Python vs. R: qual é o melhor para a ciência de dados?

Se você estiver tentando escolher entre Python e R, o projeto que você planejou será um fator decisivo. Embora o R seja melhor para estatísticas e visualização de resultados, o Python tem uma ampla variedade de recursos e soluções.

O que são Python e R?

Se você quiser aprender programação e estiver procurando uma linguagem que seja boa para trabalhos de pesquisa com análises e estatísticas, certamente encontrará Python e R mais cedo ou mais tarde. As duas linguagens de programação são usadas com frequência em ciência de dados, análise preditiva e visualização de dados, e ambas têm grandes comunidades de usuários. À primeira vista, elas têm muito em comum, mas também abordaremos suas diferenças a seguir.

Quais são os prós e os contras do R?

O nome R vem de seus desenvolvedores, Ross Ihaka e Robert Gentleman. Esses dois estatísticos da Universidade de Auckland desenvolveram e lançaram a linguagem no início da década de 1990. Seu objetivo era criar uma linguagem que pudesse realizar e exibir análises estatísticas complexas. O grupo-alvo original eram pessoas com amplo conhecimento de estatística e programação. O R é baseado na linguagem de programação S e é uma implementação gratuita.

O R pode ser compilado e executado em plataformas UNIX, Linux, Windows e Mac. Ele é usado principalmente para desenvolver software de estatística e realizar análises profundas de dados. Graças às suas inúmeras bibliotecas, o R também pode ser usado para exibições gráficas de dados. A linguagem é de código aberto e faz parte do projeto GNU. Embora no passado o R tenha sido usado principalmente em contextos acadêmicos, agora ele se orgulha da integração com várias outras linguagens e programas e é usado por muitas empresas.

Prós do R

• Fonte aberta: O R é uma linguagem para todos, pelo menos em termos de custo e disponibilidade. Ela é totalmente gratuita e de código aberto. Isso significa que é possível usá-la ou desenvolvê-la conforme a necessidade de seu projeto.
• Escopo: o fato de o R ser de código aberto também significa que há várias adaptações de usuário que foram disponibilizadas gratuitamente. As chances de já haver uma solução para o seu problema são relativamente altas. Os desenvolvedores já criaram cerca de 20.000 pacotes baseados no R, que muitas vezes podem fornecer soluções sob medida em áreas especializadas.
• Compatibility: O R funciona em várias plataformas diferentes e tem interfaces com várias outras linguagens e bancos de dados. Portanto, você pode facilmente usar o R para uma parte do seu projeto e incorporá-lo em um contexto maior.
• Interface do usuário: Uma interface gráfica foi desenvolvida para aumentar a facilidade de uso da linguagem. A interface, chamada Rstudio, facilita significativamente o trabalho com o código R, o que significa que os projetos podem ser implementados mais rapidamente. Pacotes como Plotly também facilitam a criação de visualizações na forma de gráficos e diagramas.
• Community: O R tem uma comunidade entusiasmada por trás dele. Muitos usuários do R são especialistas em suas áreas e podem fornecer dicas valiosas para resolver seus problemas. A ampla comunidade também significa que há uma documentação abundante e os pacotes e bibliotecas extras que mencionamos acima.

Contras do R

• Performance: O R não é uma linguagem lenta ou fraca, mas pode haver atrasos quando se trata de conjuntos de dados maiores. Um motivo para isso é seu processamento de thread único, que só pode usar uma CPU por vez.
• Curva de aprendizado: Como o R geralmente é oferecido sem uma interface gráfica, ele pode ter uma curva de aprendizado pesada. Pode levar algum tempo para entender as várias regras de notação, restrições e idiossincrasias da linguagem. O conhecimento de estatística também é um pré-requisito fundamental para trabalhar com o R. Dê uma olhada em nosso tutorial do R para iniciantes para ter uma primeira impressão da linguagem.

Quais são os prós e os contras do Python?

O Python é muito mais conhecido do que o R e é usado por milhões de pessoas em todo o mundo. A linguagem foi desenvolvida em 1991 por Guido van Rossum e sempre teve o objetivo de fornecer o código mais simples possível. Muitos termos da linguagem são extraídos diretamente do inglês, o que facilita a compreensão. O código Python também é muito claro e fácil de ler. É independente de plataforma e orientado a objetos. Graças à sua grande comunidade e à abordagem de código aberto, ele tem vários pacotes nas áreas de aprendizagem profunda, AI e ciência de dados. Confira nosso tutorial de Python para conhecer melhor a linguagem.

