Python vs R para ciência de dados: O que você deve aprender?

Se você está lendo este artigo, é provável que esteja apenas no início de sua jornada na ciência de dados. Você provavelmente já sabe que aprender a programar é um marco fundamental para todo aspirante a profissional de dados. Além disso, você já deve ter ouvido falar sobre o debate entre Python e R, e talvez precise de ajuda para decidir qual deles aprender. Se você estiver nessa situação, não entre em pânico: a maioria dos profissionais de dados já esteve nessa situação.

Python e R são as duas linguagens de programação mais populares para a ciência de dados. Ambas as linguagens são adequadas para qualquer tarefa de ciência de dados que você possa imaginar. O debate entre Python e R pode sugerir que você terá que escolher entre Python ou R. 

Embora isso possa ser verdade para os recém-chegados à disciplina, a longo prazo, você provavelmente precisará aprender ambos. Em vez de ver as duas linguagens como mutuamente exclusivas, você deve vê-las como ferramentas complementares que podem ser usadas em conjunto, dependendo do seu caso de uso específico. 

O que faz do R e do Python os candidatos perfeitos para a ciência de dados? Neste artigo, você verá para que servem Python e R, as principais diferenças entre R e Python e alguns fatores a serem considerados para escolher a linguagem certa para suas necessidades.

Agora que estabelecemos que o Python e o R são escolhas boas e populares, há alguns fatores que podem influenciar sua decisão de uma forma ou de outra.

Por que escolher Python?

Python é uma linguagem de programação de código aberto e de propósito geral usada em vários domínios de software, incluindo ciência de dados, desenvolvimento da Web e jogos. 

Lançada em 1991, Python é uma das linguagens de programação mais populares do mundo, ocupando a primeira posição em vários índices de popularidade de linguagens de programação, como o Índice TIOBE e o Índice PYPL. 

Um dos motivos da popularidade mundial do Python é sua comunidade de usuários. O Python é apoiado por uma vasta comunidade de usuários e desenvolvedores que garantem o crescimento e o aprimoramento da linguagem, bem como o lançamento contínuo de novas bibliotecas projetadas para todos os tipos de finalidades. 

Python é uma linguagem fácil de ler e escrever devido à sua alta similaridade com a linguagem humana. De fato, a alta legibilidade e interpretabilidade estão no centro do design do Python. Por esses motivos, o Python é frequentemente citado como a linguagem de programação ideal para iniciantes sem experiência em codificação. 

Ao longo do tempo, o Python vem ganhando popularidade no campo da ciência de dados graças à sua simplicidade e às infinitas possibilidades oferecidas pelas centenas de bibliotecas e pacotes especializados que oferecem suporte a qualquer tipo de tarefa de ciência de dados, como visualização de dados, aprendizado de máquina e aprendizado profundo.

Por que escolher a R?

O R é uma linguagem de programação de código aberto criada especificamente para computação estatística e gráficos. 

Desde seu primeiro lançamento em 1992, o R tem sido amplamente adotado em pesquisas científicas e no meio acadêmico. Atualmente, ela continua sendo uma das ferramentas analíticas mais populares usadas tanto na análise de dados tradicional quanto no campo em rápida evolução da análise de negócios. Ela ocupa a 11ª e a 7ª posição no Índice TIOBE e no Índice PYPL, respectivamente.

Projetado com os estatísticos em mente, com o R você pode usar funções complexas em poucas linhas de código. Todos os tipos de testes e modelos estatísticos estão prontamente disponíveis e são facilmente usados, como modelagem linear, modelagem não linear, classificações e agrupamento.

As amplas possibilidades que o R oferece se devem principalmente à sua enorme comunidade. Ele desenvolveu uma das coleções mais ricas de pacotes relacionados à ciência de dados. Todos eles estão disponíveis na Comprehensive R Archive Network(CRAN).

Outro recurso que torna o R particularmente notável é a capacidade de gerar relatórios de qualidade com suporte para visualização de dados e suas estruturas disponíveis para criar aplicativos interativos da Web. Nesse sentido, o R é amplamente considerado a melhor ferramenta para a criação de gráficos e visualizações bonitas.

R vs Python: Principais diferenças

Agora que você está um pouco mais familiarizado com Python e R, vamos compará-los sob a perspectiva da ciência de dados para avaliar suas semelhanças, pontos fortes e fracos. 

Finalidade

Embora Python e R tenham sido criados com propósitos diferentes - Python como uma linguagem de programação de uso geral e R para análise estatística - atualmente, ambos são adequados para qualquer tarefa de ciência de dados. No entanto, o Python é considerado uma linguagem de programação mais versátil do que o R, pois também é extremamente popular em outros domínios de software, como desenvolvimento de software, desenvolvimento da Web e jogos.

Tipo de usuários

Por ser uma linguagem de programação de uso geral, Python é a escolha padrão para desenvolvedores de software que estão iniciando na ciência de dados. Além disso, o foco do Python na produtividade faz dele uma ferramenta mais adequada para criar aplicativos complexos. 

