Big Data con Python y R son los dos tipos de lenguajes más populares y son favoritos para los científicos de datos y analistas de datos. Ambos son similares, sin embargo, las diferencias que poseen hacen que sea difícil para los desarrolladores elegir uno de los dos.
La ciencia de datos se ha convertido en uno de los campos de mayor desarrollo por parte de las empresas. En este campo, existen dos lenguajes de programación Python y R que han tomado la delantera respecto al resto. Para entender el mundo de los datos es necesario controlar su lenguaje primero y decidir cuál de los dos te interesa más según tus necesidades.
Historia de R y Python
Análisis de R
Análisis de Python
Tomado de Big Data Magazine. by Georgina Ortíz
R vs Python: ¿cuál es mejor para el análisis de datos?
Mientras el lenguaje R dispone de un enfoque matemático, Python es un lenguaje de alto nivel multi propósito, cuya principal ventaja es la facilidad en la legibilidad del código.
Por este motivo, R es más fácil de utilizar por profesionales con conocimientos matemáticos, mientras que Python suele ser el lenguaje elegido por otros perfiles no tan familiarizados con el ámbito de las matemáticas, como los informáticos. Entonces, ¿R o Python? En UNIR analizamos las principales diferencias entre estos dos lenguajes tan utilizados por los especialistas en Data Science.
Una de las principales variables que decanta la balanza en uno u otro sentido son las necesidades de procesado de los datos con los que se va a trabajar.
Otra de las principales variables que decanta la balanza en uno u otro sentido son las necesidades de procesado de los datos con los que se va a trabajar.
Si lo que se necesita, por ejemplo, es realizar un análisis estadístico complejo, la elección de R como lenguaje será más recomendada debido a la gran cantidad de librerías para este propósito de las que dispone y a la sencillez de implementación de los algoritmos necesarios en pocas líneas de código, mientras que si lo que precisamos es la implementación de un código de tipo más general o no tan matemático, la elección recomendada sería Python debido a la sencillez del desarrollo con este lenguaje.
Diferencias entre R y Python
Las principales diferencias son:
–R es un lenguaje orientado al análisis estadístico que se utiliza ampliamente en el campo de la ciencia de datos, mientras que
–Python es un lenguaje de alto nivel multi propósito utilizado además en otros campos (desarrollo web, scripting, etc.).
–R es un lenguaje más lento que Python en ejecución.
–R es más potente en visualización de información y datos que Python.
¿Qué lenguaje utilizar para ciencia de datos?
R y Python son excelentes lenguajes de programación, por lo que ambos se pueden utilizar en este campo de manera óptima. Para poder dar respuesta a esta pregunta antes debemos analizar las siguientes cuestiones:
–¿Qué necesitamos? Por ejemplo, R es una opción recomendada si necesitamos hacer un análisis estadístico exhaustivo o un análisis independiente a realizar en una máquina. Por su parte, Python es una buena elección cuando los datos a tratar provienen de diferentes plataformas que hay que integrar con nuestro desarrollo (webs, bases de datos, etc.).
R es una opción recomendada si necesitamos hacer un análisis estadístico exhaustivo o un análisis independiente a realizar en una máquina.
–¿Qué profesionales van a utilizar el lenguaje? Si estos tienen amplios conocimientos matemáticos, sobre todo estadísticos, el lenguaje que aprenderán a utilizar con más facilidad es R. Mientras que, si son informáticos o personas con conocimientos de programación en otros lenguajes multi propósito, el lenguaje más sencillo de aprender y utilizar para ellos será Python. De manera general, es más fácil aprender Python que R al tratarse de un lenguaje más sencillo.
–¿Qué plataformas de Business Intelligence y/o Big Data utilizamos? Debemos elegir el lenguaje de programación que mejor integración tenga con las plataformas con las que vaya a interactuar nuestro desarrollo.
En cualquier caso, tanto R como Python son lenguajes de código abierto que disponen de amplias comunidades de desarrolladores que los mantienen en constante evolución, en paralelo al progreso que experimentan profesiones ligadas al ámbito del Big Data y el Data Science.
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