Python vs. R: ¿cuál es mejor para la ciencia de datos?

La elección entre Python y R depende pri­n­ci­pa­l­me­n­te del uso que se le vaya a dar. R destaca en el ámbito de la es­ta­dí­s­ti­ca y ofrece una mayor capacidad para re­pre­se­n­tar re­su­l­ta­dos. Por otro lado, Python destaca por su amplio conjunto de funciones y so­lu­cio­nes.

¿Cuál es la di­fe­re­n­cia entre Python y R?

Si estás in­te­re­sa­do en aprender a programar y buscas un lenguaje que te brinde so­lu­cio­nes para trabajar con análisis cie­n­tí­fi­co y es­ta­dí­s­ti­co, es muy probable que te en­cue­n­tres con Python y con R en algún momento. Ambos lenguajes de pro­gra­ma­ción se utilizan en campos como Data Science, pre­di­c­ti­ve analytics (análisis pre­di­c­ti­vo) y vi­sua­li­za­ción de datos, y cuentan con una gran cantidad de se­gui­do­res. A primera vista, ambas opciones pueden parecer similares, pero ¿cuáles son las di­fe­re­n­cias clave entre Python y R y en qué aspectos uno supera al otro?

Ventajas y de­s­ve­n­ta­jas de R

El nombre “R” proviene de los creadores del lenguaje: Ross Ihaka y Robert Gentleman, dos es­ta­dí­s­ti­cos de la Uni­ve­r­si­dad de Auckland que de­sa­rro­lla­ron el lenguaje a partir de 1992. Su objetivo principal era realizar y presentar análisis es­ta­dí­s­ti­cos complejos de datos. En su la­n­za­mie­n­to en 1993, R se dirigió pri­n­ci­pa­l­me­n­te a personas con amplios co­no­ci­mie­n­tos en es­ta­dí­s­ti­ca y pro­gra­ma­ción. R se basa en el lenguaje de pro­gra­ma­ción S y es una im­ple­me­n­ta­ción de código abierto.

R puede ser compilado y ejecutado en pla­ta­fo­r­mas UNIX, Linux, Windows y Mac. Se utiliza pri­n­ci­pa­l­me­n­te en el de­sa­rro­llo de software es­ta­dí­s­ti­co y en el análisis de datos avanzado. Gracias a su amplia gama de bi­blio­te­cas, R también es adecuado para la vi­sua­li­za­ción gráfica y el manejo de datos re­co­pi­la­dos. Es un lenguaje de código abierto y forma parte del proyecto GNU. Aunque ini­cia­l­me­n­te se utilizaba pri­n­ci­pa­l­me­n­te en entornos aca­dé­mi­cos, muchas empresas han de­s­cu­bie­r­to las ventajas de R, ya que se integra fá­ci­l­me­n­te con otros lenguajes y programas debido a sus múltiples in­te­r­fa­ces.

Ventajas de R

• Código abierto: R es un lenguaje accesible para todos, al menos en términos de di­s­po­ni­bi­li­dad y coste. El lenguaje de pro­gra­ma­ción no solo es co­m­ple­ta­me­n­te gratuito, sino que también es de código abierto. Es decir, se puede utilizar y pe­r­so­na­li­zar según las ne­ce­si­da­des de cada uno, pe­r­mi­tie­n­do una ada­p­ta­ción óptima.
• Alcance: gracias a su enfoque de código abierto, R cuenta con una amplia variedad de ada­p­ta­cio­nes gratuitas. Por lo tanto, es muy probable que ya exista una solución para problemas actuales. Los de­sa­rro­lla­do­res han creado casi 20 000 paquetes basados en R, lo que permite una es­pe­cia­li­za­ción en áreas temáticas concretas y ofrecer so­lu­cio­nes pe­r­so­na­li­za­das.
• Co­m­pa­ti­bi­li­dad: R no solo es co­m­pa­ti­ble con una amplia variedad de pla­ta­fo­r­mas, sino que también tiene la capacidad de in­ter­ac­tuar con numerosos lenguajes y bases de datos. Esto significa que puedes utilizar R de forma integrada en un su­b­co­n­ju­n­to es­pe­cí­fi­co y también in­co­r­po­rar­lo en un contexto más amplio.
• Interfaz de usuario: con el objetivo de mejorar la ex­pe­rie­n­cia de uso del lenguaje, se ha de­sa­rro­lla­do RStudio, una interfaz gráfica de usuario que facilita eno­r­me­me­n­te el trabajo con el código y que permite im­ple­me­n­tar proyectos de forma más rápida y eficiente. Además, la vi­sua­li­za­ción de datos se ha si­m­pli­fi­ca­do y mejorado si­g­ni­fi­ca­ti­va­me­n­te gracias a paquetes como Plotly . Con la ayuda de Plotly, es posible re­pre­se­n­tar los re­su­l­ta­dos de los proyectos en forma de gráficos o diagramas.
• Comunidad: R cuenta con una comunidad en­tu­sia­s­ta y co­m­pro­me­ti­da. Muchos usuarios del lenguaje son expertos en sus re­s­pe­c­ti­vos campos y están di­s­pue­s­tos a ofrecer valiosos consejos y so­lu­cio­nes a tus problemas y preguntas. Además, existe una amplia do­cu­me­n­ta­ción di­s­po­ni­ble que brinda soporte adicional. Como me­n­cio­na­mos an­te­rio­r­me­n­te, los numerosos paquetes y bi­blio­te­cas en­ri­que­cen aún más el eco­si­s­te­ma de R.

