Diferencia entre R y Python

Tanto R como Python son los dos lenguajes de programación de código abierto más populares orientados a la ciencia de datos. R es la última tecnología de vanguardia ampliamente utilizada entre mineros de datos y estadísticos para desarrollar software estadístico y análisis de datos. R es un poderoso lenguaje de programación que se está convirtiendo rápidamente en el estándar de facto entre los profesionales y se ha utilizado en todas las disciplinas imaginables, desde la ciencia y la medicina hasta la ingeniería y los negocios. Sin embargo, la tecnología no está exenta de desventajas. R no es un lenguaje de programación particularmente rápido y el código mal escrito puede ser bastante lento. Python es bien conocido por ser excelente con grandes conjuntos de datos y flexibilidad, pero aún se está poniendo al día con la cantidad de buenas bibliotecas estadísticas disponibles en R. ¿Pero cuál de estos lenguajes es fácil de usar y mejor para aprender?

¿Qué es 'R'?

R es un poderoso lenguaje de programación de código abierto con aspectos de lenguajes de programación funcionales y orientados a objetos (OO). R es más que un programa de computadora; es un entorno de programación estadística y un lenguaje para computación estadística y gráficos. Comenzó como un proyecto de investigación de Ross Ihaka y Robert Gentleman a principios de la década de 1990 y, en 1995, el programa se había convertido en un programa de código abierto, lo que significa que cualquiera podía modificar o alterar el código de forma totalmente gratuita. La primera versión se lanzó en 2000. Desde entonces, se ha utilizado en todas las disciplinas imaginables, desde la ciencia hasta la ingeniería. Técnicamente, es tanto un lenguaje estadístico como un software informático y analítico de gran utilidad en el análisis de datos. La biblioteca rica en características de R es lo que la convierte en la opción preferida para el análisis estadístico.



¿Qué es Python?

Python es otra programación orientada a objetos de alto nivelLenguaje ampliamente utilizado en computación científica y numérica. Se utiliza en el lado del servidor debido a sus múltiples paradigmas de programación que implican una programación funcional imperativa y orientada a objetos. Python le permite trabajar más rápidamente e integrar sus sistemas de manera más efectiva. La fundación de Python se remonta a finales de la década de 1980. Originalmente fue conceptualizado por Guido van Rossum en 1989 y la primera versión del lenguaje de programación se introdujo en 1991, y más tarde se llamó 'Python'. Ha pasado por varias actualizaciones desde entonces y ahora es uno de los lenguajes de programación de código abierto más populares entre la comunidad. También es uno de los lenguajes más utilizados en la ciencia de datos, superado por R.

Diferencia entre R y Python

  1. Naturaleza de R y Python

 - Tanto R como Python son los dos lenguajes de programación de código abierto más populares utilizados para estadísticas y análisis de datos, y ambos son gratuitos. Sin embargo, Python es un lenguaje de programación multi-paradigma de propósito general que proporciona un enfoque más general hacia la ciencia de datos. R, por otro lado, es más que un programa de computadora; es un entorno de programación estadística y un lenguaje para computación estadística y gráficos que parece ser mucho mejor en la visualización de datos. El término entorno en R caracteriza un sistema completamente planeado y coherente, en lugar de una acumulación incremental de herramientas específicas e inflexibles con otro software de análisis de datos como Python.

  1. Funcionalidad

 - R es un programa informático y un entorno de programación estadística que permite utilizar una amplia gama de métodos analíticos y produce gráficos con calidad de presentación. Se utiliza principalmente para análisis estadístico teniendo en cuenta a los estadísticos. Maneja enfoques estadísticos complejos tan fácilmente como los más simples. Es diferente a la mayoría de los programas que pueden manejar una gran variedad de tareas matemáticas y estadísticas. Python puede hacer prácticamente todas las cosas que hace R. Es conocido por su sintaxis fácil de entender que hace que codificar y depurar sea mucho más fácil que con otros lenguajes de programación. 

  1. Entorno de lenguaje 

- Los IDE integran varias herramientas diseñadas específicamente para el desarrollo de software. Un IDE, IDLE, viene como parte del paquete de instalación estándar de Python desde 1.5.2b1. Con el tiempo, han surgido otros IDE que incorporan algunas de las bibliotecas más populares que IDLE no proporciona. Algunos de los IDE de Python más populares son Spyder, Atom, PyCharm, IPython Notebook, Eclipse + PyDev y más. Algunos de los IDE de R populares incluyen RStudio, RKWard, R Commander, Emacs + ESS y más. Los paquetes populares incluyen Stringr, Zoo, Dpylr, Data.table, etc.

  1. Flexibilidad en R y Python

 - R es un lenguaje y entorno de programación funcional pero sofisticado para gráficos y computación estadística. Es fácil de aprender y tiene una gran cantidad de paquetes que se ocupan especialmente del análisis de datos. Como es de código abierto, proporciona más flexibilidad que, de hecho, brinda la capacidad de ampliar y modificar la funcionalidad analítica según las necesidades de su organización. Python se puede usar para desarrollar aplicaciones GUI y aplicaciones web y, debido a que es un lenguaje de propósito general, se puede usar para construir literalmente cualquier cosa, con las herramientas y bibliotecas adecuadas. Sin embargo, no tiene tantas bibliotecas como R.

R vs Python: Cuadro comparativo

Resumen de R Vs. Pitón

Tanto R como Python son lenguajes de programación de código abierto de alto nivel y se encuentran entre los más populares en ciencia de datos y estadísticas. Sin embargo, R es más adecuado para el análisis estadístico tradicional, mientras que Python se usa a menudo para aplicaciones tradicionales de ciencia de datos. R tiene una curva de aprendizaje pronunciada y las personas sin experiencia previa tendrían dificultades para comprender el idioma al principio. Python es relativamente fácil de aprender porque se enfoca en la simplicidad y como es un lenguaje de programación de propósito general, se puede usar para construir casi cualquier cosa, con las herramientas y bibliotecas adecuadas. Python es bien conocido por ser excelente con grandes conjuntos de datos y flexibilidad, pero aún se está poniendo al día con la cantidad de buenas bibliotecas estadísticas disponibles en R.