R vs Python: ¿cuál es mejor para el análisis de datos?

UNIR Revista

Elegir entre R o Python, poderosos lenguajes para el análisis de datos, dependerá del tipo de proyecto y necesidades específicas. Python es versátil y R tiene ventaja en estadísticas y gráficos.

Mientras el lenguaje R dispone de un enfoque matemático, Python es un lenguaje de alto nivel multipropósito, cuya principal ventaja es la facilidad en la legibilidad del código. Por este motivo, R es más fácil de utilizar por profesionales con conocimientos matemáticos, mientras que Python suele ser el lenguaje elegido por otros perfiles no tan familiarizados con el ámbito de las matemáticas, como los informáticos. Entonces, ¿R o Python? 

Otra de las principales variables que decanta la balanza en uno u otro sentido son las necesidades de procesado de los datos con los que se va a trabajar. Si lo que se necesita, por ejemplo, es realizar un análisis estadístico complejo, la elección de R como lenguaje será más recomendada debido a la gran cantidad de librerías para este propósito de las que dispone y a la sencillez de implementación de los algoritmos necesarios en pocas líneas de código, mientras que si lo que precisamos es la implementación de un código de tipo más general o no tan matemático, la elección recomendada sería Python debido a la sencillez del desarrollo con este lenguaje.

Diferencias entre R y Python

Actualmente, Python y R son los dos lenguajes de programación más populares que existen para trabajar la ciencia de datos. Ambos son de código abierto y tienen una gran comunidad que los respalda, por lo que nuevas bibliotecas o herramientas son agregadas continuamente a sus catálogos.

A pesar de ser ambas excelentes herramientas, como se mencionaba, R es un software que se usa esencialmente en procesos estadísticos y gráficas, mientras que Python presta un enfoque de la ciencia de datos más general.  

Pero, existen otras diferencias entre ambas:

• R es un lenguaje más lento que Python en ejecución.
• R es un lenguaje más especializado orientado al análisis estadístico que se utiliza ampliamente en el campo de la ciencia de datos, mientras que Python es un lenguaje de alto nivel multipropósito utilizado además en otros campos (desarrollo web, scripting, etc.).
• R es más potente en visualización de información y datos que Python.
• La curva de aprendizaje de R es pronunciada y para aquellas personas con ninguna o poca experiencia en programación es difícil empezar a  usarlo. Por  su parte Python es uno de los  lenguajes de programación más simples.
• R es un lenguaje de programación de bajo nivel ya que necesita códigos largos para procesos simples. Python, de alto nivel, permite crear aplicaciones complejas con mayor  rapidez. 
• En la recopilación de datos, R es mucho menos versátil que Python. Mientras Python admite todo tipo de formatos (documentos CSV,  tablas de consultas SQL…), R puede no es tan versátil para extraer información de la web.
• Los principales usuarios de R son académicos y profesionales de I + D, los de Python, en su mayoría, programadores y desarrolladores.
• R es flexible para usar las librerías disponibles, Python permite además construir nuevos modelos desde cero.
• R está integrado para ser ejecutado localmente, Python está integrado con las aplicaciones.
• R se puede utilizar en el IDE de R Studio. Python puede emplearse en los IDE portátiles de Spyder e IPython, entre muchos otros editores.
• R consta de varios paquetes y librerías como Tidyverse, ggplot2, caret, zoo, mientras que Python consta de paquetes y librerías como pandas, SciPy, scikit-learn o TensorFlow.

¿Qué lenguaje utilizar para la ciencia de datos?

R y Python son excelentes lenguajes de programación, por lo que ambos se pueden utilizar en este campo de manera óptima. Para poder dar respuesta a esta pregunta antes debemos analizar las siguientes cuestiones:

¿Qué necesitamos?

Por ejemplo, R es una opción recomendada si necesitamos hacer un análisis estadístico exhaustivo o un análisis independiente a realizar en una máquina. Por su parte, Python es una buena elección cuando los datos a tratar provienen de diferentes plataformas que hay que integrar con nuestro desarrollo (webs, bases de datos, etc.).