Prós do Python

• Versatility: Python é uma linguagem versátil em todos os sentidos. Ela pode ser usada em várias áreas e, portanto, possibilita uma abordagem holística dos projetos. Ela também é independente de plataforma, o que significa que pode ser usada em vários sistemas. Além disso, possui várias interfaces com outros programas, linguagens e bancos de dados.
• Fonte aberta: Assim como o R, o Python também é de código aberto e está disponível gratuitamente. O desenvolvimento contínuo do Python é coordenado pela Python Software Foundation, mas cada usuário pode adaptar a linguagem para seus próprios projetos.
• Scope: Os usuários do Python desenvolveram uma grande variedade de pacotes. Há mais de 300.000 soluções disponíveis para download. Isso facilita muito o trabalho na maioria dos projetos.
• Curva de aprendizado: Python é uma das linguagens de programação mais simples que existem. Apesar de seu escopo impressionante, ela pode ser aprendida e usada em um período de tempo relativamente curto. O código também é relativamente claro, o que facilita o trabalho em equipe e a implementação de pequenos projetos por conta própria.
• Community: O Python tem uma grande comunidade que está constantemente criando documentação e bibliotecas. Ela é conhecida por ser prestativa e solidária, portanto, se você tiver dúvidas ou problemas, é provável que encontre alguém para ajudá-lo.

Contras do Python

• Performance: Como uma linguagem dinâmica, o Python certamente poderia ser mais rápido. Isso é especialmente verdadeiro quando se trata de grandes conjuntos de dados, levando muitos programadores a procurar alternativas nesse caso.
• Errors: O Python não é uma linguagem particularmente propensa a erros, mas se você cometer um erro no código, não descobrirá até o tempo de execução. Portanto, testes regulares e extensivos são muito importantes quando se trabalha com Python.
• Visualization: O Python também é deficiente quando se trata de visualizar valores e resultados estatísticos. Existem apenas algumas ferramentas que podem fornecer resultados realmente satisfatórios.
• Dispositivos móveis: O Python não é ideal para uso em dispositivos móveis. Embora existam algumas soluções para isso, a maioria dos desenvolvedores de aplicativos opta por uma linguagem alternativa com compatibilidade nativa para Android e iOS.

Qual é a diferença entre Python e R?

Agora que já analisamos as duas linguagens isoladamente, vamos considerar algumas das diferenças entre Python e R.

Sintaxe

As diferenças entre as sintaxes das duas linguagens podem ser percebidas imediatamente. O R tem a seguinte aparência:

$ R
> myString <- "Hello! You’re using R."
> print (myString)

O Python é um pouco mais conciso:

>>> print("Hello! You’re using Python.")

Outras diferenças entre Python e R

Além da sintaxe, há algumas outras diferenças importantes entre o Python e o R.

• Usos: As duas linguagens têm abordagens muito diferentes. O R tem como objetivo principal ser usado para análises estatísticas e visualizações e é muito bom nisso. O Python tem uma abordagem muito mais abrangente e também é adequado para software de programação e aprendizagem profunda.
• Escopo e popularidade: Cada vez mais pessoas estão usando o R fora do meio acadêmico, mas a linguagem ainda tem suas raízes na ciência. O Python é usado por um número significativamente maior de desenvolvedores. Isso significa que o Python tem muito mais pacotes do que o R.
• Desempenho: Nem o R nem o Python são as linguagens mais rápidas do mercado. No entanto, o Python é um pouco mais rápido e mais avançado que o R.
• Formats: Enquanto o Python pode trabalhar com uma variedade de formatos de dados, o R é mais limitado. CSV, Excel e arquivos de texto são os únicos formatos que ele suporta sem ferramentas adicionais.

Python vs. R: Qual linguagem você deve aprender?

Então, qual linguagem sai na frente, Python ou R? Ambas são linguagens muito poderosas, portanto, a resposta tem muito a ver com o que você pretende fazer. Se o seu objetivo principal for criar e visualizar modelos estatísticos, o R será a melhor opção. Se o seu projeto for além da estatística, o Python lhe oferecerá muito mais possibilidades.