IBM® Watson Studio.