Python vs. R: qual é o melhor para a ciência de dados?

Se você estiver tentando escolher entre Python e R, o projeto que você planejou será um fator decisivo. Embora o R seja melhor para es­ta­tís­ti­cas e vi­su­a­li­za­ção de re­sul­ta­dos, o Python tem uma ampla variedade de recursos e soluções.

O que são Python e R?

Se você quiser aprender pro­gra­ma­ção e estiver pro­cu­rando uma linguagem que seja boa para trabalhos de pesquisa com análises e es­ta­tís­ti­cas, cer­ta­mente en­con­trará Python e R mais cedo ou mais tarde. As duas lin­gua­gens de pro­gra­ma­ção são usadas com frequên­cia em ciência de dados, análise preditiva e vi­su­a­li­za­ção de dados, e ambas têm grandes co­mu­ni­da­des de usuários. À primeira vista, elas têm muito em comum, mas também abor­da­re­mos suas di­fe­ren­ças a seguir.

Quais são os prós e os contras do R?

O nome R vem de seus de­sen­vol­ve­do­res, Ross Ihaka e Robert Gentleman. Esses dois es­ta­tís­ti­cos da Uni­ver­si­dade de Auckland de­sen­vol­ve­ram e lançaram a linguagem no início da década de 1990. Seu objetivo era criar uma linguagem que pudesse realizar e exibir análises es­ta­tís­ti­cas complexas. O grupo-alvo original eram pessoas com amplo co­nhe­ci­mento de es­ta­tís­tica e pro­gra­ma­ção. O R é baseado na linguagem de pro­gra­ma­ção S e é uma im­ple­men­ta­ção gratuita.

O R pode ser compilado e executado em pla­ta­for­mas UNIX, Linux, Windows e Mac. Ele é usado prin­ci­pal­mente para de­sen­vol­ver software de es­ta­tís­tica e realizar análises profundas de dados. Graças às suas inúmeras bi­bli­o­te­cas, o R também pode ser usado para exibições gráficas de dados. A linguagem é de código aberto e faz parte do projeto GNU. Embora no passado o R tenha sido usado prin­ci­pal­mente em contextos aca­dê­mi­cos, agora ele se orgulha da in­te­gra­ção com várias outras lin­gua­gens e programas e é usado por muitas empresas.

Prós do R

• Fonte aberta: O R é uma linguagem para todos, pelo menos em termos de custo e dis­po­ni­bi­li­dade. Ela é to­tal­mente gratuita e de código aberto. Isso significa que é possível usá-la ou de­sen­volvê-la conforme a ne­ces­si­dade de seu projeto.
• Escopo: o fato de o R ser de código aberto também significa que há várias adap­ta­ções de usuário que foram dis­po­ni­bi­li­za­das gra­tui­ta­mente. As chances de já haver uma solução para o seu problema são re­la­ti­va­mente altas. Os de­sen­vol­ve­do­res já criaram cerca de 20.000 pacotes baseados no R, que muitas vezes podem fornecer soluções sob medida em áreas es­pe­ci­a­li­za­das.
• Com­pa­ti­bi­lity: O R funciona em várias pla­ta­for­mas di­fe­ren­tes e tem in­ter­fa­ces com várias outras lin­gua­gens e bancos de dados. Portanto, você pode fa­cil­mente usar o R para uma parte do seu projeto e incorporá-lo em um contexto maior.
• Interface do usuário: Uma interface gráfica foi de­sen­vol­vida para aumentar a fa­ci­li­dade de uso da linguagem. A interface, chamada Rstudio, facilita sig­ni­fi­ca­ti­va­mente o trabalho com o código R, o que significa que os projetos podem ser im­ple­men­ta­dos mais ra­pi­da­mente. Pacotes como Plotly também facilitam a criação de vi­su­a­li­za­ções na forma de gráficos e diagramas.
• Community: O R tem uma co­mu­ni­dade en­tu­si­as­mada por trás dele. Muitos usuários do R são es­pe­ci­a­lis­tas em suas áreas e podem fornecer dicas valiosas para resolver seus problemas. A ampla co­mu­ni­dade também significa que há uma do­cu­men­ta­ção abundante e os pacotes e bi­bli­o­te­cas extras que men­ci­o­na­mos acima.

Contras do R

• Per­for­mance: O R não é uma linguagem lenta ou fraca, mas pode haver atrasos quando se trata de conjuntos de dados maiores. Um motivo para isso é seu pro­ces­sa­mento de thread único, que só pode usar uma CPU por vez.
• Curva de apren­di­zado: Como o R ge­ral­mente é oferecido sem uma interface gráfica, ele pode ter uma curva de apren­di­zado pesada. Pode levar algum tempo para entender as várias regras de notação, res­tri­ções e idi­os­sin­cra­sias da linguagem. O co­nhe­ci­mento de es­ta­tís­tica também é um pré-requisito fun­da­men­tal para trabalhar com o R. Dê uma olhada em nosso tutorial do R para ini­ci­an­tes para ter uma primeira impressão da linguagem.

Quais são os prós e os contras do Python?

O Python é muito mais conhecido do que o R e é usado por milhões de pessoas em todo o mundo. A linguagem foi de­sen­vol­vida em 1991 por Guido van Rossum e sempre teve o objetivo de fornecer o código mais simples possível. Muitos termos da linguagem são extraídos di­re­ta­mente do inglês, o que facilita a com­pre­en­são. O código Python também é muito claro e fácil de ler. É in­de­pen­dente de pla­ta­forma e orientado a objetos. Graças à sua grande co­mu­ni­dade e à abordagem de código aberto, ele tem vários pacotes nas áreas de apren­di­za­gem profunda, AI e ciência de dados. Confira nosso tutorial de Python para conhecer melhor a linguagem.

