Python vs. R: ¿cuál es mejor para la ciencia de datos?

La elección entre Python y R depende principalmente del uso que se le vaya a dar. R destaca en el ámbito de la estadística y ofrece una mayor capacidad para representar resultados. Por otro lado, Python destaca por su amplio conjunto de funciones y soluciones.

¿Cuál es la diferencia entre Python y R?

Si estás interesado en aprender a programar y buscas un lenguaje que te brinde soluciones para trabajar con análisis científico y estadístico, es muy probable que te encuentres con Python y con R en algún momento. Ambos lenguajes de programación se utilizan en campos como Data Science, predictive analytics (análisis predictivo) y visualización de datos, y cuentan con una gran cantidad de seguidores. A primera vista, ambas opciones pueden parecer similares, pero ¿cuáles son las diferencias clave entre Python y R y en qué aspectos uno supera al otro?

Ventajas y desventajas de R

El nombre “R” proviene de los creadores del lenguaje: Ross Ihaka y Robert Gentleman, dos estadísticos de la Universidad de Auckland que desarrollaron el lenguaje a partir de 1992. Su objetivo principal era realizar y presentar análisis estadísticos complejos de datos. En su lanzamiento en 1993, R se dirigió principalmente a personas con amplios conocimientos en estadística y programación. R se basa en el lenguaje de programación S y es una implementación de código abierto.

R puede ser compilado y ejecutado en plataformas UNIX, Linux, Windows y Mac. Se utiliza principalmente en el desarrollo de software estadístico y en el análisis de datos avanzado. Gracias a su amplia gama de bibliotecas, R también es adecuado para la visualización gráfica y el manejo de datos recopilados. Es un lenguaje de código abierto y forma parte del proyecto GNU. Aunque inicialmente se utilizaba principalmente en entornos académicos, muchas empresas han descubierto las ventajas de R, ya que se integra fácilmente con otros lenguajes y programas debido a sus múltiples interfaces.

Ventajas de R

• Código abierto: R es un lenguaje accesible para todos, al menos en términos de disponibilidad y coste. El lenguaje de programación no solo es completamente gratuito, sino que también es de código abierto. Es decir, se puede utilizar y personalizar según las necesidades de cada uno, permitiendo una adaptación óptima.
• Alcance: gracias a su enfoque de código abierto, R cuenta con una amplia variedad de adaptaciones gratuitas. Por lo tanto, es muy probable que ya exista una solución para problemas actuales. Los desarrolladores han creado casi 20 000 paquetes basados en R, lo que permite una especialización en áreas temáticas concretas y ofrecer soluciones personalizadas.
• Compatibilidad: R no solo es compatible con una amplia variedad de plataformas, sino que también tiene la capacidad de interactuar con numerosos lenguajes y bases de datos. Esto significa que puedes utilizar R de forma integrada en un subconjunto específico y también incorporarlo en un contexto más amplio.
• Interfaz de usuario: con el objetivo de mejorar la experiencia de uso del lenguaje, se ha desarrollado RStudio, una interfaz gráfica de usuario que facilita enormemente el trabajo con el código y que permite implementar proyectos de forma más rápida y eficiente. Además, la visualización de datos se ha simplificado y mejorado significativamente gracias a paquetes como Plotly . Con la ayuda de Plotly, es posible representar los resultados de los proyectos en forma de gráficos o diagramas.
• Comunidad: R cuenta con una comunidad entusiasta y comprometida. Muchos usuarios del lenguaje son expertos en sus respectivos campos y están dispuestos a ofrecer valiosos consejos y soluciones a tus problemas y preguntas. Además, existe una amplia documentación disponible que brinda soporte adicional. Como mencionamos anteriormente, los numerosos paquetes y bibliotecas enriquecen aún más el ecosistema de R.

Desventajas de R

• Rendimiento: si bien R no se considera un lenguaje lento o de bajo rendimiento, en ciertas situaciones puede experimentar demoras al trabajar con volúmenes de datos más grandes. Esto se debe, en parte, al hecho de que el procesamiento se realiza en un solo hilo, lo que significa que solo puede aprovechar una CPU a la vez.
• Curva de aprendizaje: la curva de aprendizaje de R puede resultar desafiante para los principiantes. Dado que R se ofrece por defecto sin una interfaz gráfica de usuario, puede llevar algún tiempo familiarizarse con las reglas de notación, restricciones y particularidades del lenguaje. Además, tener conocimientos básicos de estadística es importante para poder aprovechar al máximo las capacidades de R. Puedes consultar nuestro tutorial de R para principiantes, que ofrece una visión general del lenguaje y sus fundamentos.

Ventajas y desventajas de Python

Python es mucho más conocido y utilizado que R. Python fue desarrollado por Guido van Rossum en 1991 con el objetivo de proporcionar un lenguaje de programación que fuera sencillo y fácil de leer. Muchos términos del lenguaje derivan del inglés y, por tanto, son fáciles de entender. Es un lenguaje multiplataforma y orientado a objetos que se caracteriza por su legibilidad y claridad. Además, Python cuenta con una gran comunidad de desarrolladores y un enfoque de código abierto, lo que ha llevado al desarrollo de numerosos paquetes y bibliotecas en áreas como el Deep Learning, la inteligencia artificial y la Data Science. Si te interesa aprender Python, puedes consultar nuestro tutorial de Python, que te brindará una introducción completa al lenguaje.

