R vs Python: 11 diferencias clave

Cuando se trata de ciencia de datos y desarrollo de aprendizaje automático, dos lenguajes de programación se destacan como muy populares: R y Python.

El uso de cualquiera de los dos lenguajes ayudará a los equipos de ciencia de datos a explorar, analizar, visualizar, aprender y trabajar con datos fácilmente. Sin embargo, debe conocer las principales diferencias entre los idiomas si desea elegir qué idioma usar. Este artículo explora y explica las diferencias.

R: Una visión general

R es un lenguaje de programación para el cálculo estadístico y la creación de gráficos. Fue lanzado por primera vez en 1995. Robert Gentleman y Ross Unaka lo desarrollaron en la Universidad de Auckland en Nueva Zelanda. R fue desarrollado como una implementación práctica del lenguaje de programación S.

Si bien R es un lenguaje de programación, se distribuye mucho más. Incluye un entorno de programación – R Studio. Este entorno le permite crear visualizaciones, administrar datos y escribir código R con resaltado de sintaxis y compatibilidad con la depuración.

R es de código abierto y se ejecuta en todos los principales sistemas operativos, incluidos Windows, MacOS y Linux. Para mostrar cómo se ve un programa de muestra escrito en el lenguaje de programación R, aquí hay un programa de muestra que genera un conjunto de valores aleatorios que siguen una distribución normal.

# Set the seed for reproducibility
set.seed(123)

# Generate 10,000 random numbers following the normal distribution
random_numbers <- rnorm(10000)

Python: una visión general

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Pitón es uno de los idiomas más populares del mundo. Es un lenguaje de programación versátil y versátil que admite múltiples paradigmas de programación. Es ampliamente utilizado para el aprendizaje automático, el desarrollo web y la escritura de guiones cortos para la automatización. Python es fácil de aprender y la mayoría de las personas que están aprendiendo a codificar lo utilizan como primer idioma.

Guido van Rossum desarrolló Python, que se lanzó por primera vez en 1991. A pesar de su antigüedad, se ha actualizado y modernizado a lo largo de los años; en particular, el lanzamiento de la versión 3 de Python fue un gran avance con respecto a la versión 2 de Python.

Al igual que R, Python es de código abierto y tiene un traductor para cada sistema operativo principal. Además, existen diferentes entornos basados ​​en navegador para ejecutar código, como Jupyter Notebooks. Python es versátil pero tiene paquetes y bibliotecas para ciencia de datos y aprendizaje automático.

Aquí hay un programa de ejemplo que usa el paquete NumPy para crear 10,000 números aleatorios que siguen la distribución normal.

import numpy as np

# Set the seed for reproducibility
np.random.seed(123)

# Generate 10,000 random numbers following the normal distribution
random_numbers = np.random.randn(10000)

Cara a cara: R versus Python

Como puede ver, los idiomas son similares pero tienen diferencias fundamentales. Al decidir qué idioma aprender o usar para su próximo proyecto, aquí hay algunas diferencias clave que debe considerar.

Objetivos

R es un lenguaje de programación creado para proporcionar una manera fácil de analizar datos y crear visualizaciones. Su uso se limita principalmente a estadísticas, ciencia de datos y aprendizaje automático.

Por otro lado, Python es un lenguaje de propósito general diseñado para ser elegante y simple. Por lo tanto, es muy utilizado en los campos de la inteligencia artificial y el desarrollo web.

Usuarios

R está diseñado para que lo usen los estadísticos. Como resultado, ofrece una interfaz simple con funciones que necesitaría para las estadísticas.

Python es ampliamente utilizado por diferentes desarrolladores de todos los niveles de experiencia. Debido a su versatilidad, no es utilizado por una sola profesión, sino por diferentes profesiones, como ingenieros de software, analistas y científicos.

Análisis y visualización de datos

Una de las aplicaciones más populares de Python es la ciencia de datos, que implica analizar y visualizar datos. Sin embargo, Python no admite esta aplicación de forma nativa y, en cambio, se basa en bibliotecas y paquetes como Pandas y Matplotlib.

A diferencia de Python, que es de propósito general, R está diseñado para ser utilizado para la ciencia de datos. Como resultado, R tiene funciones de análisis de datos y trazado de gráficos listas para usar. Además de las funciones integradas, hay paquetes que puede usar para un análisis más detallado.

