<img height="1" width="1" src="https://www.facebook.com/tr?id=1601661033380488&amp;ev=PageView &amp;noscript=1">

R vs. Python para la ciencia de datos: Explicación y consejos de aprendizaje

Python y R se consideran lenguajes de programación esenciales para la ciencia de datos. Lo ideal sería dominar ambos para tener una base de programación completa, pero si eres nuevo en la ciencia de datos, ¿cuál es el mejor lugar para empezar?

Sigue leyendo para saber más sobre cómo se utiliza cada lenguaje de programación en la ciencia de datos, junto con consejos para elegir cuál empezar a aprender primero. Aquí analizaremos R vs Python.

¿Cuál es la diferencia entre Python y R?

Mientras que el lenguaje R es más especializado, Python es un lenguaje de programación de propósito general diseñado para una variedad de casos de uso.

Si es tu primera incursión en la programación, puede que el código Python te resulte más fácil de aprender y más ampliamente aplicable. Sin embargo, si ya tienes algún conocimiento de los lenguajes de programación o tienes objetivos profesionales específicos centrados en el análisis de datos (data analysis), el lenguaje R puede estar más adaptado a tus necesidades.

También hay muchas similitudes entre los lenguajes Python y R, por lo que la experiencia en uno de ellos puede ser útil para el otro. Por ejemplo, tanto Python como R son populares lenguajes de programación de código abierto respaldados por prósperas comunidades. Ambos pueden practicarse también en el entorno agnóstico del lenguaje, Jupyter Notebooks, junto con otros lenguajes de programación como Julia, Scala, Java y muchos más.

Python: El lenguaje de programación para todos los propósitos 

Según los datos de Stack Overflow, Python es el lenguaje de programación de más rápido crecimiento en todo el mundo. Es muy accesible para los principiantes y ofrece el tipo de versatilidad que los desarrolladores web necesitan para crear sitios web tan variados como Spotify, Instagram, Reddit, Dropbox y el Washington Post. ¿No sabes cómo usar un caret o qué es una regresión? Python será el punto de partida más amigable para ti.

Python es un lenguaje de programación orientado a objetos, como Javascript o C++, que proporciona estabilidad y modularidad a los proyectos, sin importar su tamaño. Ofrece un enfoque flexible para el desarrollo web y la ciencia de datos que se siente intuitivo incluso si nunca has aprendido un lenguaje de programación antes.

Aprender Python proporciona a los programadores las habilidades necesarias para trabajar en negocios, productos digitales, proyectos de código abierto y diversas aplicaciones web fuera de la ciencia de datos. El lenguaje es una pequeña parte del ecosistema de Python; las bibliotecas más populares son:

  • NumPy (análisis numérico)
  • SciKit-learn (análisis predictivo)
  • Keras (aprendizaje profundo (Deep learning) e inteligencia artificial (Artificial Intelligence))
  • SciPy (computación científica)
  • Seaborn (visualización de datos (Data visualization) estadísticos)
  • Folium (visualización de datos geoespaciales)
  • Pandas (análisis de bases de datos)
  • Matplotlib (API orientada a objetos para incrustar gráficos)
  • PyCharm (entorno de desarrollo integrado [IDE] para Python)

layer "La parte más difícil de cualquier cosa es empezarla y Python es el primer gran paso para la ciencia de datos. La gente se asombra de lo fácil que es Python".

"La parte más difícil de cualquier cosa es empezarla y Python es el primer gran paso para la ciencia de datos", dice Joseph Santarcangelo, PhD, científico de datos (Data Scientists) de IBM, e instructor de varios cursos y programas de ciencia de datos de edX, desde los fundamentos de Python hasta el aprendizaje profundo. "La gente se asombra de lo fácil que es Python. Cuando se mira la programación, parece un concepto bastante abstracto. Es bastante difícil. Si cometes un pequeño error todo está mal. Así que la gente suele asustarse bastante. Y luego la gente es como oh wow eso es todo?"

3 razones para aprender Python para la ciencia de datos

1. Python es amigable para los principiantes: Python utiliza una sintaxis lógica y accesible que facilita la identificación del propósito de las cadenas de código y se basa menos en el enfoque formal de los lenguajes anteriores. Este enfoque en la legibilidad del código reduce la curva de aprendizaje y suaviza algunos de los desafíos de aprender lenguajes de programación por primera vez.

