Este artículo fue publicado como parte del Blogatón de ciencia de datos.
pasos para preservar la naturaleza para proteger este gas que salva vidas? Pero la naturaleza hace que el mundo hable sobre el oxígeno utilizando un virus invisible Covid19 al aumentar la demanda de oxígeno médico en todo el mundo. Por lo tanto, es nuestra valiosa responsabilidad proteger la naturaleza, como plantar árboles jóvenes, etc., no solo por la causa social sino también por nuestro bien.
Al igual que con el oxígeno que salva vidas, los activos que salvan la industria en el campo de la tecnología son los datos. La cantidad de datos generados en todo el mundo aumenta con grandes diferencias día a día. Y las industrias tecnológicas que muestran mucho interés en tener y extraer información valiosa de ellas para el crecimiento de su negocio. Como ya sabíamos, la cantidad de datos en los conjuntos de datos era mayoritariamente en grandes cantidades. Por lo tanto, no es posible manejar una cantidad tan grande de datos manualmente para obtener información valiosa con tanta rapidez como antes de generar la misma cantidad de datos. Por eso, los expertos de la industria necesitan herramientas técnicas para manejar estos datos. Entre los cientos de herramientas técnicas, siempre hay una guerra en la nube entre las dos herramientas técnicas, a saber, R y Python.
En este artículo, vamos a discutir los pros y los contras de ambos lenguajes de programación en el manejo de los datos desde el punto de vista de la ciencia de datos.
R vs Python: ¿Por qué esta controversia?
En general, tanto Python como R son los lenguajes de programación preferidos por los estudiantes de ciencia de datos desde los principiantes hasta el nivel profesional. Ambos lenguajes de programación tienen similitudes considerables en la producción de resultados eficientes.
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Ambos fueron creados a principios de la década de 1990.
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Dado que son lenguajes de programación de código abierto, cualquiera puede descargarlos fácilmente y acceder a ellos sin costo alguno.
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Tienen muchas bibliotecas y funciones algorítmicas especiales para trabajar y resolver los problemas de análisis y ciencia de datos.
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Al igual que con otras herramientas de análisis de datos como SAS, SPSS, MATLAB, no restringen a los usuarios en términos de costo ni complejidad en la resolución de problemas.
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Ambos proporcionan una experiencia de trabajo fácil de usar que es fácilmente comprensible y reconocible incluso por quienes no son programadores.
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Una gran cantidad de nuevos inventos y mejoras que ocurren con frecuencia en ambas herramientas para manejar los problemas en las áreas de ciencia de datos, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, inteligencia artificial y mucho más.
Por lo tanto, parece que ninguno es más bajo que el otro y esta es la razón de la controversia de R vs Python. Solo eche un vistazo, en resumen, para comprender esto mejor.
¿Qué son Python y R?
Pitón:
Python fue lanzado por primera vez en 1991 y diseñado inicialmente por Guido van Rossum. Dado que es un lenguaje de programación orientado a objetos, también se denomina lenguaje de programación de propósito general que tiene una filosofía que enfatiza la legibilidad del código con eficiencia.
Si los programadores y las personas del entorno técnico quieren sobresalir en su pasión por la ciencia de datos al abordar los conceptos matemáticos y estadísticos, Python será el mejor socio para respaldar esas situaciones. Por lo tanto, este es el lenguaje de programación más preferido y favorito para la mayoría de los estudiantes de ciencia de datos.
Tiene bibliotecas especiales dedicadas para Machine Learning y Deep Learning, que también se enumeran en el índice de paquetes de bibliotecas llamado PyPI. Y la documentación de esas bibliotecas también está disponible en el formato de documentación de Python en su sitio oficial.
R:
Ross Ihaka y Robert Gentleman fueron los creadores iniciales de R. Se lanzó inicialmente en 1993 como una implementación del lenguaje de programación S. El propósito detrás de la creación de este lenguaje de programación es producir resultados efectivos en análisis de datos, métodos estadísticos y visualización.
Tiene el entorno más rico para realizar técnicas de análisis de datos. Al igual que con Python, tiene alrededor de 13000 paquetes de bibliotecas en Comprehensive R Archive Network (CRAN) que se utilizan especialmente para análisis profundos.
