Python vs. R: ¿Cuál es la diferencia?

Python es un lenguaje de programación orientado a objetos de propósito general que enfatiza la legibilidad del código a través de 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 detrás de Java y C.

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

• Numpy para manejar matrices dimensionales grandes

• Pandas para la manipulación y el análisis de datos

• Matplotlib para crear visualizaciones de datos

Además, Python es especialmente adecuado para desplegar el machine learning a gran escala. Su suite de bibliotecas especializadas de aprendizaje profundo 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. Luego, Jupyter Notebooks es una aplicación web de código abierto para compartir fácilmente documentos que contienen su código Python en vivo, 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, más de 13 000 paquetes R estaban disponibles a través de la Comprehensive R Archive Network (CRAN) para analytics profundos.

Popular entre los académicos e investigadores de 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 aprendizaje profundo

R se utiliza comúnmente dentro de RStudio, un entorno de desarrollo integrado (IDE) para simplificar el análisis estadístico, la visualización y la elaboración de informes. Las aplicaciones R se pueden usar directamente e interactivamente en la web mediante Shiny.

La principal distinción entre los dos lenguajes está en su enfoque de la ciencia de datos. Ambos lenguajes de programación de código abierto son compatibles con 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 multipropósito, muy parecido a C++ y Java, con una sintaxis legible que es fácil de aprender. Los programadores utilizan Python para profundizar en el análisis de datos o utilizar el machine learning en entornos de producción Escalable.  Por ejemplo, puede usar Python para incorporar el reconocimiento facial en su API móvil o para desarrollar una aplicación de machine learning.

R, por otro lado, está construido por estadísticos y se apoya en gran medida en modelos estadísticos y analytics especializados. Los científicos de datos utilizan R para un análisis estadístico profundo, respaldado por solo unas pocas líneas de código y hermosas visualizaciones de datos. Por ejemplo, puede usar 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 a 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 machine learning y minería de datos.
  
  
• Modelado de datos: Python tiene bibliotecas estándar para el modelado de datos, incluyendo Numpy para análisis de modelado numérico, SciPy para computación y cálculos científicos y scikit-learn para 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: si bien la visualización no es una fortaleza en Python, puede usar 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 usar ggplot2 para gráficos más avanzados, como diagramas de dispersión complejos con líneas de regresión.

Elegir el idioma adecuado depende de su situación. Aquí hay algunas cosas a considerar:

• ¿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 usan sus colegas? R es una herramienta estadística utilizada por académicos, ingenieros y científicos sin conocimientos de programación. Python es un lenguaje listo para producción que se utiliza en una amplia gama de flujos de trabajo de la industria, la investigación y la ingeniería.
  
  
• ¿Qué problemas está tratando 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 hermosos gráficos. 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, admiten tanto R como Python. Es por eso que la mayoría de las organizaciones usan 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 se destaca como el lenguaje de programación adecuado para la ciencia de datos en todo momento. Mientras tanto, R tiene sus propios campeones. Compruébelo usted mismo en comunidades de desarrollo como pila Overflow. Para aprender más sobre las posibilidades de análisis de datos a través de Python y R, considere explorar los siguientes artículos de Learn Hub. También se recomienda consultar el tutorial sobre lenguajes de ciencia de datos en IBM Developer Hub.

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

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