¿Python o R? Es una pregunta habitual cuando se empieza a programar : ¡DataScientest hace un balance de la situación en un partido igualado!
¿Python o R? La respuesta en este partido en 5 rondas
En primer lugar, hay que entender que ningún lenguaje de programación es mejor que otro. Sin embargo, el hecho de que Python sea más utilizado en el ámbito académico y, por tanto, predominante después en la industria, es una ventaja considerable si quieres formarte en Data Science y Machine Learning.
Python VS R : 1 - 0
- Machine Learning: consta de dos etapas principales: el diseño del modelo y la fase de predicción. La primera se realiza a contracorriente mediante cálculos bastante pesados, mientras que las predicciones se realizan en tiempo real. Sin embargo, la elección de Python o R para cada una de estas etapas no influye en el tiempo de ejecución del usuario.
Python VS R : 2 - 1
- Bibliotecas : Ambos lenguajes tienen una multitud de bibliotecas adaptadas al Machine Learning. En R hay más de 5000 librerías disponibles en una gran variedad de dominios. Python tiene menos pero algunas son casi exhaustivas como Pandas, NumPy, Scikit Learn, SciPy o Matplotlib.
Python VS R : 3 - 2
- Desarrollo : Mucha gente encuentra Python bastante fácil de aprender, ya que al ser del tipo High-Level está más cerca del lenguaje humano, mientras que R requiere más esfuerzo para aprender debido a su sintaxis poco clara. Sin embargo, ambos tienen buenos entornos de desarrollo como Spyder para Python o Rstudio para R.
Python VS R : 4 - 2
Velocidad: Inicialmente, R y Python son dos lenguajes relativamente lentos. El énfasis en la facilidad de programación en Python hace que este lenguaje sea necesariamente más lento que los lenguajes de bajo nivel como R. Además, R ha actualizado recientemente sus sistemas operativos de cálculo intensivo haciéndolo mucho más rápido. Para compensar este retraso, algunas bibliotecas de Python interactúan con el lenguaje C.
Python VS R : 4 - 3
Visualización: En Data Science, la visualización de los datos es esencial para analizar los resultados, por lo que es un factor importante a la hora de elegir su lenguaje. Python no se puede quejar en este ámbito, pero el paquete ggplot2 de R le da una gran ventaja sobre Python y su paquete Matplotlib por su diversidad y facilidad de uso.
Python vs R : 4 - 4
A pesar de este empate, la formación DataScientest prefiere Python por su facilidad de aprendizaje y su predominio en el mundo profesional.
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