Es más popular entre académicos e investigadores. El número más disponible de proyectos realizados en R casi se encuentra bajo criterios de investigación únicamente. Se usa comúnmente en su propio entorno de desarrollo integrado (IDE) llamado R Studio para una experiencia mejor y fácil de usar.
¿Cómo elegir uno mejor?
Las razones para optar por un lenguaje en particular son casi comunes en general tanto para Python como para R. Por lo tanto, es necesario ser más sabio al elegir un lenguaje de programación entre estos dos. Considere su naturaleza del dominio y su sabor de preferencia al seleccionar uno dentro de R y Python.
Si la naturaleza de su trabajo trata con más códigos en general y con menos alcance de investigación, entonces prefiera Python, si su propósito de trabajo involucra investigación y procesos conceptuales, elija R. Python es el lenguaje del programador donde R es el lenguaje de académicos e investigadores. .
Todo se basa en tus intereses y la pasión que hay detrás de ellos. Mientras que los códigos de Python son fáciles de entender y capaces de realizar más tareas de ciencia de datos en general. Por otro lado, los códigos R están en el lenguaje académico básico, fáciles de aprender y la mejor herramienta efectiva para la herramienta de análisis de datos en la visualización.
Diferencia clave
Pitón |
R |
Lo que es?
| Es un lenguaje de uso general para la ciencia de datos. | Es el mejor lenguaje para estadísticos, investigadores y no codificadores. |
Apareció por primera vez:
| Principios de la década de 1990 | Principios de la década de 1990 |
Mejor para:
| Despliegue y producción | Análisis de datos, estadísticas e investigación |
Manejo de conjuntos de datos:
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Usuarios principales:
| Programadores y desarrolladores | Académicos e investigadores |
Positividad:
| Fácil de entender | Fácil de aprender |
IDE:
| Cuaderno, Spyder, Colab | R-Studio |
Los paquetes están disponibles en:
Bibliotecas populares:
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Ventajas:
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Desventajas:
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¿Qué utilizar?
El uso se basa puramente en las necesidades del usuario. Cuando se habla de Python, es la herramienta más eficiente para satisfacer las necesidades de aprendizaje automático, aprendizaje profundo, ciencia de datos e implementación. Pero aún así, tiene bibliotecas notables para matemáticas, estadísticas, series de tiempo, etc., a menudo no muestra tanta eficiencia para el análisis empresarial, la econometría y el tipo de investigación. Es el lenguaje listo para producción porque tiene la capacidad de integrar todo nuestro flujo de trabajo como una sola herramienta.
Cuando se habla de R, es la mejor herramienta para realizar análisis estadísticos y necesidades de investigación con mayor precisión. La mayoría de los paquetes en este lenguaje de programación fueron creados por académicos e investigadores, es la ventaja adicional. Por lo tanto, tiene la capacidad de satisfacer las necesidades de los estadísticos mucho más rápido que las necesidades de las personas con experiencia en informática. Aunque tiene las mejores bibliotecas de comunicación para ciencia de datos y aprendizaje automático. Sin lugar a dudas, es un paso más alto que python en el análisis y visualización de datos exploratorios.
Conclusión
Ambos lenguajes de programación tienen ventajas y desventajas similares en general. Aparte de todas las demás cosas, el mejor entre Python y R se basa en algunos de los siguientes puntos en consideración únicamente
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¿Cuál es el tema de tu trabajo?
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¿Qué pasa con los conocimientos de programación de sus colegas?
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¿Cuál es el período de tiempo de su trabajo?
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¿Y finalmente tu área de interés?
Mensaje del autor:
Queridos lectores,
A partir de este artículo, espero que obtenga al menos un poco de conocimiento sobre cómo elegir uno mejor entre Python y R según sus necesidades.
Para obtener más aclaraciones y sugerencias, conéctese con LinkedIn https://www.linkedin.com/in/shankar-dk-03470b1a2
Le pido que comparta sus valiosos pensamientos sobre este artículo. Me será más útil durante mis futuros trabajos.
Gracias y saludos
Shankar DK (estudiante de ciencia de datos)
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