R vs Python para ciencia de datos en 2022

Si es un principiante en el campo de la ciencia de datos y el aprendizaje automático y desea aprenderlo, debe estar confundido entre R y Python, ya que ambos lenguajes se usan ampliamente para la ciencia de datos.

R y Python son dos lenguajes de programación de código abierto con un gran apoyo de la comunidad. Continuamente se agregan nuevas bibliotecas o herramientas a sus respectivos espacios. R se utiliza principalmente para análisis estadístico, mientras que Python proporciona un enfoque más amplio a la ciencia de datos.

R

R es un lenguaje de modelado estadístico popular que utilizan los científicos de datos y estadísticas. Proporciona soporte para varios paquetes estadísticos que se utilizan más ampliamente para el análisis y modelado de datos. Rose Ihaka y Robert Gentleman desarrollaron R juntos en 1995 en la Universidad de Auckland.

Hay más de 10.000 paquetes en el repositorio CRAN de distribución de bibliotecas de R. Estos paquetes están diseñados para una variedad de aplicaciones estadísticas. Si bien R puede ser un lenguaje estadístico fundamental, proporciona soporte extensible para varios campos, desde la atención sanitaria hasta la astronomía y la genómica.

Paquetes populares de R

• dplyr, plyr y tabla de datos para manipulación de datos.
• cadena para manipular cadenas.
• zoo para trabajar con series temporales regulares e irregulares.
• Visualización de datos ggvis, lattice y ggplot2.
• caret para el aprendizaje automático.

Aplicaciones de R

Pitón

Python es un lenguaje de programación popular que se utiliza para desarrollar aplicaciones web y operaciones de ciencia de datos. Python proporciona una gran cantidad de bibliotecas que atraen tanto a programadores como a científicos de datos.

Lo que hace que Python sea tan popular es su facilidad de aprendizaje. Esto convierte a Python en un lenguaje muy popular entre los principiantes que desean obtener una visión profunda de la programación informática. Python es muy legible, fácil de entender y comprime código complejo en funcionalidades únicas.

Bibliotecas populares de Python

• pandas para manipulación de datos.
• SciPy/NumPy para informática científica.
• scikit-learn para el aprendizaje automático.
• matplotlib para gráficos.
• statsmodels para explorar datos, estimar modelos estadísticos y realizar pruebas estadísticas y pruebas unitarias.

Aplicaciones de Python

R vs Python para ciencia de datos

R y Python son lo último en términos de lenguajes de programación orientados a la ciencia de datos. Aprender ambos es una solución perfecta.

Con el crecimiento masivo de la importancia de Big data y la ciencia de datos en la industria del software, dos lenguajes se han convertido en los más favorables para los desarrolladores: R y Python. Estos dos lenguajes se han convertido en la primera opción de los científicos y analistas de datos. Ambos son similares pero diferentes en sus formas, lo que dificulta que el desarrollador elija uno entre ellos.

Si bien R se usa más ampliamente para el modelado estadístico y el análisis de datos, Python se usa para el análisis de datos y el desarrollo de aplicaciones web.

Aunque se sugiere utilizar el idioma con el que se sienta más cómodo y que se adapte a las necesidades de su organización, para este artículo evaluaremos dos idiomas. Aquí compararemos R y Python en cuatro categorías clave: visualización de datos, bibliotecas de modelado, curvas de aprendizaje y soporte comunitario.

Visualización de datos

Cualquier lenguaje o paquete de software para ciencia de datos debe tener buenas herramientas de visualización de datos. Una buena visualización de datos implica claridad. No importa cuán complicado sea su modelo, habrá una forma simple e inequívoca de ilustrar sus resultados de manera que incluso un profano lo entendería.

