R vs. Python: ¿Cuál es la mejor herramienta de programación para aplicaciones de aprendizaje automático y ciencia de datos?

Harikrishna Kundariya, colaborador de Linux.com

¿Cómo elige entre estos dos lenguajes de programación populares para aplicaciones de ciencia de datos y aprendizaje automático? La ciencia de datos es una de las opciones profesionales más prometedoras en la actualidad. También es evidente que los datos son un nuevo poder. Las empresas de todo el mundo reciben toneladas de datos de sus clientes, varias métricas y otras fuentes. Analizar estos datos para tomar decisiones basadas en datos es crucial para tener una ventaja competitiva en el entorno empresarial moderno. La ciencia de datos y el análisis de datos son vitales, y si desea convertirse en un científico de datos calificado, debe conocer al menos un lenguaje de programación. Por ejemplo, SQL, Structured Query Language, es un lenguaje universal de casi todas las bases de datos relacionales. Así que tienes que aprenderlo. Es un requisito. Sin embargo, con SQL solo puede recuperar datos. Para procesar o analizar datos, debe aprender R o Python. A veces, incluso las empresas se enfrentan al dilema de contratar desarrolladores de Python o R. Este blog simplifica la confusión. Analizaremos ambos lenguajes para ayudarlo a elegir la herramienta adecuada para su carrera de aprendizaje automático y ciencia de datos y la aplicación prevista. Antes de discutir qué lenguaje es necesario para los científicos de datos, conozcamos brevemente ambos lenguajes.

¿Qué es Python?

Python es uno de los lenguajes de programación más populares y preferidos que permite una productividad superior y una mejor legibilidad del código. Desarrollado por Guido Van Rossum en 1991, los científicos de datos utilizan ampliamente Python con fines estadísticos. Es un lenguaje muy versátil y flexible con una curva de aprendizaje baja. Además, Python también tiene algunos paquetes increíbles como PyPi. Además, cuenta con bibliotecas comunitarias donde los usuarios pueden contribuir con sugerencias y aportes. Python es considerado uno de los lenguajes de programación dominantes por los científicos de datos debido a su simplicidad y legibilidad.

¿Qué es R?

R es un lenguaje de programación de código abierto fundado en 1995 por Ross Ihaka y Robert Gentleman. Comenzó como una implementación de código abierto del lenguaje de programación S combinado con la semántica de alcance léxico del lenguaje de programación Scheme. El objetivo principal de desarrollar R era ofrecer a los desarrolladores un lenguaje para ayudar con el análisis de datos, las estadísticas y la ciencia de datos. Anteriormente, el uso de R se limitaba a la investigación académica y comercial, pero hoy en día es uno de los lenguajes de más rápido crecimiento para el análisis de datos y el análisis estadístico. R tiene una comunidad muy grande donde los usuarios contribuyen mucho. Puede encontrar documentos de apoyo, listas de correo y un grupo de desbordamiento de pila muy activo. R también tiene paquetes como CRAN. Permite a los desarrolladores acceder a las últimas técnicas y funcionalidades de ciencia de datos sin tener que escribir código.

Comparación de R y Python

Esta comparación le da una respuesta sobre si debe contratar desarrolladores de Python o desarrolladores de R para su proyecto.

Uso en ciencia de datos y análisis de datos

Una de las principales diferencias que debe comprender es cómo se utilizan estos lenguajes de código abierto en la ciencia de datos. Python no se limita solo a la ciencia de datos. Es un lenguaje similar a Java y C ++ que se puede usar en otros campos como el desarrollo web y de aplicaciones. La mayoría de las veces, los desarrolladores usan Python para el aprendizaje automático y el análisis de datos en entornos de producción exigentes. Por ejemplo, si desea crear una función de reconocimiento facial en su aplicación móvil, puede usar Python. Por otro lado, R es un lenguaje de programación que solo encuentras en el campo de la ciencia de datos. Se utiliza exclusivamente para el análisis de datos estadísticos. Desarrollado por estadísticos profesionales, el lenguaje presenta modelos estadísticos de alta calidad y análisis especializado. R ofrece beneficios impresionantes, como la visualización de datos, el análisis estadístico en profundidad, la investigación genómica y el análisis del comportamiento del consumidor. Las dos diferencias principales son que R está dedicado Lenguaje de programación de ciencia de datosy Python es un Lenguaje de programación multipropósito.

recopilación de datos

En términos de formatos de datos, Python admite casi todos los formatos de datos, p. B. Datos relacionados con JSON, valores separados por comas y otros. Además, los desarrolladores pueden importar tablas SQL al código de Python. Por otro lado, R está especialmente diseñado para científicos y analistas de datos, ya que permite importar datos de Microsoft Excel, Google Sheets, CSV y archivos de texto. Además, también puede convertir archivos SPSS a marcos de datos R. Aquí es donde Python es más versátil y flexible cuando se trata de recuperar datos de Internet.

exploración de datos

Pandas es una biblioteca de análisis de datos de Python utilizada para la exploración de datos. Con él, puede filtrar, ordenar y ver datos fácilmente. Por otro lado, R se puede usar para analizar datos rápidamente, incluso para conjuntos de datos más grandes. Además, tiene una variedad de opciones para la exploración de datos. Puede usar técnicas estándar de aprendizaje automático, minería de datos y análisis. También puede aplicar varias pruebas de estadísticas de datos y crear distribuciones de probabilidad. En resumen, R es más flexible para la exploración de datos en comparación con Python.

modelado de datos

Hay tres bibliotecas principales que Python tiene para el modelado de datos, como se muestra a continuación:

• Numpy para análisis de modelado de datos numéricos y estadísticos
• SciPy para computación y cálculos analíticos y científicos
• Scikit learn para algoritmos de aprendizaje automático

Por otro lado, al usar R, es posible que deba confiar en paquetes externos para el modelado de datos. R presenta Tidyverse, un conjunto de paquetes de análisis de datos para importar, visualizar, modelar e informar datos.

Visualización de datos

Python pierde en la visualización de datos porque esa no es su competencia principal. Sin embargo, puede crear tablas y gráficos básicos en Python utilizando la biblioteca Matplotlib. Por otro lado, R está especialmente diseñado para la visualización de datos y te permite crear gráficos, cuadros y tablas de análisis estadístico. Además, GGPLOT2 permite a los desarrolladores crear diagramas de dispersión complejos con líneas de regresión claras.

Conclusión

Python y R se usan comúnmente para la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Tenga en cuenta, sin embargo, que Python es un lenguaje versátil, flexible y de propósito general con una sintaxis fácil de leer y amigable para los desarrolladores. Si eres desarrollador, elegir Python es una buena idea debido a su baja curva de aprendizaje. Por otro lado, con sus funcionalidades y características avanzadas, R es un lenguaje complejo de aprender. Si es un científico de datos con experiencia en estadística, puede aprender R fácilmente y usarlo para el análisis de datos. R es una opción increíble para el aprendizaje estadístico y el análisis de datos, mientras que Python es más adecuado para el aprendizaje automático y las aplicaciones a gran escala. Contrate a desarrolladores de Python para crear aplicaciones escalables si desea realizar un análisis de datos en un entorno de aplicación web.