Python vs. R para ciencia de datos: ¿cuál deberías aprender?

Si estás leyendo este artículo, es probable que estés iniciando tu andadura en ciencia de datos. Probablemente ya sabrás que aprender a programar es un hito fundamental para todo aspirante a profesional de los datos. Además, puede que ya hayas oído hablar del debate Python vs. R, y puede que necesites ayuda para decidir cuál aprender. Si te encuentras en esta situación, no te asustes: la mayoría de los profesionales de los datos estuvieron en tu misma situación alguna vez.

Python y R son los dos lenguajes de programación más populares para la ciencia de datos. Ambos lenguajes son muy adecuados para cualquier tarea de ciencia de datos que se te ocurra. El debate Python vs. R puede hacerte creer que tienes que elegir entre Python o R. 

Aunque esto puede ser cierto para los recién llegados a la disciplina, a largo plazo, es probable que necesites aprender ambas cosas. En lugar de ver los dos lenguajes como mutuamente excluyentes, deberías verlos como herramientas complementarias que puedes utilizar juntas en función de tu caso de uso específico. 

¿Qué hace que R y Python sean los candidatos perfectos para la ciencia de datos? En este artículo trataremos sobre para qué se utilizan Python y R, las principales diferencias entre R y Python, y proporcionaremos algunos factores a tener en cuenta para elegir el lenguaje adecuado a tus necesidades.

Ahora que ya sabemos que Python y R son dos opciones buenas y populares, hay algunos factores que pueden influir en tu decisión.

¿Por qué elegir Python?

Python es un lenguaje de programación de propósito general y código abierto que se utiliza en diversos ámbitos del software, como la ciencia de datos, el desarrollo web y los juegos. 

Lanzado en 1991, Python es uno de los lenguajes de programación más populares del mundo, ocupando la primera posición en varios índices de popularidad de lenguajes de programación, como el Índice TIOBE y el Índice PYPL. 

Una de las razones de la popularidad mundial de Python es su comunidad de usuarios. Python está respaldado por una amplia comunidad de usuarios y desarrolladores que garantizan el crecimiento y la mejora sin problemas del lenguaje, así como la publicación continua de nuevas bibliotecas diseñadas para todo tipo de propósitos. 

Python es un lenguaje fácil de leer y escribir debido a su gran similitud con el lenguaje humano. De hecho, la alta legibilidad e interpretabilidad son características básicas del diseño de Python. Por estas razones, Python se cita a menudo como lenguaje de programación de referencia para los recién llegados sin experiencia en programación. 

Con el tiempo, Python ha ido ganando popularidad en el campo de la ciencia de datos gracias a su sencillez y a las infinitas posibilidades que ofrecen los cientos de bibliotecas y paquetes especializados que dan soporte a cualquier tipo de tarea de ciencia de datos, como la visualización de datos, el machine learning y el aprendizaje profundo.

¿Por qué elegir R?

R es un lenguaje de programación de código abierto creado específicamente para el cálculo estadístico y los gráficos. 

Desde su primer lanzamiento en 1992, R ha sido ampliamente adoptado en la investigación científica y el mundo académico. Hoy en día, sigue siendo una de las herramientas analíticas más utilizadas tanto en el análisis tradicional de datos como en el campo de la analítica empresarial, que evoluciona rápidamente. Ocupa la 11.ª y 7.ª posición en el Índice TIOBE y en el Índice PYPL, respectivamente.

Diseñado pensando en los estadísticos, con R puedes utilizar funciones complejas con unas pocas líneas de código. Hay todo tipo de pruebas y modelos estadísticos disponibles y fáciles de utilizar, como el modelado lineal, el modelado no lineal, las clasificaciones y la agrupación.

Las amplias posibilidades que ofrece R se deben sobre todo a su enorme comunidad. Ha desarrollado una de las colecciones más ricas de paquetes relacionados con la ciencia de datos. Todos ellos están disponibles a través de la Comprehensive R Archive Network(CRAN).

Otra característica que hace que R sea especialmente destacable es la capacidad de generar informes de calidad con soporte para la visualización de datos y sus marcos disponibles para crear aplicaciones web interactivas. En este sentido, R está ampliamente considerado como la mejor herramienta para generar gráficos y visualizaciones atractivos.

R vs. Python: Diferencias clave

Ahora que estás un poco más familiarizado con Python y R, vamos a compararlos desde la perspectiva de la ciencia de datos para evaluar sus similitudes, puntos fuertes y puntos débiles. 

Objetivo

Si bien Python y R fueron creados con propósitos diferentes, Python como lenguaje de programación de propósito general y R para análisis estadístico, hoy en día ambos son adecuados para cualquier tarea de ciencia de datos. Sin embargo, Python se considera un lenguaje de programación más versátil que R, ya que también es muy popular en otros ámbitos del software, como el desarrollo de software, el desarrollo web y los juegos.

Tipo de usuarios

Como lenguaje de programación de uso general, Python es la elección estándar para los desarrolladores de software que se inician en la ciencia de datos. Además, el enfoque de Python en la productividad lo convierte en una herramienta más adecuada para crear aplicaciones complejas. 

