Es una pregunta clave para los profesionales de la ciencia de datos, especialmente aquellos que están empezando: ¿Es Python o R el más adecuado para ciencia de datos?

Para aquellos que se aventuran en el mundo de la ciencia de datos, es importante dominar un lenguaje primero, en lugar de tratar de ser un experto en cada lenguaje. Esto porque conocer de los procesos y técnicas de la ciencia de datos es lo que realmente importa para obtener una base sólida en el mundo de la ciencia de datos.

Entonces, ¿cual lenguaje elegir?

Por años, R era la elección obvia para aquellos que empezaban en la ciencia de datos, R fue diseñado pensando en estadísticas, tiene una larga trayectoria en la industria, tiene miles de paquetes públicos y se integra muy bien con lenguajes como C, C++, Java. Lanzado en 1997, R es común en una amplia gama de sectores y se puede encontrar desde Wall Street a Silicon Valley como una buena alternativa a Matlab y SAS.

Por otro lado, Python ofrece muchos beneficios, lo que significa que un número cada vez mayor de personas está adoptando Python. Es cierto que Python está desafiando la ya establecida posición de R como un lenguaje de programación para la ciencia de datos. Aquí exponemos alunas razones por las que se puede elegir Python para la ciencia de datos.

  • Python es fácil de utilizar:  Python tiene una reputación de ser fácil de aprender. Con una sintaxis legible, Python es ideal para principiantes o para científicos de datos que desean adquirir conocimiento en este lenguaje.
  • Python es versátil: Como un lenguaje de propósito general, Python es una herramienta rápida y potente que tiene mucha capacidad. No importa cual sea el problema que quieras resolver, Python puede ayudarte a realizar la tarea, esto gracias a la gran cantidad de librerías con las que cuenta.
  • Python es mejor para construir herramientas de análisis: R y Python son bastante buenos si desea analizar un conjunto de datos, pero cuando se trata de construir un servicio web para que otros utilicen los métodos desarrollados, Python es el camino a seguir.
  • Visualización de datos con Python: En este aspecto es donde R generalmente le gana a Python. R tiene un amplio rango de herramientas de visualización, tales como, ggplot2, rCharts y googleVis. Más aunque Python no se presta en forma natural para la visualización, tiene una amplia gama de librerías disponibles, tales como Matplotlib, Plot.ly y Seaborn.
  • La comunidad de Python esta creciendo: Python tiene una gran comunidad, que incluye una fuerte y creciente presencia en la comunidad de las ciencias de datos. PyPi es un lugar útil para explorar todo el alcance de lo que está desarrollando la comunidad.
  • Python es mejor para Deep Learning: Hay muchos paquetes, como Theano, Keras y TensorFlow, que hacen que sea realmente fácil crear redes neuronales profundas con Python, y aunque algunos de estos paquetes están siendo portados a R, el soporte disponible en Python es muy superior.

Entonces, ¿Deberías utilizar Python para la ciencia de datos? Consideramos que Python es una herramienta poderosa y versátil que le permite hacer más en menos tiempo. R, mientras tanto, es una herramienta especializada, diseñada específicamente para el análisis de datos. En un mercado donde la diversificación se está convirtiendo cada ve más en una llave en el desarrollo, agregar Python a tu repertorio, te permitirá obtener mayores beneficios.


Este artículo se encuentra basado en Python vs R: Which programming  language is better for data science?

Python vs R: ¿Cuál es mejor para la ciencia de datos?
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