¿Cuál es el mejor lenguaje de programación estadística? Infografía

Hay algo que todas las comunidades de programación comparten: interminables debates sobre por qué su lenguaje favorito es mejor, más avanzado, más rápido, más «puro», etc. En la comunidad actual de ciencia de datos, estas discusiones parecen estar en todas partes: defensores de SAS, SPSS, R, Python, Julia, etc. se baten en todos los canales online por el mejor lenguaje de programación estadística. (Nota: estos debates «basados en datos» suelen ser un buen ejemplo de cómo con estadísticas puedes demostrar casi cualquier cosa).

Aunque estos debates aportan mucho a la comunidad y al ecosistema de lenguajes, también pueden tener un efecto negativo en quienes están empezando su carrera profesional en analítica de datos. Las opiniones sesgadas desde todos los frentes dificultan que quienes se inician vean el bosque y no los árboles a la hora de elegir un lenguaje de programación estadística.

Una infografía para cada lenguaje de programación estadística

Pensando especialmente en este nuevo grupo de analistas de datos (y futuros debatientes), así como en cualquiera que quiera aprender ciencia de datos o un lenguaje estadístico adicional, hemos creado la infografía "Statistical Language Wars", que ofrece una comparación básica entre lenguajes de programación estadística como SAS, R y SPSS para ver cómo se posicionan. El objetivo es darte un punto de partida más claro.

(Si quieres empezar con R, prueba este curso introductorio gratis. Además, echa un vistazo al tutorial de importación de datos en R de DataCamp.)

Fuente: datacamp.com/community/blog

La iremos actualizando periódicamente con el feedback que nos des y, sin duda, valoraremos crear nuevas infografías centradas en otros protagonistas como Python y Julia.

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