Python vs. R: comparativa para los proyectos de ciencia de datos
Los dos principales lenguajes de programación para el trabajo de ciencia de datos son Python y R. En realidad, son los dos lenguajes más populares, algo que es debido, sin duda, a sus características concretas y su flexibilidad. Veremos en este artículo las principales diferencias entre ambos lenguajes en el contexto de la ciencia de datos.
La ciencia de datos avanza a pasos agigantados y es la facilitadora de muchos desarrollos tecnológicos, servicios y soluciones. Se basa en técnicas de analítica avanzada para extraer información relevante de los datos, para poder utilizarla en la toma de decisiones, en las fases de planificación, de definición estratégica y demás.
Gracias a los avances en esta ciencia de datos (o data science), podemos contar con potentes algoritmos de machine learning que, a su vez, nos llevan a servicios tales como los buscadores web, servicios de publicidad dirigida y reorientación, sistemas de recomendación automatizados, reconocimiento de imagen y de voz…
Python y R, breve introducción
Python es un lenguaje de programación de propósito general diseñado para afrontar una gran variedad de posibles casos de uso. Es un lenguaje interpretado, orientado a procedimientos y a objetos, y levemente tipado. Es un lenguaje muy potente para el trabajo con grandes cantidades de datos y, además, su curva de aprendizaje es bastante amable para principiantes.
Por su parte, R es un lenguaje y un entorno pensado para la computación estadística y los gráficos. Es uno de los lenguajes de programación más empleados en el mundo Big Data. Incluye:
- un sistema de manipulación y almacenamiento de datos
- un conjunto de operadores para el cálculo de matrices
- una colección amplia, coherente e integrada de herramientas intermedias para el análisis de datos
- facilidades gráficas para el análisis y la visualización de datos en pantalla o en papel
- un lenguaje de programación bien desarrollado, sencillo y eficaz, que incluye condicionales, bucles funciones recursivas definidas por el usuario y funciones de entrada y salida
Manos a la obra: Python vs R
Vamos a confrontar ambos lenguajes, dejando bien claro que en este tipo de comparativas no tratamos de conseguir que un lenguaje «gane» al otro. Más bien, al contrario, se trata de valorar las fortalezas de cada uno de ellos y la idoneidad no sólo para el mundo de la ciencia de datos, sino para desarrollar una carrera profesional en la programación.
Entre las razones principales para adoptar Python como lenguaje para trabajar en ciencia de datos tenemos:
- Python es recomendable para los programadores poco experimentados gracias a una sintaxis lógica y accesible que hace más fácil la lectura del código, y, por decirlo así, es menor formal que otros lenguajes
- Es un lenguaje multipropósito, es decir, que no está diseñado y pensado para la ciencia de datos. Existe todo tipo de aplicaciones y servicios programados en Python (Google utiliza Python en muchos de sus desarrollos), así que es un lenguaje útil por su amplitud de aplicaciones
- Es escalable, es más rápido que R y eso le permite crecer y escalar junto con los proyectos. Además, la modularidad del lenguaje garantiza que se pueda construir algo flexible
Por otro lado, R no es un lenguaje de propósito general, pero tiene una serie de características por las que optar por él como herramienta para trabajar en ciencia de datos:
- Está pensado para el análisis estadístico, algo para lo que también es apto Python. Sin embargo, R dispone de bibliotecas y funciones específicas para ello. Así, es mucho más intuitivo construir y comunicar los resultados de las aplicaciones creadas con R
- R es la opción perfecta para trabajar en el subcampo del aprendizaje automático conocido como aprendizaje estadístico
- R es la mejor opción para el trabajo de análisis e inferencia, ya que, además, también ofrece un entorno potente para los tipos de visualizaciones de datos que emplean los científicos de datos
Python es un lenguaje mucho más sencillo de aprender, es de propósito general y es un lenguaje muy optimizado, eficiente. R, por su parte, facilita la visualización y la manipulación de los datos y tiene una sintaxis pensada para el análisis.
R es más difícil de aprender que Python, y lo es más cuanto menos experiencia en programación tengas. Una vez aprendida la sintaxis, R facilita ciertos tipos de tareas por ser más específico. Elegir un lenguaje u otro dependerá de los objetivos de cada proyecto.
Jefe de Capacitación para Soluciones Cloud, posee una amplia experiencia en áreas comerciales y técnicas a nivel nacional e internacional. Con una base en Ingeniería de Telecomunicaciones y un MBA, destaca en el desarrollo de negocios, especialmente con grandes cuentas y partners en sectores tanto privados como públicos.