• Visualización de datos en R: – Se podrían usar muchas bibliotecas para la visualización de datos en R, pero ggplot2 ¿Cuáles son los claros ganadores en términos de uso y popularidad? La biblioteca utiliza una gramática de filosofía gráfica, con capas utilizadas para dibujar objetos en trazados. Las capas suelen estar interconectadas entre sí y pueden compartir muchas características comunes. Estas capas permiten crear gráficos sofisticados con muy pocas líneas de código. La biblioteca permite trazar funciones de resumen.
  Sin embargo, vale la pena señalar que Python incluye un ggplot biblioteca, basada en una funcionalidad similar a la original ggplot2 en R. Es por esta razón que R y Python están a la par en este departamento.
• Visualización de datos en Python: Python es conocido por su gran cantidad de bibliotecas. Hay muchas bibliotecas que se pueden utilizar para trazados y visualizaciones. Las bibliotecas más populares son matplotlib y seaborn. La biblioteca de la que se adapta matplotlib tiene características y estilos similares. La biblioteca es una herramienta de visualización muy poderosa con todo tipo de funcionalidades integradas. Puede funcionar bien con otras bibliotecas de ciencia de datos de Python. pandas y numpy .
  A pesar de matplotlib Puede hacer una gran cantidad de gráficos y diagramas, lo que le falta es simplicidad. seaborn se construye encima de matplotlib , incluyendo gráficos y tramas más estéticos. La biblioteca es sin duda una mejora matplotlib Es un estilo arcaico, pero aún tiene el mismo problema fundamental: crear figuras puede ser muy complicado. Sin embargo, los acontecimientos recientes han intentado simplificar las cosas.

Bibliotecas de modelado

La ciencia de datos requiere el uso de muchos algoritmos. Estos sofisticados métodos matemáticos requieren un cálculo sólido. Es raro o tal vez nunca que usted, como científico de datos, necesite codificar todo el algoritmo por su cuenta. A veces es muy difícil hacerlo, los científicos de datos necesitan lenguajes con soporte de modelado integrado. Una de las principales razones por las que R y Python obtienen tanta tracción en la ciencia de datos es por los modelos que se pueden construir fácilmente con ellos.

• Bibliotecas de modelado en R: – R fue desarrollado por estadísticos y científicos para realizar análisis estadísticos. Se pueden construir una gran cantidad de modelos usando R. R tiene muchas bibliotecas, aproximadamente 10000 de ellas. El mice paquete, rpart , party y caret son los más utilizados. Estos paquetes lo respaldarán, desde la fase previa al modelado hasta la fase posterior al modelo/optimización.
• Dado que puedes utilizar estas bibliotecas para resolver casi cualquier tipo de problema; Para esta discusión, veamos lo que no se puede modelar. Python carece de modelos estadísticos de regresión no lineal y de efectos mixtos. Algunos dirían que éstas no son barreras importantes o que simplemente pueden sortearse. Es cierto, pero cuando la competencia es dura hay que ser quisquilloso para decidir cuál es mejor.

• Bibliotecas de modelado en Python: – Como se mencionó anteriormente, Python tiene una gran cantidad de bibliotecas. Naturalmente, no sorprende que Python tenga una gran cantidad de bibliotecas de aprendizaje automático. Hay scikit-learn , XGboost , TensorFlow , Keras y PyTorch Sólo para nombrar unos pocos. Python también lo tiene, que permite formas tabulares de datos. La biblioteca pandas hace que sea muy fácil manipular archivos CSV o datos basados ​​en Excel.
• Además de esto, Python tiene excelentes paquetes científicos como numpy . Usando numpy , puede realizar cálculos matemáticos complicados, como operaciones matriciales, en un instante. Todos estos paquetes combinados hacen que Python sea adecuado para el modelado intenso.

Curvas de aprendizaje
Muchas personas buscan subirse al tren de la ciencia de datos y muchas de ellas tienen poca o ninguna experiencia en programación. Aprender un nuevo idioma puede ser un desafío, especialmente si es el primero. Por esta razón, es apropiado incluir la facilidad de aprendizaje como métrica al comparar los dos idiomas.