Ventajas de Python

• Versatilidad: Python es un lenguaje altamente versátil en todos los aspectos. Puede ser utilizado en una amplia variedad de campos, lo que permite un enfoque integral en los proyectos. Además, Python es multiplataforma y puede ser ejecutado en diferentes sistemas operativos. También ofrece numerosas interfaces para interactuar con otros programas, lenguajes y bases de datos.
• Código abierto: Python, al igual que R, es un lenguaje de código abierto y se distribuye de forma gratuita. La Python Software Foundation es responsable de su desarrollo continuo, pero todos los usuarios tienen la libertad de personalizar y optimizar el lenguaje según sus propias necesidades y proyectos.
• Ámbito: Python cuenta con un amplio ecosistema que ofrece una gran variedad de paquetes disponibles para los usuarios. Con más de 300 000 soluciones descargables, se facilita en gran medida el trabajo en cualquier proyecto.
• Curva de aprendizaje: Python destaca por ser uno de los lenguajes de programación más accesibles y fáciles de aprender. A pesar de sus amplias capacidades, es posible dominar el lenguaje y comenzar a utilizarlo en poco tiempo. La estructura del código es intuitiva y comprensible, lo que facilita la colaboración en equipo y permite llevar a cabo proyectos personales de menor escala con facilidad.
• Comunidad: Python cuenta con una gran comunidad activa que ofrece una amplia gama de recursos y bibliotecas. La comunidad de Python destaca por su espíritu colaborativo y su disposición a ayudar. Si tienes preguntas o encuentras dificultades, rápidamente encontrarás a personas dedicadas y dispuestas a brindarte apoyo y orientación.

Desventajas de Python

• Rendimiento: Python, como lenguaje dinámico, puede presentar algunas limitaciones en términos de velocidad, especialmente al trabajar con grandes volúmenes de datos. Esto ha llevado a que algunos programadores recurran a otras alternativas.
• Propensión a errores: aunque Python no es un lenguaje propenso a errores en general, si se introduce un error, a menudo solo se nota durante la ejecución. Por lo tanto, es importante realizar pruebas y controles regulares y exhaustivos.
• Visualización: en el ámbito de la representación de valores y resultados estadísticos, Python puede presentar algunas limitaciones. Algunas de sus opciones de visualización no ofrecen resultados completamente satisfactorios.
• Dispositivos móviles: Python no está optimizado para ser utilizado en dispositivos móviles. Aunque existen algunas soluciones disponibles, la mayoría de los desarrolladores de aplicaciones móviles tienden a optar por lenguajes y plataformas que ofrecen una compatibilidad nativa con Android y iOS.

Python vs. R: ¿cuáles son sus diferencias?

Ambos lenguajes, Python y R, comparten similitudes significativas, pero también presentan diferencias que vamos a examinar a continuación.

Syntaxis

A simple vista, se pueden apreciar diferencias en la sintaxis de cada lenguaje. A continuación, te mostramos cómo se vería en R:

$ R
> myString <- "¡Buenos días! Estás usando R."
> print (myString)

Python, por otro lado, es un poco más conciso:

>>> print("¡Buenos días! Estás usando Python.")

Otras diferencias entre Python y R

Existen algunas diferencias adicionales entre Python y R:

• Propósito: el propósito de cada lenguaje difiere significativamente. R está diseñado principalmente para el análisis estadístico y la visualización de datos, y logra excelentes resultados en este ámbito. Por otro lado, Python tiene un enfoque más amplio y se utiliza tanto para el desarrollo de software como para el aprendizaje profundo (Deep Learning).
• Alcance y popularidad: aunque R ha ampliado su base de usuarios más allá del ámbito académico, todavía está fuertemente arraigado en ese entorno. Por otro lado, Python es utilizado por un mayor número de desarrolladores, lo cual ha llevado a que cuente con un vasto ecosistema de paquetes y bibliotecas.
• Rendimiento: ni Python ni R son considerados los lenguajes más rápidos del mercado. No obstante, en términos generales, Python tiende a ser ligeramente más rápido y potente que R.
• Formatos de datos: mientras que Python permite procesar una amplia gama de formatos de archivo diferentes, R tiene una compatibilidad algo más limitada. Solo procesa archivos CSV, Excel y de texto, aunque se pueden utilizar herramientas adicionales para otros tipos de archivos.

Python vs. R: ¿cuál de los dos lenguajes deberías aprender?

Entonces, ¿cuál es el ganador en la comparación entre Python y R? La respuesta depende en gran medida del uso que se le vaya a dar a cada uno. Ambos lenguajes son muy potentes y, por lo tanto, recomendables. Si el objetivo principal es realizar análisis estadísticos y visualizar los resultados, R es la mejor opción. Sin embargo, para otras tareas que van más allá de la estadística, Python ofrece muchas más posibilidades.