El lenguaje de programación R y Python se usan ampliamente para Data Sciences. Ambos son lenguajes muy útiles y de código abierto también.
En este artículo cubriremos los siguientes temas:
- Lenguaje de programación R
- Lenguaje de programación Python
- Diferencia entre programación R y programación Python
- Ecosistema en Programación R y Programación Python
- Ventajas en Programación R y Programación Python
- Usos de R y Python en Data Science
- Ejemplo en R y Python
Lenguaje de programación R
El lenguaje R se usa para algoritmos de aprendizaje automático, regresión lineal, series temporales, inferencia estadística, etc. Fue diseñado por Ross Ihaka y Robert Gentleman en 1993. R es un lenguaje de programación de código abierto que se usa ampliamente como software y datos estadísticos. herramienta de análisis R generalmente viene con la interfaz de línea de comandos. R está disponible en plataformas ampliamente utilizadas como Windows, Linux y macOS. Además, el lenguaje de programación R es la última herramienta de vanguardia.
Lenguaje de programación Python
Python es un lenguaje de programación de alto nivel y propósito general ampliamente utilizado. Fue creado por Guido van Rossum en 1991 y desarrollado por Python Software Foundation. Fue diseñado con énfasis en la legibilidad del código y su sintaxis permite a los programadores expresar sus conceptos en menos líneas de código.
Diferencia entre programación R y programación Python
A continuación se muestran algunas de las principales diferencias entre R y Python:
| Rasgo | R | Python |
|---|---|---|
| Introducción | R es un lenguaje y entorno para programación estadística que incluye computación estadística y gráficos. | Python es un lenguaje de programación de propósito general para análisis de datos y computación científica. |
| Objetivo | Tiene muchas características que son útiles para el análisis estadístico y la representación. | Se puede utilizar para desarrollar aplicaciones GUI y aplicaciones web, así como con sistemas integrados. |
| Trabajabilidad | Tiene muchos paquetes fáciles de usar para realizar tareas. | Puede realizar fácilmente cálculos matriciales y optimización. |
| Entorno de desarrollo integrado | Varios IDE de R populares son Rstudio, RKward, R Commander, etc. | Varios IDE de Python populares son Spyder, Eclipse+Pydev, Atom, etc. |
| bibliotecas y paquetes | Hay muchos paquetes y bibliotecas como ggplot2, caret, etc. | Algunos paquetes y bibliotecas esenciales son Pandas, Numpy, Scipy, etc. |
| Alcance | Se utiliza principalmente para el análisis de datos complejos en la ciencia de datos. | Se necesita un enfoque más simplificado para los proyectos de ciencia de datos. |
Ecosistema en Programación R y Programación Python
Python admite una comunidad muy grande para propósitos generales en ciencia de datos. Uno de los usos más básicos para el análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas and NumPy es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación, el análisis y la visualización de datos.
La programación R tiene un rico ecosistema para usar en técnicas estándar de aprendizaje automático y minería de datos. Funciona para que sea más fácil.
| Características | R | Python |
|---|---|---|
| Recopilación de datos | Se utiliza para que los analistas de datos importen datos de Excel, CSV y archivos de texto. | Se utiliza en todo tipo de formatos de datos, incluidas las tablas SQL. |
| Exploración de datos | Se optimizó para el análisis estadístico de grandes conjuntos de datos. | Puedes explorar datos con Pandas |
| Modelado de datos | Es compatible con Tidyverse y se volvió fácil de importar, manipular, visualizar e informar sobre datos. | Use can you NumPy, SciPy, scikit-learn |
| Visualización de datos | Puede usar las herramientas ggplot2 y ggplot para trazar diagramas de dispersión complejos con líneas de regresión. | Puedes usar Matplotlib, Pandas, Seaborn |
Ventajas en Programación R y Programación Python
|
Ventaja |
|
|---|---|
| Programación R | Programación Python |
| Admite un gran conjunto de datos para el análisis estadístico. | Programación de propósito general para usar el análisis de datos |
| Los usuarios principales son académicos e I+D. | Los usuarios principales son programadores y desarrolladores. |
| Paquete de soporte como tidyverse, ggplot2, caret, zoo | Paquetes de soporte como pandas, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret |
| Admite RStudio y tiene una amplia gama de estadísticas y análisis de datos generales y capacidades de visualización. | Compatibilidad con el entorno Conda con Spyder, Ipython Notebook |
Usos de R y Python en Data Science
El lenguaje de programación Python y R es más útil en la ciencia de datos y es lógico para la recopilación de datos, la exploración de datos, el modelado de datos, la visualización de datos y el análisis estático.
Ejemplo en R y Python
Programa para la suma de dos números
R
# R program to add two numbers
numb1 <- 8
numb2 <- 4
# Adding two numbers
sum <- numb1 + numb2
print(paste("The sum is", sum))
Python
# Python program to add two numbers
numb1 = 8
numb2 = 4
# Adding two numbers
sum = numb1 + numb2
# Printing the result
print("The sum is", sum)
Producción:
The sum is 12
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por achintkaur18 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA