R contra Python – Diferencia entre ellos
evelyn clarke
Diferencia clave entre R y Python
- R se utiliza principalmente para análisis estadístico, mientras que Python proporciona un enfoque más general a la ciencia de datos
- El objetivo principal de R es el análisis de datos y las estadísticas, mientras que el objetivo principal de Python es Despliegue y Producción
- Los usuarios de R se componen principalmente de académicos y profesionales de I+D, mientras que Python Los usuarios son en su mayoría programadores y desarrolladores.
- R proporciona flexibilidad para utilizar bibliotecas disponibles, mientras que Python Proporciona flexibilidad para construir nuevos modelos desde cero.
- R es difícil de aprender al principio mientras Python es lineal y suave para aprender
- R está integrado para ejecutarse localmente mientras Python está bien integrado con aplicaciones
- Tanto R como Python puede manejar un tamaño enorme de base de datos
- R se puede utilizar en el IDE de R Studio mientras Python se puede usar en Spyder y IDE de portátiles Ipython
- R consta de varios paquetes y bibliotecas como tidyverse, ggplot2, caret, zoo, mientras que Python consta de paquetes y bibliotecas como pandas, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret
R y Python Ambos son lenguajes de programación de código abierto con una gran comunidad. Continuamente se agregan nuevas bibliotecas o herramientas a sus respectivos catálogos. R se utiliza principalmente para análisis estadístico, mientras que Python proporciona un enfoque más general a la ciencia de datos.
R y Python son lo último en términos de lenguaje de programación orientado a la ciencia de datos. Aprender ambos es, por supuesto, la solución ideal. R y Python requiere una inversión de tiempo y ese lujo no está al alcance de todos. Python es un lenguaje de propósito general con una sintaxis legible. R, sin embargo, fue creado por estadísticos y abarca su lenguaje específico.
R
Los académicos y los estadísticos han desarrollado R durante dos décadas. R tiene ahora uno de los ecosistemas más ricos para realizar análisis de datos. Hay alrededor de 12000 paquetes disponibles en CRAN (repositorio de código abierto). Es posible encontrar una biblioteca para cualquier análisis que desee realizar. La rica variedad de bibliotecas hace que R sea la primera opción para el análisis estadístico, especialmente para el trabajo analítico especializado.
La principal diferencia entre R y otros productos estadísticos es el resultado. R tiene herramientas fantásticas para comunicar los resultados. Rstudio viene con la biblioteca knitr. Xie Yihui escribió este paquete. Hizo que los informes fueran triviales y elegantes. Comunicar los hallazgos con una presentación o un documento es fácil.
Python
Python Puede realizar prácticamente las mismas tareas que R: manipulación de datos, ingeniería, selección de funciones, desguace web, aplicaciones, etc. Python es una herramienta para implementar e implementar el aprendizaje automático a gran escala. Python los códigos son más fáciles de mantener y más robustos que R. Hace años; Python No tenía muchas bibliotecas de análisis de datos y aprendizaje automático. Recientemente, Python se está poniendo al día y proporciona API de vanguardia para aprendizaje automático o inteligencia artificial. La mayor parte del trabajo de ciencia de datos se puede realizar con cinco Python bibliotecas: Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-learn y Seaborn.
Python, por otro lado, hace que la replicabilidad y la accesibilidad sean más fáciles que R. De hecho, si necesita utilizar los resultados de su análisis en una aplicación o sitio web, Python es la mejor opción
Índice de popularidad
El ranking IEEE Spectrum es una métrica que cuantifica la popularidad de un lenguaje de programación. La columna de la izquierda muestra el ranking en 2017 y la columna de la derecha en 2016. En 2017, Python logró el primer lugar en comparación con el tercer puesto del año anterior. R está en 6th posición.
Oportunidad de trabajo
La siguiente imagen muestra la cantidad de trabajos relacionados con la ciencia de datos por lenguajes de programación. SQL está muy por delante, seguido por Python como Java. R ocupa el puesto 5th.
Si nos centramos en la tendencia a largo plazo entre Python (en amarillo) y R (azul), podemos ver que Python Se cita con más frecuencia en la descripción del trabajo que R.
