Python vs R per la Data Science: quale dovresti imparare?

Se stai leggendo questo articolo, probabilmente sei all'inizio del tuo percorso nella data science. Avrai già capito che imparare a programmare è una tappa fondamentale per ogni aspirante professionista dei dati. Inoltre, potresti aver già sentito parlare del dibattito Python vs R e aver bisogno di aiuto per decidere quale imparare. Se ti ritrovi in questa situazione, niente panico: la maggior parte dei professionisti dei dati c'è passata.

Python e R sono i due linguaggi di programmazione più popolari per la data science. Entrambi sono adatti a qualsiasi attività di data science ti venga in mente. Il dibattito Python vs R può far pensare che tu debba scegliere o Python o R. 

Questo può essere vero per chi è alle prime armi con la disciplina, ma alla lunga è probabile che dovrai impararli entrambi. Piuttosto che considerarli mutuamente esclusivi, dovresti vederli come strumenti complementari da usare insieme a seconda del caso d'uso specifico. 

Cosa rende R e Python candidati perfetti per la data science? In questo articolo vedremo a cosa servono Python e R, le differenze chiave tra R e Python e alcuni fattori da considerare per scegliere il linguaggio giusto per le tue esigenze.

Ora che abbiamo chiarito che Python e R sono entrambe scelte valide e popolari, ci sono alcuni fattori che potrebbero orientare la tua decisione in un senso o nell'altro.

Perché scegliere Python?

Python è un linguaggio di programmazione open source, di uso generale, impiegato in vari ambiti software, tra cui data science, sviluppo web e gaming. 

Lanciato nel 1991, Python è uno dei linguaggi di programmazione più popolari al mondo, in cima a diverse classifiche di popolarità dei linguaggi, come l'indice TIOBE e l'indice PYPL. 

Una delle ragioni della popolarità globale di Python è la sua community di utenti. Python è supportato da una vastissima community di utenti e sviluppatori che garantisce la crescita e il miglioramento continui del linguaggio, oltre al rilascio costante di nuove librerie progettate per ogni tipo di scopo. 

Python è un linguaggio facile da leggere e scrivere grazie alla sua forte somiglianza con il linguaggio naturale. In effetti, l'alta leggibilità e interpretabilezza sono al centro del design di Python. Per questi motivi, Python è spesso indicato come il linguaggio ideale per chi inizia senza esperienza di programmazione. 

Nel tempo, Python ha guadagnato popolarità nella data science grazie alla sua semplicità e alle infinite possibilità offerte da centinaia di librerie e pacchetti specializzati che supportano qualsiasi attività di data science, come visualizzazione dei dati, machine learning e deep learning.

Perché scegliere R?

R è un linguaggio di programmazione open source creato specificamente per il calcolo statistico e la grafica. 

Dal suo primo lancio nel 1992, R è stato ampiamente adottato nella ricerca scientifica e nel mondo accademico. Oggi rimane uno degli strumenti di analisi più popolari, usato sia nell'analisi tradizionale dei dati sia nel campo in rapida evoluzione della business analytics. È rispettivamente all'11° e al 7° posto negli indici TIOBE e PYPL.

Progettato pensando agli statistici, con R puoi usare funzioni complesse in poche righe di codice. Tutti i tipi di test e modelli statistici sono prontamente disponibili e facili da usare, come modelli lineari, non lineari, classificazioni e clustering.

Le ampie possibilità offerte da R dipendono soprattutto dalla sua enorme community. Ha sviluppato una delle collezioni più ricche di pacchetti legati alla data science. Tutti sono disponibili tramite il Comprehensive R Archive Network (CRAN).

Un'altra caratteristica che rende R particolarmente notevole è la capacità di generare report di qualità con supporto alla visualizzazione dei dati e i framework disponibili per creare applicazioni web interattive. In questo senso, R è ampiamente considerato il miglior strumento per creare grafici e visualizzazioni bellissime.

R vs Python: differenze chiave

Ora che conosci un po' meglio Python e R, confrontiamoli dal punto di vista della data science per valutarne somiglianze, punti di forza e debolezze. 

Scopo

Sebbene Python e R siano nati con scopi diversi – Python come linguaggio di programmazione generico e R per l'analisi statistica – oggi entrambi sono adatti a qualsiasi attività di data science. Tuttavia, Python è considerato un linguaggio più versatile di R, perché è estremamente popolare anche in altri ambiti software, come lo sviluppo software, lo sviluppo web e il gaming.

Tipologia di utenti

Essendo un linguaggio di programmazione generico, Python è la scelta standard per gli sviluppatori software che vogliono entrare nella data science. Inoltre, l'attenzione di Python alla produttività lo rende uno strumento più adatto a costruire applicazioni complesse. 