2. Python es multipropósito: Python no se limita a trabajar dentro de la comunidad de la ciencia de los datos. Los desarrolladores utilizan Python para construir todo tipo de aplicaciones, por lo que es un lenguaje útil si planeas centrarte en una variedad de tareas dentro del campo de la informática. Python también funciona bien con aplicaciones basadas en la web y admite muchos tipos de estructuras de datos, incluidas las de SQL. Además, es fácil encontrar diferentes conjuntos de datos para cualquier proyecto en el que estés trabajando o crear los tuyos propios utilizando productos dentro del ecosistema de Python.

3. Python es escalable: Python funciona más rápido que R, lo que le permite crecer y escalar junto con los proyectos. Para aquellos que trabajan en producción, construyendo pipelines o ejecutando producción a gran escala, ofrece los flujos de trabajo eficientes necesarios para ponerlos en marcha. Esta velocidad es la base de la preparación de Python para la producción. Permite construir pipelines de aprendizaje automático(machine learning) a gran escala para obtener información que siga el ritmo del negocio. Además, la modularidad del lenguaje garantiza que se pueda construir algo flexible.

kerasR: El dominante de la ciencia de datos

La programación en R es un lenguaje específico utilizado para el análisis de datos y la estadística. Utiliza una sintaxis específica empleada por los estadísticos y es una parte vital del mundo de la investigación y la ciencia de datos académica.

R sigue un modelo procedimental para el desarrollo. En lugar de agrupar los datos y el código en grupos como la programación orientada a objetos, desglosa las tareas de programación en una serie de pasos y subrutinas. Estos procedimientos hacen que sea más sencillo visualizar cómo se producirán las operaciones complejas.

Al igual que Python, R cuenta con una sólida comunidad, pero con un enfoque especializado en el análisis. R no ofrece un desarrollo de software de propósito general como Python, pero maneja mejor estos proyectos especializados de ciencia de datos porque ese es el único enfoque. El ecosistema de R incluye:

  • RStudio (un IDE basado en R)
  • CRAN (Comprehensive R Archive Network)
  • Tidyverse, una popular colección de paquetes de R
  • dplyr (un conjunto de funciones que permiten manipular marcos de datos)
  • Paquetes R, códigos R reproducibles y funciones
  • Ggplot2, un oRStudio (un IDE basado en R)

En resumen, R ofrece una especialización para el análisis de big data, pero no podrás utilizarlo para el desarrollo web de propósito general.

layer "Como en cualquier comunidad vibrante de software de código abierto, R se mueve rápidamente. Esto puede ser desorientador porque significa que nunca puedes terminar de aprender R. Por otro lado, hace que R sea un tema fascinante: siempre hay más que aprender".

"Como en cualquier comunidad vibrante de software de código abierto, R se mueve rápidamente. Esto puede ser desorientador porque significa que nunca se puede terminar de aprender R. Por otro lado, hace que R sea un tema fascinante: siempre hay más que aprender. Incluso los usuarios experimentados de R siguen encontrando nuevas funcionalidades que ayudan a resolver problemas de forma más rápida y elegante", dijo Radha, un analista de datos en la India y estudiante de edX que utilizó el curso Data Science: R Basics de HarvardX, que forma parte del programa de Certificación Profesional de ciencia de datos de HarvardX, para repasar este lenguaje de programación en constante evolución.

"3 razones para aprender a programar en R para la ciencia de datos

R no es un lenguaje de propósito general, pero dependiendo de dónde o cómo planees trabajar, podría ofrecer muchas ventajas que no están disponibles con un lenguaje de propósito general.

1. R está construido para la estadística: El análisis estadístico robusto es posible con Python, pero no tendrás las bibliotecas y funciones específicas de la sintaxis como lo haces con R. El lenguaje hace que sea mucho más intuitivo construir y comunicar los resultados de estos tipos específicos de programas. Los estadísticos y los analistas de datos utilizan R para manejar grandes conjuntos de datos con mayor facilidad utilizando modelos de aprendizaje automático estándar y minería de datos.

2. R es académico: R es casi la elección por defecto para trabajar en el mundo académico. R es muy adecuado para un subcampo del aprendizaje automático conocido como aprendizaje estadístico. Cualquier persona con una formación formal en estadística debería reconocer la sintaxis y la construcción de R.