De­s­ve­n­ta­jas de R

• Re­n­di­mie­n­to: si bien R no se considera un lenguaje lento o de bajo re­n­di­mie­n­to, en ciertas si­tua­cio­nes puede ex­pe­ri­me­n­tar demoras al trabajar con volúmenes de datos más grandes. Esto se debe, en parte, al hecho de que el pro­ce­sa­mie­n­to se realiza en un solo hilo, lo que significa que solo puede apro­ve­char una CPU a la vez.
• Curva de apre­n­di­za­je: la curva de apre­n­di­za­je de R puede resultar de­sa­fia­n­te para los pri­n­ci­pia­n­tes. Dado que R se ofrece por defecto sin una interfaz gráfica de usuario, puede llevar algún tiempo fa­mi­lia­ri­zar­se con las reglas de notación, re­s­tri­c­cio­nes y pa­r­ti­cu­la­ri­da­des del lenguaje. Además, tener co­no­ci­mie­n­tos básicos de es­ta­dí­s­ti­ca es im­po­r­ta­n­te para poder apro­ve­char al máximo las ca­pa­ci­da­des de R. Puedes consultar nuestro tutorial de R para pri­n­ci­pia­n­tes, que ofrece una visión general del lenguaje y sus fu­n­da­me­n­tos.

Ventajas y de­s­ve­n­ta­jas de Python

Python es mucho más conocido y utilizado que R. Python fue de­sa­rro­lla­do por Guido van Rossum en 1991 con el objetivo de pro­po­r­cio­nar un lenguaje de pro­gra­ma­ción que fuera sencillo y fácil de leer. Muchos términos del lenguaje derivan del inglés y, por tanto, son fáciles de entender. Es un lenguaje mu­l­ti­pla­ta­fo­r­ma y orientado a objetos que se ca­ra­c­te­ri­za por su le­gi­bi­li­dad y claridad. Además, Python cuenta con una gran comunidad de de­sa­rro­lla­do­res y un enfoque de código abierto, lo que ha llevado al de­sa­rro­llo de numerosos paquetes y bi­blio­te­cas en áreas como el Deep Learning, la in­te­li­ge­n­cia ar­ti­fi­cial y la Data Science. Si te interesa aprender Python, puedes consultar nuestro tutorial de Python, que te brindará una in­tro­du­c­ción completa al lenguaje.

Ventajas de Python

• Ve­r­sa­ti­li­dad: Python es un lenguaje altamente versátil en todos los aspectos. Puede ser utilizado en una amplia variedad de campos, lo que permite un enfoque integral en los proyectos. Además, Python es mu­l­ti­pla­ta­fo­r­ma y puede ser ejecutado en di­fe­re­n­tes sistemas ope­ra­ti­vos. También ofrece numerosas in­te­r­fa­ces para in­ter­ac­tuar con otros programas, lenguajes y bases de datos.
• Código abierto: Python, al igual que R, es un lenguaje de código abierto y se di­s­tri­bu­ye de forma gratuita. La Python Software Fou­n­da­tion es re­s­po­n­sa­ble de su de­sa­rro­llo continuo, pero todos los usuarios tienen la libertad de pe­r­so­na­li­zar y optimizar el lenguaje según sus propias ne­ce­si­da­des y proyectos.
• Ámbito: Python cuenta con un amplio eco­si­s­te­ma que ofrece una gran variedad de paquetes di­s­po­ni­bles para los usuarios. Con más de 300 000 so­lu­cio­nes de­s­ca­r­ga­bles, se facilita en gran medida el trabajo en cualquier proyecto.
• Curva de apre­n­di­za­je: Python destaca por ser uno de los lenguajes de pro­gra­ma­ción más ac­ce­si­bles y fáciles de aprender. A pesar de sus amplias ca­pa­ci­da­des, es posible dominar el lenguaje y comenzar a uti­li­zar­lo en poco tiempo. La es­tru­c­tu­ra del código es intuitiva y co­m­pre­n­si­ble, lo que facilita la co­la­bo­ra­ción en equipo y permite llevar a cabo proyectos pe­r­so­na­les de menor escala con facilidad.
• Comunidad: Python cuenta con una gran comunidad activa que ofrece una amplia gama de recursos y bi­blio­te­cas. La comunidad de Python destaca por su espíritu co­la­bo­ra­ti­vo y su di­s­po­si­ción a ayudar. Si tienes preguntas o en­cue­n­tras di­fi­cu­l­ta­des, rá­pi­da­me­n­te en­co­n­tra­rás a personas dedicadas y di­s­pue­s­tas a brindarte apoyo y orie­n­ta­ción.