Por outro lado, o R é amplamente usado no meio acadêmico e em determinados setores, como o financeiro e o farmacêutico. É a linguagem perfeita para estatísticos e pesquisadores com habilidades limitadas de programação. 

Curva de aprendizado

A sintaxe intuitiva do Python é considerada uma das linguagens de programação mais próximas do inglês. Isso a torna uma linguagem muito boa para novos programadores, com uma curva de aprendizado suave e linear. Embora o R tenha sido projetado para executar análises básicas de dados com facilidade e em poucos minutos, as coisas ficam mais difíceis com tarefas complexas, e os usuários do R levam mais tempo para dominar a linguagem. 

Em geral, Python é considerada uma boa linguagem para programadores iniciantes. O R é mais fácil de aprender quando você começa, mas as complexidades das funcionalidades avançadas dificultam o desenvolvimento da experiência.

Popularidade

Embora novas linguagens de programação, como Julia, estejam ganhando força recentemente na ciência de dados, Python e R continuam sendo os reis absolutos da disciplina. 

No entanto, em termos de popularidade - sempre um conceito muito escorregadio - as diferenças são impressionantes. O Python tem superado consistentemente o R, especialmente nos últimos anos. O Python está em primeiro lugar em vários índices de popularidade de linguagens de programação. Isso se deve ao uso generalizado do Python em vários domínios de software, inclusive na ciência de dados. Por outro lado, o R é empregado principalmente na ciência de dados, no meio acadêmico e em determinados setores. 

Bibliotecas comuns

Tanto o Python quanto o R têm ecossistemas robustos e extensos de pacotes e bibliotecas projetados especificamente para a ciência de dados. A maioria dos pacotes em Python é hospedada no Python Package Index(PyPi), enquanto os pacotes R são normalmente armazenados no Comprehensive R Archive Network(CRAN).

Abaixo, você encontra uma lista de algumas das bibliotecas de ciência de dados mais populares em R e Python.

Pacotes R:

• dplyr: É uma biblioteca de manipulação de dados para o R.
• tidyr: um excelente pacote que ajudará você a deixar seus dados limpos e organizados. 
• ggplot2: a biblioteca perfeita para visualizar dados.
• Brilhante: É a ferramenta ideal para você criar aplicativos interativos da Web diretamente do R.
• Caret: uma das bibliotecas mais importantes para aprendizado de máquina em R. 

Pacotes Python:

• NumPy: fornece uma grande coleção de funções para computação científica.
• Pandas: perfeito para manipulação de dados.
• Matplotlib: a biblioteca padrão para visualização de dados.
• Scikit-learn: é uma biblioteca em Python que fornece muitos algoritmos de aprendizado de máquina.
• TensorFlow: uma estrutura amplamente usada para aprendizagem profunda.

IDEs comuns

Um IDE, ou Ambiente de Desenvolvimento Integrado, permite que os programadores consolidem os diferentes aspectos da criação de um programa de computador. São interfaces poderosas com recursos integrados que permitem que os desenvolvedores escrevam códigos com mais eficiência.

Em Python, os IDEs mais populares em ciência de dados são o Jupyter Notebooks e sua versão moderna, o JupyterLab, bem como o Spyder.

Quanto ao R, o IDE mais comumente usado é o RStudio. Sua interface é organizada de forma que o usuário possa visualizar gráficos, tabelas de dados, código R e resultados, tudo ao mesmo tempo.

Python vs R: Uma comparação

Abaixo, você encontra uma tabela de diferenças entre R e Python:

R vs Python: Qual idioma você deve aprender?

Apesar de seus pontos fortes e fracos, a verdade é que não existe uma única linguagem de programação que seja a melhor para todos os problemas que possam surgir durante sua jornada na ciência de dados.

Além disso, é sempre importante avaliar o contexto. Antes de fazer qualquer escolha, você deve fazer várias perguntas a si mesmo: Você tem experiência em programação? Que linguagem de programação seus colegas usam? Que tipo de problemas você está tentando resolver? Quais são suas áreas de interesse na ciência de dados? 

Depois de responder a essas perguntas, você pode escolher uma das duas opções. De qualquer forma, não entre em pânico: tanto o R quanto o Python são excelentes opções para a ciência de dados. Por isso, no DataCamp, preparamos um amplo catálogo de cursos e trilhas para ajudar você. Confira os recursos a seguir e comece hoje mesmo!

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Python vs R para ciência de dados: Um infográfico

O infográfico abaixo "Quando devo usar Python vs. Python? R?" destina-se a qualquer pessoa interessada em saber como essas duas linguagens de programação se comparam entre si do ponto de vista da ciência de dados e da análise, incluindo seus pontos fortes e fracos exclusivos. Clique na imagem abaixo para fazer o download do infográfico e acessar os links incorporados.