En cambio, R se utiliza mucho en el mundo académico y en determinados sectores, como el financiero y el farmacéutico. Es el lenguaje perfecto para estadísticos e investigadores con conocimientos limitados de programación. 

Curva de aprendizaje

La intuitiva sintaxis de Python hace que se lo considere uno de los lenguajes de programación más parecidos al inglés. Esto lo convierte en un lenguaje muy bueno para los nuevos programadores, con una curva de aprendizaje suave y lineal. Aunque R está diseñado para ejecutar análisis de datos básicos fácilmente y en cuestión de minutos, las cosas se complican con tareas complejas, y a los usuarios de R les lleva más tiempo dominar el lenguaje. 

En general, Python se considera un buen lenguaje para programadores principiantes. R es más fácil de aprender cuando empiezas, pero la complejidad de las funcionalidades avanzadas hacen que sea más difícil desarrollar experiencia.

Popularidad

Aunque nuevos lenguajes de programación, como Julia, están ganando impulso recientemente en la ciencia de datos, Python y R siguen siendo los reyes absolutos en esta disciplina. 

Sin embargo, en términos de popularidad, un concepto siempre muy controvertido, las diferencias son notables. Python ha superado sistemáticamente a R, especialmente en los últimos años. Python ocupa el primer lugar en varios índices de popularidad de lenguajes de programación. Esto se debe al uso generalizado de Python en múltiples ámbitos del software, incluida la ciencia de datos. En cambio, R se emplea sobre todo en la ciencia de datos, en el mundo académico y en determinados sectores. 

Bibliotecas comunes

Tanto Python como R cuentan con sólidos y amplios ecosistemas de paquetes y bibliotecas diseñados específicamente para la ciencia de datos. La mayoría de los paquetes de Python están alojados en el Índice de paquetes de Python (PyPi), mientras que los paquetes de R se almacenan normalmente en la Comprehensive R Archive Network (CRAN).

A continuación puedes encontrar una lista de algunas de las bibliotecas de ciencia de datos más populares en R y Python.

Paquetes R:

• dplyr: biblioteca de manipulación de datos para R.
• tidyr: un paquete excelente que te ayudará a tener tus datos limpios y ordenados. 
• ggplot2: la biblioteca perfecta para la visualización de datos.
• Shiny: la herramienta ideal para la creación de aplicaciones web interactivas directamente desde R.
• Caret: una de las bibliotecas más importantes para machine learning en R. 

Paquetes de Python:

• NumPy: proporciona una gran colección de funciones para la informática científica.
• Pandas: perfecto para la manipulación de datos.
• Matplotlib: la biblioteca estándar para la visualización de datos.
• Scikit-learn: es una biblioteca en Python que proporciona muchos algoritmos de machine learning.
• TensorFlow: marco ampliamente utilizado para el aprendizaje profundo.

Entornos de desarrollo integrados comunes

Un entorno de desarrollo integrado (Integrated Development Environment, IDE) permite a los programadores consolidar los distintos aspectos de la escritura de programas informáticos. Son potentes interfaces con capacidades integradas que permiten a los desarrolladores escribir código de forma más eficiente.

En Python, los IDE más populares en ciencia de datos son Jupyter Notebooks y su versión moderna, JupyterLab, así como Spyder.

En cuanto a R, el IDE más utilizado es RStudio. Su interfaz está organizada de forma que el usuario pueda ver gráficos, tablas de datos, código R y resultados, todo al mismo tiempo.

Python vs. R: comparativa

A continuación encontrarás una tabla con las diferencias entre R y Python:

R vs. Python: ¿Qué lenguaje deberías aprender?

A pesar de sus puntos fuertes y débiles, lo cierto es que no existe un único lenguaje de programación que sea el mejor para todos los problemas que puedan surgir durante tu aventura por la ciencia de datos.

Además, siempre es importante evaluar el contexto. Antes de elegir, debes hacerte varias preguntas: ¿Tienes experiencia en programación? ¿Qué lenguaje de programación utilizan tus colegas? ¿Qué tipo de problemas intentas resolver? ¿Cuáles son tus áreas de interés dentro de la ciencia de datos? 

Una vez que hayas respondido a estas preguntas, puedes elegir una de las dos. En cualquier caso, que no cunda el pánico: tanto R como Python son opciones excelentes para la ciencia de datos. Por eso, en DataCamp hemos preparado un amplio catálogo de cursos y programas para ayudarte. Echa un vistazo a los siguientes recursos y ¡empieza hoy mismo!

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Python vs. R para ciencia de datos: una infografía

La siguiente infografía "¿Cuándo debo usar Python vs. R?" es para cualquier persona interesada en saber cómo se comparan estos dos lenguajes de programación desde la perspectiva de la ciencia de datos y la analítica, incluidos sus puntos fuertes y aspectos a mejorar. Haz clic en la imagen de abajo para descargar la infografía y acceder a los enlaces incrustados.