R vs Python en ciencia de datos

La ciencia de datos se ocupa de identificar, representar y extraer información significativa de las fuentes de datos que se utilizará para realizar algunas lógicas comerciales. El científico de datos utiliza el aprendizaje automático, las estadísticas, la probabilidad, la regresión lineal y logística y más para obtener algunos datos significativos. Encontrar patrones y combinaciones similares y descifrar el mejor camino posible de acuerdo con la lógica comercial es el mayor trabajo de análisis.

R, Python, SQL, SAS, Tableau, MATLAB, etc. son de las herramientas más útiles para la ciencia de datos, siendo R y Python las más utilizadas. Pero aún así, se vuelve confuso para cualquier novato elegir el mejor o el más adecuado entre los dos, R y Python. Tratemos de visualizar la diferencia.

Visión general :

R	Python
R es un lenguaje de programación y un entorno de software gratuito para computación y gráficos estadísticos, respaldado por la Fundación R para Computación Estadística. Fue diseñado por Ross Ihaka y Robert Gentleman y lanzado por primera vez en agosto de 1993. Es ampliamente utilizado entre estadísticos y mineros de datos para desarrollar software estadístico y análisis de datos.	Python es un lenguaje de programación de alto nivel interpretado para programación de propósito general. Fue creado por Guido Van Rossum y se lanzó por primera vez en 1991. Python tiene una sintaxis de código muy limpia y simple. Enfatiza la legibilidad del código y, por lo tanto, la depuración también es mucho más simple y fácil en Python.

Especialidades para la ciencia de datos:

R

Python

Los paquetes R cubren técnicas avanzadas que son muy útiles para el trabajo estadístico. La vista de texto de CRAN le proporciona muchos paquetes R útiles. Los paquetes R cubren todo, desde psicometría hasta genética y finanzas. Por otro lado, Python, con la ayuda de bibliotecas como SciPy y paquetes como statsmodels, cubre solo las técnicas más comunes.

R y Python son igualmente buenos para encontrar valores atípicos en un conjunto de datos, pero Python es mejor para desarrollar un servicio web que permita a otras personas cargar conjuntos de datos y encontrar valores atípicos. La gente ha creado módulos para crear sitios web, interactuar con una variedad de bases de datos y administrar usuarios en Python. En general, para crear una herramienta o servicio que use análisis de datos, Python es una mejor opción.

Funcionalidades:

R	Python
R tiene funcionalidades incorporadas para el análisis de datos. R fue creado por eminentes estadísticos teniendo en cuenta las estadísticas y el análisis de datos, por lo que muchas herramientas que se han agregado externamente a Python a través de paquetes están integradas en R de forma predeterminada.	Python es un lenguaje de programación de propósito general. Por lo tanto, la mayoría de las funcionalidades de análisis de datos no están integradas y están disponibles a través de paquetes como Numpy y Pandas, que están disponibles en PyPi (Python Package Index).

Dominios clave de aplicación:

R	Python
La visualización de datos es un aspecto clave del análisis, ya que los datos visuales se comprenden mejor. Los paquetes de R como ggplot2, ggvis, lattice, etc. facilitan la visualización de datos en R. Python se está poniendo al día con paquetes como Bokeh, Matplotlib, etc., pero todavía está muy por detrás en este sentido.	Python es mejor para el aprendizaje profundo. Paquetes como Lasagne, Caffe, Keras, Mxnet, OpenNN, Tensor flow, etc. permiten el desarrollo de redes neuronales profundas mucho más simples en Python. Aunque algunos de estos, como el flujo de tensor, se están transfiriendo a R (paquetes como deepnet, H2O, etc.), aún es mejor en Python.

Disponibilidad de Paquetes :

R	Python
R tiene cientos de paquetes y formas de realizar tareas de ciencia de datos necesarias. Si bien permite tener la perfección deseada en la realización de la tarea, dificulta que los desarrolladores sin experiencia logren ciertos objetivos.	Python se basa en algunos paquetes principales, a saber, Scikit learn y Pandas son los paquetes para el análisis de datos de aprendizaje automático, respectivamente. Facilita el cumplimiento de las tareas requeridas pero, en consecuencia, se vuelve difícil lograr la especialización.

En última instancia, es el trabajo del propio científico de datos elegir el lenguaje más adecuado según sea necesario. Para antecedentes estadísticos, R podría ser una mejor opción. Pero para el fondo de CS o incluso para un principiante, Python es la opción más adecuada. Pero es mejor tener un conocimiento sólido de ambos porque ambos pueden ser útiles a veces en la carrera de ciencia de datos.