• Curvas de aprendizaje en R: Sería incorrecto decir que R es un lenguaje difícil, pero sí, R es más simple que muchos lenguajes como C++ o JavaScript. Al igual que Python, gran parte de la sintaxis de R se basa en C, pero a diferencia de Python, R no se concibió como un lenguaje que cualquiera pudiera aprender y usar, ya que inicialmente fue diseñado específicamente para estadísticos y científicos. Los IDE como RStudio han hecho que R sea significativamente más accesible, pero en comparación con Python, R es relativamente más difícil de aprender.
• Curvas de aprendizaje en Python: Python fue diseñado en 1989 con una filosofía que enfatiza la legibilidad del código y una visión para hacer que la programación sea fácil o simple. Los diseñadores de Python tuvieron éxito ya que el lenguaje es bastante fácil de aprender. Aunque Python se inspira en su sintaxis en C, a diferencia de C, es sencillo. Dado que cualquiera puede aprenderlo en relativamente menos tiempo, se puede decir que es un idioma para principiantes.

Soporte comunitario

Como científico de datos, debe resolver problemas que no ha encontrado antes. A veces puede tener dificultades para encontrar la biblioteca o el paquete relevante que podría ayudarle a resolver su problema. Para encontrar una solución, no es raro que las personas busquen en la documentación oficial del idioma o en los foros comunitarios en línea. Tener un buen apoyo comunitario puede ayudar a los programadores a trabajar de manera más eficiente.

Ambos idiomas tienen miembros activos de StackOverflow y también una lista de correo activa disponible. R tiene una documentación R en línea donde puede encontrar información sobre ciertas funciones y entradas de funciones. A la mayoría de las bibliotecas de Python les gusta pandas y scikit-learn tener su documentación oficial en línea que explica cada biblioteca.

R vs Python para el aprendizaje automático

R y Python son los dos lenguajes de programación más utilizados para el aprendizaje automático y, debido a la popularidad de ambos lenguajes, los principiantes se confunden sobre si deben elegir el lenguaje R o Python para comenzar su carrera en el dominio del aprendizaje automático. Aquí estamos discutiendo R vs Python para el aprendizaje automático en algunos factores. Le ayudará a comprender mejor estos dos idiomas.

• Velocidad: – Cuando se trata de velocidad, Python es más rápido que R solo hasta 1000 iteraciones, pero después de las 1000 iteraciones, R comienza a usar la función de aplicación que aumenta su velocidad, en esa situación R se vuelve más rápido que Python.
• Código y sintaxis: R fue creado para análisis estático, por lo que también tiene muchas bibliotecas específicas para trazar. Esta es la razón por la que R genera hermosos gráficos y tablas. Por otro lado, la agenda principal de Python no era el análisis estadístico. Entonces, en las primeras etapas de los paquetes de Python para el análisis de datos había un problema, pero ha mejorado mucho.
• Aprendizaje profundo: – El aprendizaje profundo es la parte principal de la inteligencia artificial. Cuando se trata de aprendizaje profundo, Python es más versátil que R, ya que proporciona más funciones para el aprendizaje profundo, mientras que R es nuevo en el aprendizaje profundo.

Análisis de negocio

Popularidad

Aquí hay un gráfico de cinco años desde el 14 de agosto de 2014 hasta el 14 de enero de 2018. Se muestra claramente en el gráfico. R es más popular que Python según las tendencias en Google durante los últimos cinco años.

Trabajos

Este es el gráfico de cinco años de tendencias laborales en R y Python según Google. Este gráfico muestra que en 2014, la proporción de trabajos de R fue bastante alta en comparación con 2018. Eso significa que la demanda de desarrolladores de R está disminuyendo con el tiempo. En comparación con los trabajos de 2014 en Python, la demanda de desarrolladores de Python está aumentando.
Salario

Salarios de programador R en los Estados Unidos: –

El salario promedio de un desarrollador de Python en los Estados Unidos es de $ 117,472 por año.

Conclusión

Es fácil entender el concepto de los lenguajes R y Python. Si bien la mayoría de los desarrolladores son perfectos en sus campos, necesitan repasar sus habilidades con frecuencia. En esta guía, analizamos todas las ventajas de R vs Python. Asegúrate de seguirnos en codersera para obtener más información.

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