De­s­ve­n­ta­jas de Python

• Re­n­di­mie­n­to: Python, como lenguaje dinámico, puede presentar algunas li­mi­ta­cio­nes en términos de velocidad, es­pe­cia­l­me­n­te al trabajar con grandes volúmenes de datos. Esto ha llevado a que algunos pro­gra­ma­do­res recurran a otras al­te­r­na­ti­vas.
• Pro­pe­n­sión a errores: aunque Python no es un lenguaje propenso a errores en general, si se introduce un error, a menudo solo se nota durante la ejecución. Por lo tanto, es im­po­r­ta­n­te realizar pruebas y controles regulares y exhau­s­ti­vos.
• Vi­sua­li­za­ción: en el ámbito de la re­pre­se­n­ta­ción de valores y re­su­l­ta­dos es­ta­dí­s­ti­cos, Python puede presentar algunas li­mi­ta­cio­nes. Algunas de sus opciones de vi­sua­li­za­ción no ofrecen re­su­l­ta­dos co­m­ple­ta­me­n­te sa­ti­s­fa­c­to­rios.
• Di­s­po­si­ti­vos móviles: Python no está op­ti­mi­za­do para ser utilizado en di­s­po­si­ti­vos móviles. Aunque existen algunas so­lu­cio­nes di­s­po­ni­bles, la mayoría de los de­sa­rro­lla­do­res de apli­ca­cio­nes móviles tienden a optar por lenguajes y pla­ta­fo­r­mas que ofrecen una co­m­pa­ti­bi­li­dad nativa con Android y iOS.

Python vs. R: ¿cuáles son sus di­fe­re­n­cias?

Ambos lenguajes, Python y R, comparten si­mi­li­tu­des si­g­ni­fi­ca­ti­vas, pero también presentan di­fe­re­n­cias que vamos a examinar a co­n­ti­nua­ción.

Syntaxis

A simple vista, se pueden apreciar di­fe­re­n­cias en la sintaxis de cada lenguaje. A co­n­ti­nua­ción, te mostramos cómo se vería en R:

$ R
> myString <- "¡Buenos días! Estás usando R."
> print (myString)

Python, por otro lado, es un poco más conciso:

>>> print("¡Buenos días! Estás usando Python.")

Otras di­fe­re­n­cias entre Python y R

Existen algunas di­fe­re­n­cias adi­cio­na­les entre Python y R:

• Propósito: el propósito de cada lenguaje difiere si­g­ni­fi­ca­ti­va­me­n­te. R está diseñado pri­n­ci­pa­l­me­n­te para el análisis es­ta­dí­s­ti­co y la vi­sua­li­za­ción de datos, y logra ex­ce­le­n­tes re­su­l­ta­dos en este ámbito. Por otro lado, Python tiene un enfoque más amplio y se utiliza tanto para el de­sa­rro­llo de software como para el apre­n­di­za­je profundo (Deep Learning).
• Alcance y po­pu­la­ri­dad: aunque R ha ampliado su base de usuarios más allá del ámbito académico, todavía está fue­r­te­me­n­te arraigado en ese entorno. Por otro lado, Python es utilizado por un mayor número de de­sa­rro­lla­do­res, lo cual ha llevado a que cuente con un vasto eco­si­s­te­ma de paquetes y bi­blio­te­cas.
• Re­n­di­mie­n­to: ni Python ni R son co­n­si­de­ra­dos los lenguajes más rápidos del mercado. No obstante, en términos generales, Python tiende a ser li­ge­ra­me­n­te más rápido y potente que R.
• Formatos de datos: mientras que Python permite procesar una amplia gama de formatos de archivo di­fe­re­n­tes, R tiene una co­m­pa­ti­bi­li­dad algo más limitada. Solo procesa archivos CSV, Excel y de texto, aunque se pueden utilizar he­rra­mie­n­tas adi­cio­na­les para otros tipos de archivos.

Python vs. R: ¿cuál de los dos lenguajes deberías aprender?

Entonces, ¿cuál es el ganador en la co­m­pa­ra­ción entre Python y R? La respuesta depende en gran medida del uso que se le vaya a dar a cada uno. Ambos lenguajes son muy potentes y, por lo tanto, re­co­me­n­da­bles. Si el objetivo principal es realizar análisis es­ta­dí­s­ti­cos y vi­sua­li­zar los re­su­l­ta­dos, R es la mejor opción. Sin embargo, para otras tareas que van más allá de la es­ta­dí­s­ti­ca, Python ofrece muchas más po­si­bi­li­da­des.