Rendimiento

La simplicidad y las abstracciones de R se obtienen a expensas del rendimiento. No es muy rápido. En programación, ser lento significa correr unos milisegundos más lento que en otros lenguajes. Por lo tanto, la lentitud de R puede ser apenas perceptible para los usuarios.

Al igual que R, Python también proporciona abstracciones y simplificaciones de alto nivel, lo que lo hace más flexible pero más lento. Para mejorar el rendimiento de los programas de Python, las bibliotecas como NumPy y PyTorch usan C++ o C bajo el capó y proporcionan enlaces en Python. Esto permite que Python se ejecute más rápido.

Uso en aprendizaje automático

Además de la visualización y el análisis, R se puede usar para crear modelos de aprendizaje automático mediante algoritmos de regresión, clasificación y agrupación. Contiene paquetes como Caret, Lattice, DataExplorer y Dalex.

Python es el lenguaje de aprendizaje automático más utilizado. Tiene un rico ecosistema de bibliotecas, como Tensorflow, PyTorch y Jax. También es el más ampliamente compatible con las plataformas de infraestructura de aprendizaje automático.

curva de aprendizaje

R fue diseñado para ser simple. Sin embargo, puede llevar un tiempo acostumbrarse a su sintaxis y, en mi experiencia, es un poco más difícil que Python.

Python es uno de los lenguajes de programación más amigables para principiantes, diseñado para ser elegante y simple. Tiene una curva de aprendizaje más suave que R.

R tiene una gran comunidad, aunque más pequeña que la de Python. Sigue siendo importante porque contiene más de 10.000 paquetes para usar. También tiene muchos recursos educativos para aprender, ya que el idioma sigue siendo increíblemente popular.

Esta es otra área donde brilla Python. Probablemente tenga la comunidad más grande de cualquier lenguaje de programación en el mundo. Ofrece paquetes de código abierto para casi todo, incluido el aprendizaje automático y la gestión de datos. Hay muchos recursos educativos gratuitos y de pago para aprender Python y sus numerosas herramientas creadas por la comunidad.

Popularidad

Python es uno de los lenguajes de programación más populares del mundo, rivalizado por JavaScript y Java. También es uno de los lenguajes más populares debido a su sencillez y versatilidad.

R definitivamente no es tan popular como Python, pero sigue siendo lo suficientemente popular como para no ser un lenguaje de programación oscuro utilizado por nadie. Por el contrario, es utilizado por grandes empresas tecnológicas, y un número importante de ofertas de trabajo requieren conocimientos en R.

Flexibilidad/Versatilidad

R está diseñado principalmente para cálculos estadísticos. Por lo tanto, no se usa para nada más allá de este caso de uso.

Por otro lado, Python es versátil. Es ampliamente utilizado para diferentes propósitos, y la ciencia de datos es solo uno de muchos.

IDE

Python se distribuye solo como intérprete. El IDE pertenece al usuario. Los dos IDE más populares son VsCode y PyCharm, que se comparan en este artículo. Además, también puede usar Jupyter Notebooks para ejecutar su Python de forma interactiva en las celdas.

El IDE principal utilizado para R es R Studio, que está disponible para MacOS, Windows y Linux.

Aplicaciones comunes

R, un lenguaje estadístico, se usa comúnmente para aprendizaje automático, estadísticas y análisis, y visualización de datos.

Mientras que Python, un lenguaje de propósito general, tiene una amplia gama de usos que incluyen aprendizaje automático, desarrollo web, análisis de datos y computación numérica.

Empresas populares que utilizan el idioma.

Tanto R como Python tienen grandes usuarios de tecnología. Estos incluyen Google, Meta, Accenture y Microsoft para usuarios de R. Python incluye Tesla, Google, Meta y Spotify para Python.

Ultimas palabras

Python y R son lenguajes poderosos que probablemente se usarán en el futuro previsible. Aprender cualquiera de los dos es una buena inversión porque lo equipa con las habilidades para administrar datos y aprender de este mundo cada vez más basado en datos.

Luego, consulte los cursos de análisis de datos para hacer crecer su carrera.