¿Qué lenguaje elegir para tu proyecto Data Science: R o Python?

04/05/2021

El Data Science es un campo multidisciplinario en auge debido a la revolución y masificación tecnológica de los datos. Así como, por los beneficios que aporta el Big data a las diferentes áreas; como, por ejemplo, las finanzas, el marketing, investigación, la industria, el deporte, La educación y más. Esto ha llevado a que los ingenieros de datos se especialicen en diferentes lenguajes de programación que son necesarios para la realización de los proyectos Data Science

Un proyecto de Data Science, analiza los datos involucrando distintas herramientas, procesos, métodos científicos y machine learning software; con la finalidad de extraer la mayor cantidad de conocimientos que permitan el entendimiento de los mismos para una acertada toma de decisiones. 

Por ello, ser un experto en Big data requiere cursar estudios de Máster Data Science, Madrid, y así, dominar muy bien los diferentes tipos de lenguajes de programación. Siendo los más utilizados R y Python. Pero, ¿Cuál elegir para realizar proyecto Data Science? Conozcamos más sobre ellos.

¿Qué es R en análisis de datos?

El lenguaje de programación R es efectivo para el análisis de datos estadísticos y gráficos, por ello, es el que más se aplica en las investigaciones científicas. fue lanzado al mercado en 1993, por sus creadores Robert Gentleman y Ross Ihaka, por ello su nombre R.  

R es un ambiente de programación que tiene sus orígenes en el lenguaje S; y, está compuesto por un conjunto de herramientas que se adaptan y amplían a través de paquetes, librerías y definiendo las funciones. Una de sus ventajas, es que es de código abierto, permitiendo que cualquier usuario pueda descargarlo y acceder a sus constantes actualizaciones sin costo.

Por otro lado, se puede utilizar en diversas plataformas como GNU/Linux, Windows, Macintosh. Además, para interactuar con el lenguaje de programación R, se realiza a través de RStudio. Ya que, su interfaz de usuario, Graphical User Interface, es poco amigable.

RStudio, es un programa más amigable que permite a los usuarios mayor facilidad en cada una de las tareas de programación, así como el análisis de los datos. Aunado a ello, RStudio está conformado por cuatro paneles: Script, consola, entorno e historia y Panel misceláneo; en el cual, el ingeniero de datos podrá visualizar ficheros, gráficos, paquetes, entre otros.

¿Qué es Python en análisis de datos?

Python, es un lenguaje de programación capaz de soportar el desarrollo rápido de aplicaciones para el análisis de datos. Al igual que R, es de código abierto y gratuito. Está disponible para plataformas como macOS, Linux, Windows.

Además, tiene un ecosistema de paquetes de terceros con múltiples paradigmas de programación. Así mismo, permite calcular datos en diversos entornos y equipos. Debido a su simplicidad, en Python, se pueden programar diversas funciones sin utilizar muchas líneas de códigos.

Con sus librerías Numpy y Panda, se pueden realizar cálculos matemáticos y estadísticos, haciendo análisis de datos completos. También, es totalmente compatible con la plataforma Big Data Hadoop de código abierto.

Aunado a ello, permite la reproducibilidad en cualquier plataforma de los datos y el análisis escritos en un script de Python; esta habilidad ayuda a recolectar y corregir datos para su adecuado análisis y comprensión.

¿Qué lenguaje elegir para tu proyecto Data Science: R o Python?

¿Cuál escoger para el análisis de datos?

Esta es la pregunta más común entre los científicos de datos. Y, la diferencia primordial entre estos dos lenguajes de programación, es que R, se aplica esencialmente para proyectos Data Science de análisis estadísticos. Mientras que, el lenguaje Python, facilita un enfoque más amplio en el análisis de datos. Así que la escogencia va a depender de la finalidad del proyecto que se esté ejecutando.

Es importante destacar, que Python es utilizado por programadores e informáticos. Mientras que R, es común entre los desarrolladores especializados en matemáticas y estadísticas. Otro dato importante, es que se debe escoger el lenguaje de programación que se integre perfectamente con la plataforma Business intelligence o Big Data que se esté utilizando.

Python es considerado el primero en la lista de todos los lenguajes de programación en desarrollo de inteligencia artificial, esto debido a la simplicidad del mismo. Además, las sintaxis que corresponden a Python son versátiles permitiendo un mayor aprendizaje.

También, Python admite estilos de programación más orientados a los objetos, funciones y aquellos orientados a procedimientos. Hay variedad de bibliotecas en Python, lo que facilita las tareas. Como Numpy que ayuda a los ingenieros de datos a resolver gran cantidad de cálculos científicos. Así como, Pybrain, ideal para el aprendizaje automático en Python.

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Los lenguajes más utilizados en Big Data

Entre los más utilizados están:

Python, es un lenguaje de programación versátil y fácil de leer y aprender entre los programadores y aquellos principiantes que cursan estudios de Data science. Es compatible con varias plataformas, y totalmente optimizado para campos del BIG Data e Inteligencia Artificial.

SQL, lenguaje de consulta estructurado; es muy eficiente para administrar y definir base de datos relacionales. Además, tiene algunas actualizaciones gratuitas y otras con licencia paga. Se logra integrar con otros lenguajes de manera sencilla.

R, es gratuito, de código abierto, ideal para proyectos en estadísticas y datos cuantitativos. Posee redes neuronales, cartografía, mapas, filogenias, entre otros. Con excelente visualización de datos en bibliotecas como ggplot2.

C, es un lenguaje bastante popular, tanto que, en C se escribió LINUX. Aunque es considerado bastante minucioso al momento de escribir, es un código estándar y limpio.

JAVA, se utiliza sobre su propia Java Virtual Machine, haciendo que todo el código sea portable a otros sistemas operativos.

Julia, lanzado en el 2011, con licencia gratuita y compilado just-in-time; lo cual permite un buen rendimiento, simplicidad, fácil lectura y dinámico. Aunque por ser un lenguaje joven, ha experimentado inestabilidad.

Ventajas e inconvenientes de R sobre Python

R es un lenguaje de programación creado para proyectos estadísticos, lo que lo hace ser potente para el análisis y modelización. Además, tiene excelentes bibliotecas para representación gráfica, como ggplot2.

El lenguaje R tiene un gran recorrido lo que le ha permitido ser más utilizado, aproximadamente con 12.000 paquetes disponibles en el repositorio de código abierto.

Python es un lenguaje de programación más amplio, ideal para proyectos de propósito general. Además, es más fácil de aprender para aquellos con conocimientos previos en programación. Se considera más eficiente que R en términos de computación, siendo más robusto al momento de automatizar procesos y controlar flujos de ejecución. Posee una gran cantidad de bibliotecas para llevar a cabo tareas específicas de analítica. Sin embargo, en esta característica R es más efectivo.

Otra de las ventajas de Python, es su aplicabilidad, es decir, permite ser utilizado en varios entornos o programas haciendo su aprendizaje una apuesta segura para dominar y aprender Data Science.

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