3. R es intuitivo para el análisis: Puede que R no funcione con una gran variedad de proyectos, pero es la mejor opción para el trabajo de análisis e inferencia. Si piensa trabajar en un campo especializado, querrá un lenguaje de programación especializado. R también ofrece un potente entorno ideal para los tipos de visualizaciones de datos que emplean los científicos de datos.

¿Qué lenguaje de programación debería aprender, Python o R?

Si tu objetivo es aprender a programar en general, Python es la mejor opción. Si tu objetivo es centrarte exclusivamente en la estadística y las aplicaciones de datos, R podría tener la ventaja. Para decidir si empezar a aprender Python o R primero, hazte algunas preguntas:

  • ¿Cuáles son tus objetivos profesionales?? Decidir entre los negocios y el mundo académico, por ejemplo, puede ayudar a aclarar cuál te servirá mejor al principio. Pensar en cuánto te gustaría mantener tus opciones abiertas o qué proyectos son más importantes para ti también puede ayudar.
  • ¿A qué prevé dedicar la mayor parte de su energía? Si planeas quedarte con el análisis estadístico dentro de la mayoría de los proyectos de investigación, R podría superar a Python. Sin embargo, si quieres construir sistemas listos para la producción, podrías necesitar más flexibilidad.
  • ¿Cómo piensa comunicar sus resultados? El examen de las diferentes formas en que Python y R pueden ayudar a la visualización de datos también puede ayudar a reducir su primer paso.
profundizar en el tema

Explore más lenguajes de programación populares para la ciencia de datos, desde MATLAB hasta JavaScript.

Is Python or R Easier?

Python es mucho más sencillo, ya que utiliza una sintaxis más cercana al inglés escrito para ejecutar los comandos. Sin embargo, R facilita la visualización y la manipulación de los datos si tienes otros lenguajes en tu haber. Está basado en la estadística, por lo que su sintaxis es más sencilla para el análisis.

R puede requerir más trabajo inicial que Python. Sin embargo, una vez que se ha aprendido la sintaxis, R puede facilitar ciertos tipos de tareas. Cuanta más experiencia se tenga con los lenguajes de programación, más fácil será aprender otro.

"Mi consejo es que no te rindas: si no eres tan bueno con un lenguaje, prueba con otro", dice Ben Tasker, Facilitador del Programa Técnico de Ciencia de Datos y Análisis de Datos en SNHU e instructor de los programas MicroBachelors de edX en gestión de datos y análisis de negocios. "Yo era bastante horrible codificando en Python cuando empecé mi carrera de ciencia de datos. Así que me pasé a R por alguna razón, aunque mucha gente afirma que R es más difícil de aprender. Lo aprendí mucho más rápido y luego volví a cambiar a Python y me sentí más cómodo con él, y ahora sólo uso Python, no uso R en absoluto."

De un vistazo: Consejos para elegir entre Python y R

La gente que elige Python:
  • Trabaja en la ciencia de datos orientada al negocio
  • Crea algoritmos de aprendizaje automático
  • Trabaja en una variedad de industrias
  • Requiere un lenguaje flexible
  • Planea crear proyectos que escalen
Las personas que eligen R:
  • Trabaja en áreas de análisis o de ciencia de datos con estadística
  • Trabaja en el mundo académico
  • Necesita la sintaxis específica del lenguaje de los procesos estadísticos
  • Realizan análisis estadísticos o trabajos analíticos especializados
  • Necesita una salida dinámica para comunicar los resultados
Es mejor elegir Python si:
  • No tiene experiencia en programación
  • El objetivo principal es la producción o el despliegue
  • Quieres construir nuevos modelos desde cero
  • El código de los proyectos debe ser legible.
Es mejor elegir R si:
  • Tiene previsto trabajar en la investigación o en el mundo académico
  • El trabajo tiene un fuerte componente estadístico y de análisis
  • Deseas hacer uso de amplias bibliotecas para soluciones existentes
  • Deseas hacer uso de amplias bibliotecas para soluciones existentes
  • Las características específicas de la sintaxis son importantes
  • La comunicación de resultados complejos es clave

 

El resultado final: Python para principiantes, R para la investigación

En última instancia, aprender Python y R te ayudará a obtener una ventaja competitiva en la ciencia de datos, y en sus diferentes ramas incluyendo data mining (procesamiento de datos). Explora los cursos y programas en una variedad de temas de ciencia de datos y análisis para ayudarte a dar el siguiente paso.

Explora cursos de ciencia de datos