Prós do Python

• Ver­sa­ti­lity: Python é uma linguagem versátil em todos os sentidos. Ela pode ser usada em várias áreas e, portanto, pos­si­bi­lita uma abordagem holística dos projetos. Ela também é in­de­pen­dente de pla­ta­forma, o que significa que pode ser usada em vários sistemas. Além disso, possui várias in­ter­fa­ces com outros programas, lin­gua­gens e bancos de dados.
• Fonte aberta: Assim como o R, o Python também é de código aberto e está dis­po­ní­vel gra­tui­ta­mente. O de­sen­vol­vi­mento contínuo do Python é co­or­de­nado pela Python Software Foun­da­tion, mas cada usuário pode adaptar a linguagem para seus próprios projetos.
• Scope: Os usuários do Python de­sen­vol­ve­ram uma grande variedade de pacotes. Há mais de 300.000 soluções dis­po­ní­veis para download. Isso facilita muito o trabalho na maioria dos projetos.
• Curva de apren­di­zado: Python é uma das lin­gua­gens de pro­gra­ma­ção mais simples que existem. Apesar de seu escopo im­pres­si­o­nante, ela pode ser aprendida e usada em um período de tempo re­la­ti­va­mente curto. O código também é re­la­ti­va­mente claro, o que facilita o trabalho em equipe e a im­ple­men­ta­ção de pequenos projetos por conta própria.
• Community: O Python tem uma grande co­mu­ni­dade que está cons­tan­te­mente criando do­cu­men­ta­ção e bi­bli­o­te­cas. Ela é conhecida por ser pres­ta­tiva e solidária, portanto, se você tiver dúvidas ou problemas, é provável que encontre alguém para ajudá-lo.

Contras do Python

• Per­for­mance: Como uma linguagem dinâmica, o Python cer­ta­mente poderia ser mais rápido. Isso é es­pe­ci­al­mente ver­da­deiro quando se trata de grandes conjuntos de dados, levando muitos pro­gra­ma­do­res a procurar al­ter­na­ti­vas nesse caso.
• Errors: O Python não é uma linguagem par­ti­cu­lar­mente propensa a erros, mas se você cometer um erro no código, não des­co­brirá até o tempo de execução. Portanto, testes regulares e ex­ten­si­vos são muito im­por­tan­tes quando se trabalha com Python.
• Vi­su­a­li­za­tion: O Python também é de­fi­ci­ente quando se trata de vi­su­a­li­zar valores e re­sul­ta­dos es­ta­tís­ti­cos. Existem apenas algumas fer­ra­men­tas que podem fornecer re­sul­ta­dos realmente sa­tis­fa­tó­rios.
• Dis­po­si­ti­vos móveis: O Python não é ideal para uso em dis­po­si­ti­vos móveis. Embora existam algumas soluções para isso, a maioria dos de­sen­vol­ve­do­res de apli­ca­ti­vos opta por uma linguagem al­ter­na­tiva com com­pa­ti­bi­li­dade nativa para Android e iOS.

Qual é a diferença entre Python e R?

Agora que já ana­li­sa­mos as duas lin­gua­gens iso­la­da­mente, vamos con­si­de­rar algumas das di­fe­ren­ças entre Python e R.

Sintaxe

As di­fe­ren­ças entre as sintaxes das duas lin­gua­gens podem ser per­ce­bi­das ime­di­a­ta­mente. O R tem a seguinte aparência:

$ R
> myString <- "Hello! You’re using R."
> print (myString)

O Python é um pouco mais conciso:

>>> print("Hello! You’re using Python.")

Outras di­fe­ren­ças entre Python e R

Além da sintaxe, há algumas outras di­fe­ren­ças im­por­tan­tes entre o Python e o R.

• Usos: As duas lin­gua­gens têm abor­da­gens muito di­fe­ren­tes. O R tem como objetivo principal ser usado para análises es­ta­tís­ti­cas e vi­su­a­li­za­ções e é muito bom nisso. O Python tem uma abordagem muito mais abran­gente e também é adequado para software de pro­gra­ma­ção e apren­di­za­gem profunda.
• Escopo e po­pu­la­ri­dade: Cada vez mais pessoas estão usando o R fora do meio acadêmico, mas a linguagem ainda tem suas raízes na ciência. O Python é usado por um número sig­ni­fi­ca­ti­va­mente maior de de­sen­vol­ve­do­res. Isso significa que o Python tem muito mais pacotes do que o R.
• De­sem­pe­nho: Nem o R nem o Python são as lin­gua­gens mais rápidas do mercado. No entanto, o Python é um pouco mais rápido e mais avançado que o R.
• Formats: Enquanto o Python pode trabalhar com uma variedade de formatos de dados, o R é mais limitado. CSV, Excel e arquivos de texto são os únicos formatos que ele suporta sem fer­ra­men­tas adi­ci­o­nais.

Python vs. R: Qual linguagem você deve aprender?

Então, qual linguagem sai na frente, Python ou R? Ambas são lin­gua­gens muito poderosas, portanto, a resposta tem muito a ver com o que você pretende fazer. Se o seu objetivo principal for criar e vi­su­a­li­zar modelos es­ta­tís­ti­cos, o R será a melhor opção. Se o seu projeto for além da es­ta­tís­tica, o Python lhe oferecerá muito mais pos­si­bi­li­da­des.