Análisis realizado por R y Python
Sin embargo, si nos fijamos en los trabajos de análisis de datos, R es, con diferencia, la mejor herramienta.
Porcentaje de personas que cambian
Hay dos puntos clave en la siguiente imagen.
- Python Los usuarios son más leales que los usuarios de R.
- El porcentaje de usuarios de R que cambian a Python es el doble de grande que Python a r.
Diferencia entre R y Python
| Parámetro | R | Python |
|---|---|---|
| Objetivo | Análisis de datos y estadísticas. | Despliegue y producción |
| Usuarios principales | Académico e I+D | Programadores y desarrolladores |
| Flexibilidad | Biblioteca disponible fácil de usar | Fácil de construir nuevos modelos desde cero. Es decir, cálculo matricial y optimización. |
| Curva de aprendizaje | Difícil al principio | Lineal y suave |
| Popularidad del lenguaje de programación. Cambio porcentual | 4.23% en 2018 | 21.69% en 2018 |
| Salario promedio | $99.000 | $100.000 |
| Integración: | Ejecutar localmente | Bien integrado con la aplicación |
| Task | Fácil de obtener resultados primarios | Bueno para implementar algoritmo |
| Tamaño de la base de datos | Manejar tamaño enorme | Manejar tamaño enorme |
| IDE | Rstudio | Spyder, Cuaderno Ipython |
| Paquetes importantes y biblioteca | tidyverse, ggplot2, intercalación, zoo | pandas, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret |
| Desventajas | Lenta Alta curva de aprendizaje Dependencias entre bibliotecas |
No tantas bibliotecas como R |
| Ventajas |
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R o Python Uso
Python ha sido desarrollado por Guido van Rossum, un informático, alrededor de 1991. Python Tiene bibliotecas influyentes para matemáticas, estadística e inteligencia artificial. puedes pensar Python como un jugador puro en Machine Learning. Sin embargo, Python no está del todo maduro (todavía) para la econometría y la comunicación. Python es la mejor herramienta para la integración e implementación del aprendizaje automático, pero no para el análisis empresarial.
La buena noticia es que R ha sido desarrollado por académicos y científicos. Está diseñado para responder problemas estadísticos, aprendizaje automático y ciencia de datos. R es la herramienta adecuada para la ciencia de datos debido a sus poderosas bibliotecas de comunicación. Además, R está equipado con muchos paquetes para realizar análisis de series temporales, datos de panel y minería de datos. Además de eso, no hay mejores herramientas en comparación con R.
En nuestra opinión, si eres un principiante en ciencia de datos con la base estadística necesaria, debes plantearte las siguientes dos preguntas:
- ¿Quiero aprender cómo funciona el algoritmo?
- ¿Quiero implementar el modelo?
Si tu respuesta a ambas preguntas es sí, probablemente comenzarías a aprender Python primero. Por un lado, Python incluye excelentes bibliotecas para manipular matrices o codificar algoritmos. Como principiante, puede ser más fácil aprender a construir un modelo desde cero y luego cambiar a las funciones de las bibliotecas de aprendizaje automático. Por otro lado, si ya conoce el algoritmo o desea comenzar a analizar los datos de inmediato, entonces tanto R como Python están bien para empezar. Una ventaja para R si te vas a centrar en métodos estadísticos.
En segundo lugar, si desea hacer más que estadísticas, digamos implementación y reproducibilidad, Python es una mejor opción. R es más adecuado para su trabajo si necesita escribir un informe y crear un panel.
En pocas palabras, la brecha estadística entre R y Python se están acercando. La mayor parte del trabajo se puede realizar en ambos idiomas. Será mejor que elijas el que se adapte a tus necesidades pero también a la herramienta que utilizan tus compañeros. Es mejor cuando todos habláis el mismo idioma. Una vez que conozca su primer lenguaje de programación, aprender el segundo es más sencillo.
Conclusión
Al final, la elección entre R o Python depende de:
- Los objetivos de su misión: Análisis estadístico o despliegue.
- La cantidad de tiempo que puedes invertir
- La herramienta más utilizada de tu empresa/industria
