¿Qué lenguaje de programación es más importante para la ciencia de datos? ¿Pitón o R? Análisis señalan que Python es el lenguaje de programación más popular del mundo y R ocupa el quinto lugar en este ranking.
Pero eso no significa que aprender R no tenga beneficios. Clasificaría el uso de estos lenguajes según la cualificación buscada. Para un trabajo como analista de datos o científico, R sería la mejor opción. Python es una mejor opción para la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
R FUNCIONA MEJOR PARA EL ANÁLISIS DE DATOS (CIENTÍFICOS)
En pocas palabras, tanto los analistas de datos como los científicos están interesados en las relaciones entre las variables individuales y su importancia. Por ejemplo, un analista de datos está interesado en qué tan fuerte y significativamente cada factor individual es responsable de que una persona tenga sobrepeso: dieta, genes, deporte, etc.
Para construir un modelo que determine la importancia de estos factores, R es una mejor alternativa que Python. Python no es una buena opción, especialmente para modelos estadísticos más complejos.
En el campo del análisis de datos, muchos científicos utilizan paquetes de software estadístico como MATLAB, STATA, WOLFRAM, que no son gratuitos. La ventaja de estos sistemas es que tienen una base preconstruida de muchos modelos estadísticos muy complejos. Como resultado, como científico, no tengo que programar todo el modelo desde cero y puedo acceder a ciertos patrones prefabricados.
Esta es una enorme ventaja porque (por ejemplo) un investigador médico no puede y no quiere tratar con entradas de matrices especiales. En este caso, es más importante y eficiente si se centra en la experiencia y la modela matemáticamente en consecuencia. R como lenguaje de programación también fue desarrollado conjuntamente por la comunidad científica y, por lo tanto, tiene muchos modelos complejos listos para usar a los que pueden acceder los científicos y analistas. R tiene la ventaja adicional de que es gratuito.
Ventajas de R de un vistazo:
- comunidad científica sólida (de mujeres científicas para científicas)
- muy buenas plantillas preprogramadas (paquetes) para trabajos científicos
- gratis
Uno busca en vano soluciones estadísticas especiales listas para usar en Python. Al menos así ha sido mi experiencia. Por ejemplo, si quisiera diseñar un modelo más complejo, a menudo tendría que empezar desde cero en Python y calcular las matrices. Esto sería demasiada molestia. En esta área, esta ronda gana claramente a R como lenguaje de programación.
PYTHON FUNCIONA MEJOR PARA EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
Python, por otro lado, es el lenguaje de elección para la ciencia de datos y específicamente para el aprendizaje automático. El desarrollo de software clásico simplemente juega un papel importante en estas áreas. Aunque, por supuesto, es posible que R cierre esta brecha en algún momento.
La tendencia en el campo de los "datos" se está moviendo claramente hacia la ciencia de datos y especialmente hacia el aprendizaje automático.
Los científicos de datos y los ingenieros de datos a menudo trabajan con otros desarrolladores de software en productos de software. Aquí es mejor tener algunas habilidades de desarrollo de software y Python es ideal para esto. Python es un lenguaje de programación de desarrolladores de software para desarrolladores de software. Todas las grandes empresas tecnológicas como Google, FACEBOOK o Netflix utilizan Python en sus aplicaciones (ejemplos de empresas que utilizan Python: aquí ).
En consecuencia, Python tiene muchas soluciones de software preconstruidas (marcos) para desarrolladores de software y científicos de datos. Esta es la razón por la que los productos de software creados en Python se pueden integrar más rápidamente en el software de la empresa.
Esta es también la razón más importante: en el área de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, los marcos de trabajo de Python son simplemente mucho más avanzados. Los más importantes aquí son scikit-learn, Pandas, PyTorch y TensorFlow. Python también está a la vanguardia en el área del procesamiento del lenguaje natural.
Cada vez más desarrolladores están trabajando en el desarrollo de marcos de aprendizaje automático. Por esta razón, el soporte también es mejor y los nuevos productos se crean más rápido.im
Ventajas de Python de un vistazo:
- Fuerte comunidad de aprendizaje automático de desarrolladores (por ejemplo, para PyTorch)
- Frameworks especiales de Python para aprendizaje profundo y procesamiento de lenguaje natural
- Se integra fácilmente en otros productos de software
- Especialmente diseñado para el desarrollo de software.
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