Diferencia entre R y Python
R y Python son los dos lenguajes de programación de código abierto más populares enfocados en la ciencia de datos. R es la última tecnología de vanguardia ampliamente utilizada entre los mineros de datos y estadísticos para desarrollar software estadístico y de análisis de datos. R es un poderoso lenguaje de programación que se está convirtiendo rápidamente en el estándar de facto entre los profesionales y se ha utilizado en todas las disciplinas imaginables, desde la ciencia y la medicina hasta la ingeniería y los negocios. Sin embargo, la tecnología no está exenta de una buena cantidad de inconvenientes. R no es un lenguaje de programación particularmente rápido y un código mal escrito puede ser bastante lento. Python es famoso por ser excelente con grandes conjuntos de datos y flexibilidad, pero aún así iguala la cantidad de buenas bibliotecas estadísticas disponibles en R. Pero, ¿cuál de estos lenguajes es más fácil de usar y aprender?
¿Qué es «R»?
R es un poderoso lenguaje de programación de código abierto con características de lenguajes de programación funcionales y orientados a objetos (OO). R es más que un simple programa de computadora; es un entorno de programación estadística y un lenguaje para computación y gráficos estadísticos. Comenzó como un proyecto de investigación con Ross Ihaka y Robert Gentleman a principios de la década de 1990 y, en 1995, el programa se convirtió en código abierto, lo que significa que cualquiera podía modificar o cambiar el código de forma totalmente gratuita. La primera versión se lanzó en 2000. Desde entonces, se ha utilizado en todas las disciplinas imaginables, desde la ciencia hasta la ingeniería. Técnicamente, es un lenguaje tanto en estadística como en informática y software de análisis muy útil en el análisis de datos. La biblioteca rica en funciones de R lo convierte en la mejor opción para el análisis estadístico.
¿Qué es Python?
Python es otro lenguaje de programación orientado a objetos de alto nivel ampliamente utilizado en computación científica y numérica. Se utiliza en el lado del servidor debido a sus múltiples paradigmas de programación de programación funcional imperativa y orientada a objetos. Python le permite trabajar más rápido e integrar sus sistemas de manera más eficiente. Los orígenes de Python se remontan a finales de la década de 1980. Fue conceptualizado por primera vez por Guido van Rossum en 1989 y la primera versión del lenguaje de programación se introdujo en 1991, más tarde llamado «Python». Ha sufrido varias actualizaciones desde entonces y ahora es uno de los lenguajes de programación de código abierto más populares utilizados en la comunidad. También es uno de los lenguajes más utilizados en ciencia de datos, solo superado por R.
Diferencia entre R y Python
La naturaleza de R y Python
– R y Python son los dos lenguajes de programación de código abierto más populares utilizados para estadísticas y análisis de datos y ambos son gratuitos. Sin embargo, Python es un lenguaje de programación multiparadigma y multipropósito que proporciona un enfoque más general de la ciencia de datos. R, por otro lado, es más que un programa de computadora; es un entorno de programación estadística y un lenguaje para computación y gráficos estadísticos que parece ser mucho mejor en la visualización de datos. El término entorno en R es un sistema totalmente planificado y coherente, en lugar de una acumulación incremental de herramientas específicas e inflexibles con otro software de análisis de datos como Python.
Funcionalidad
– R es un programa informático y un entorno de programación estadística que permite el uso de una amplia gama de métodos de análisis y produce gráficos de alta calidad para presentaciones. Se utiliza principalmente para el análisis estadístico que tiene en cuenta a los estadísticos. Maneja enfoques estadísticos complejos tan fácilmente como los más simples. A diferencia de la mayoría de los programas que pueden manejar una amplia variedad de tareas matemáticas y estadísticas. Python puede hacer casi todo lo que hace R. Es conocido por su sintaxis fácil de entender que hace que la codificación y la depuración sean mucho más fáciles que con otros lenguajes de programación.
Entorno lingüístico
– Los IDE integran varias herramientas diseñadas específicamente para el desarrollo de software. Un IDE, IDLE, viene como parte del paquete de instalación estándar de Python desde 1.5.2b1. Con el tiempo, han surgido otros IDE que incluyen algunas de las bibliotecas más populares que IDLE no proporciona. Algunos de los IDE de Python populares son Spyder, Atom, PyCharm, IPython Notebook, Eclipse + PyDev y más. Algunos de los R IDE populares incluyen RStudio, RKWard, R Commander, Emacs + ESS y más. Los paquetes populares incluyen Stringr, Zoo, Dpylr, Data.table, etc.
Flexibilidad en R y Python
– R es un lenguaje de programación funcional pero sofisticado para computación estadística y gráficos. Es fácil de aprender y hay una gran cantidad de paquetes que se ocupan específicamente del análisis de datos. Como es de código abierto, ofrece más flexibilidad brindando la capacidad de ampliar y modificar la funcionalidad de análisis de acuerdo con las necesidades de su organización. Python se puede usar para desarrollar aplicaciones GUI y aplicaciones web y, dado que es un lenguaje de propósito general, se puede usar para construir literalmente cualquier cosa, con las herramientas y bibliotecas adecuadas. Sin embargo, no tiene tantas bibliotecas como R.
R vs. Python: un
Resumen de R vs. Pitón
R y Python son lenguajes de programación de código abierto de alto nivel y se encuentran entre los más populares en ciencia de datos y estadísticas. Sin embargo, R es más adecuado para el análisis estadístico tradicional, mientras que Python se usa a menudo para aplicaciones tradicionales de ciencia de datos. R tiene una curva de aprendizaje empinada y sería difícil para las personas sin experiencia previa entender el idioma al principio. Python es relativamente fácil de aprender porque se enfoca en la simplicidad y porque es un lenguaje de programación general, se puede usar para construir casi cualquier cosa, con las herramientas y bibliotecas adecuadas. Python es bien conocido por ser excelente con grandes conjuntos de datos y flexibilidad, pero aún se pone al día con la cantidad de buenas bibliotecas estadísticas disponibles en R.