¿Qué profesionales van a utilizar el lenguaje?

Si estos tienen amplios conocimientos matemáticos, sobre todo estadísticos, el lenguaje que aprenderán a utilizar con más facilidad es R. Mientras que, si son informáticos o personas con conocimientos de programación en otros lenguajes multipropósito, el lenguaje más sencillo de aprender y utilizar para ellos será Python. De manera general, es más fácil aprender Python que R al tratarse de un lenguaje más sencillo.

¿Qué plataformas de Business Intelligence y/o Big Data utilizamos?

Debemos elegir el lenguaje de programación que mejor integración tenga con las plataformas con las que vaya a interactuar nuestro desarrollo.

En cualquier caso, tanto R como Python son lenguajes de código abierto que disponen de amplias comunidades de desarrolladores que los mantienen en constante evolución, en paralelo al progreso que experimentan profesiones ligadas al ámbito del Big Data y el Data Science. Es por eso que en UNIR apostamos por este sector con titulaciones como el Máster en Visual Analytics y Big Data o el Programa en Big Data for Business.

¿Cuál elijo, Python o R?

Elegir una u otra herramienta dependerá fundamentalmente del objetivo que se persigue profesionalmente. Si se busca simplemente aprender a programar, Python será el indicado, si por el contrario se quiere algo más específico y centrado en la estadística y las aplicaciones de datos, entonces R podría ser la opción. 

Sin embargo, antes de lanzarse a elegir entre una u otras es importante conocer algunas de estas razones.

Aprender Python 

• Python es mejor para principiantes. Python emplea una sintaxis lógica y accesible que hace más fácil identificar el propósito de las cadenas de código, basándose en menor proporción en el enfoque formal de otros lenguajes previos. 
• Python es multipropósito. Python es útil para diversas tareas, más allá de la ciencia de los datos. Permite construir todo tipo de aplicaciones, productos digitales, proyectos de código abierto, se desempeña perfectamente con aplicaciones basadas en la web y admite muchos tipos de estructuras de datos, incluidas las SQL. 
• Python es escalable. Este lenguaje trabaja más rápido que R, permitiendo que crezca y escale junto con los proyectos. Por ejemplo, para trabajos en producción o creación de pipelines de aprendizaje automáticos.
• Python es un lenguaje de programación orientado a objetos como Javascript,  Visual Basic, Visual C Sharp, Perl, TypeScript, Smalltalk, PHP o PythonC++, lo que brinda estabilidad y modularidad a los proyectos, sea cual sea su tamaño. 

Aprender R

• R está hecho para la estadística. Quienes trabajan con estadísticas y análisis de datos usan R para administrar grandes volúmenes de datos con mayor facilidad aplicando modelos de aprendizaje automático estándar y data mining.
• R es para el ámbito académico. R es elegido mayoritariamente para trabajar en el mundo académico al estar enfocado en análisis estadístico y visualización de datos, siendo adecuado para el subcampo del aprendizaje automático llamado aprendizaje estadístico.
• R cuenta con una sólida comunidad, enfocada en el análisis que maneja mejor  proyectos especializados de ciencia de datos, al ser ese su único enfoque.
• R es intuitivo. A la hora de hacer análisis, R es la mejor opción ya que ofrece un entorno ideal para las tipologías de visualizaciones de datos que emplean los científicos de datos.
• Visualización de  datos. R brinda un entorno adecuado para la visualización científica con muchos paquetes especializados en la visualización gráfica de resultados. Dispone de librerías específicas para la representación gráfica avanzada como ggplot2, muy usado para crear gráficos de dispersión complejos con líneas de regresión.

Conocidos más a fondo tanto R como Python, queda claro que ambos son lenguajes populares y potentes para el análisis de datos. Al final, la elección dependerá de factores como la preferencia personal, el tipo de análisis que se pretende realizar y el entorno donde se trabajará.