Al contrario, R è ampiamente usato nel mondo accademico e in alcuni settori, come finanza e farmaceutico. È il linguaggio perfetto per statistici e ricercatori con competenze di programmazione limitate. 

Curva di apprendimento

La sintassi intuitiva di Python è considerata tra le più vicine all'inglese. Questo lo rende un ottimo linguaggio per i nuovi programmatori, con una curva di apprendimento fluida e lineare. Sebbene R sia progettato per eseguire facilmente le analisi dei dati di base in pochi minuti, le cose si complicano con i compiti più complessi, e agli utenti R serve più tempo per padroneggiare il linguaggio. 

In generale, Python è considerato un buon linguaggio per chi è alle prime armi. R è più semplice da apprendere all'inizio, ma le complessità delle funzionalità avanzate lo rendono più difficile da padroneggiare.

Popolarità

Sebbene nuovi linguaggi, come Julia, stiano guadagnando slancio nella data science, Python e R restano i re assoluti della disciplina. 

Tuttavia, in termini di popolarità – concetto sempre scivoloso – le differenze sono marcate. Python ha costantemente superato R, soprattutto negli ultimi anni. Python è al primo posto in diverse classifiche di popolarità dei linguaggi. Ciò è dovuto all'uso diffuso di Python in molteplici ambiti software, inclusa la data science. Al contrario, R è impiegato principalmente nella data science, nel mondo accademico e in alcuni settori. 

Librerie comuni

Sia Python che R hanno ecosistemi robusti ed estesi di pacchetti e librerie progettati specificamente per la data science. La maggior parte dei pacchetti Python è ospitata nel Python Package Index (PyPi), mentre i pacchetti R sono normalmente archiviati nel Comprehensive R Archive Network (CRAN).

Di seguito trovi un elenco di alcune delle librerie di data science più popolari in R e Python.

Pacchetti R:

• dplyr: è una libreria per la manipolazione dei dati in R.
• tidyr: un ottimo pacchetto che ti aiuta a rendere i tuoi dati puliti e ordinati. 
• ggplot2: la libreria perfetta per visualizzare i dati.
• Shiny: lo strumento ideale per creare web app interattive direttamente da R.
• Caret: una delle librerie più importanti per il machine learning in R. 

Pacchetti Python:

• NumPy: fornisce un'ampia raccolta di funzioni per il calcolo scientifico.
• Pandas: perfetta per la manipolazione dei dati.
• Matplotlib: la libreria standard per la visualizzazione dei dati.
• Scikit-learn: è una libreria in Python che offre molti algoritmi di machine learning.
• TensorFlow: un framework ampiamente usato per il deep learning.

IDE comuni

Un IDE, o Integrated Development Environment, consente ai programmatori di riunire i diversi aspetti della scrittura di un programma. Sono interfacce potenti con funzionalità integrate che permettono di scrivere codice in modo più efficiente.

In Python, gli IDE più popolari nella data science sono Jupyter Notebooks e la sua versione moderna, JupyterLab, oltre a Spyder.

Per R, l'IDE più utilizzato è RStudio. La sua interfaccia è organizzata in modo che l'utente possa vedere contemporaneamente grafici, tabelle dati, codice R e output.

Python vs R: un confronto

Di seguito trovi una tabella delle differenze tra R e Python:

R vs Python: quale linguaggio dovresti imparare?

Nonostante punti di forza e debolezze, la verità è che non esiste un linguaggio di programmazione migliore in assoluto per ogni problema che può emergere nel tuo percorso di data science.

Inoltre, è sempre importante valutare il contesto. Prima di scegliere, dovresti porti diverse domande: Hai esperienza di programmazione? Quale linguaggio usano i tuoi colleghi? Che tipo di problemi stai cercando di risolvere? Quali sono le tue aree di interesse nella data science? 

Una volta risposto a queste domande, puoi scegliere uno dei due. In ogni caso, non andare nel panico: sia R che Python sono ottime opzioni per la data science. Per questo su DataCamp abbiamo preparato un ampio catalogo di corsi e percorsi per aiutarti. Dai un'occhiata alle risorse seguenti e inizia oggi stesso!

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Python vs R per la Data Science: un'infografica

L'infografica qui sotto "When Should I Use Python vs. R?" è pensata per chiunque sia interessato a confrontare questi due linguaggi dal punto di vista della data science e dell'analitica, inclusi i rispettivi punti di forza e debolezza. Clicca sull'immagine qui sotto per scaricare l'infografica e accedere ai link incorporati.