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 los mineros de datos y estadísticos para el desarrollo de 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 posibles, desde la ciencia y la medicina hasta la ingeniería y los negocios. Sin embargo, la tecnología no está exenta de una buena cantidad de desventajas. R no es particularmente un lenguaje de programación 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 así alcanzar la cantidad de buenas bibliotecas estadísticas disponibles en R. Pero cuál de estos idiomas es fácil de usar y mejor para aprender?

¿Qué es "R"?

R es un poderoso lenguaje de programación de código abierto con aspectos de ambos lenguajes de programación funcional y orientado a objetos (OO). R es más que un simple programa de computadora; Es un entorno de programación estadística y lenguaje para computación estadística y gráficos. Comenzó como un proyecto de investigación por Ross Ihaka y Robert Gentleman a principios de la década de 1990 y para 1995, el programa se había convertido en una fuente abierta, lo que significaba que cualquiera podía modificar o alterar el código de forma totalmente gratuita. La primera versión fue lanzada en 2000. Desde entonces, se ha utilizado en todas las disciplinas concebibles desde la ciencia hasta la ingeniería. Técnicamente, es tanto un lenguaje en estadística como software informático y analítico con una utilidad significativa 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.

Que es python?

Python es otro lenguaje de programación orientado a objetos de alto nivel ampliamente utilizado en computación científica y numérica. Se usa en el lado del servidor debido a sus múltiples paradigmas de programación que involucran 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 los ochenta. Fue originalmente 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 utilizados por la comunidad. También es uno de los lenguajes más utilizados en la ciencia de datos, después de 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 el análisis de datos y estadísticas, 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 simple programa de computadora; es un entorno y lenguaje de programación estadística para computación estadística y gráficos que parece ser mucho mejor en la visualización de datos. El término entorno en R caracteriza un sistema totalmente planificado y coherente, en lugar de una acumulación incremental de herramientas específicas e inflexibles con otro software de análisis de datos como Python.

2. 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 el 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 todo lo que R hace. Es conocido por su sintaxis fácil de entender que hace que la codificación y la depuración sean mucho más fáciles que con otros lenguajes de programación.. 

3. Ambiente de lenguaje 

- Las IDE integran varias herramientas específicamente diseñadas 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 populares son Spyder, Atom, PyCharm, IPython Notebook, Eclipse + PyDev, y más. Algunos de los populares IDE de R incluyen RStudio, RKWard, R Commander, Emacs + ESS y más. Los paquetes populares incluyen Stringr, Zoo, Dpylr, Data.table, etc..

4. Flexibilidad en R y Python

 - R es un lenguaje de programación y un entorno funcional pero sofisticado para la computación estadística y los gráficos. Es fácil de recoger y tiene una gran cantidad de paquetes que se ocupan particularmente del análisis de datos. Como es de código abierto, proporciona más flexibilidad que, de hecho, brinda la capacidad de extender y modificar la funcionalidad analítica a las necesidades de su organización. Python se puede usar para desarrollar aplicaciones de GUI y aplicaciones web, y como 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: Tabla de comparación

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 de ciencia de datos tradicionales. R tiene una curva de aprendizaje empinada y las personas sin experiencia previa tendrían dificultades para entender 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 así alcanzar la cantidad de bibliotecas estadísticas disponibles en R.