Python vs R: Cuál es mejor para la ciencia de datos

A medida que la ciencia de datos se vuelve fundamental para cada organización, también se ha vuelto igual de importante determinar las herramientas adecuadas para dominarla. Los dos lenguajes más populares para abordar problemas de ciencia de datos son Python y R. Ambos lenguajes de programación son de código abierto y cuentan con grandes comunidades. Sin embargo, Python y R también tienen sus propias fortalezas únicas en la ciencia de datos, lo que dificulta decidir cuál usar.

Diferencias principales entre R y Python

R es un entorno interactivo de código abierto para realizar análisis estadísticos. En realidad, no es un lenguaje de programación en absoluto, pero incluye un lenguaje de programación para ayudar con el análisis.

Como se describe en el sitio del proyecto R, "R es un conjunto integrado de instalaciones de software para la manipulación de datos, el cálculo y la visualización gráfica, que incluye ... una colección grande, coherente e integrada de herramientas intermedias para el análisis de datos...". Aunque no fue la primera herramienta de este tipo, R fue uno de los primeros en la ciencia de datos y ha sido fundamental en el ámbito académico durante mucho tiempo.

Por otro lado, Python es un lenguaje de programación de alto nivel, de código abierto, interpretado y orientado a objetos, según el sitio web oficial del proyecto. Sin embargo, esta definición no le hace justicia. Python es un lenguaje de propósito general fácil de aprender que a menudo es el primer lenguaje que un desarrollador aprende, ya que ha sido utilizado durante mucho tiempo como lenguaje de enseñanza.

"Es fácil de usar, fácil de aprender, los niños lo usan, los no programadores lo aprenden en un fin de semana", dijo en una ocasión el CEO de Anaconda, Peter Wang. "Esto no es accidental, ha sido una parte fundamental del diseño desde el principio y es algo intencional".

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Como correlato cercano, Python también ha sido excelente como lenguaje de unión. Como enfatiza la analista de RedMonk, Rachel Stephens, "En ese sentido, tiene mucho sentido para las empresas invertir en Python como una forma de invertir en su código establecido". Python, en otras palabras, ayuda a las empresas a incorporar su código heredado en sus aspiraciones más recientes de hacer ciencia de datos.

Quizás aquí es donde destaca el beneficio principal de Python para la ciencia de datos: Todo el mundo lo conoce.

"Python es el segundo mejor lenguaje para todo", dijo Van Lindberg, asesor jurídico del Python Software Foundation. "R puede ser el mejor para estadísticas, pero Python es el segundo... y el segundo mejor para aprendizaje automático, servicios web, herramientas de shell, y (inserte aquí el caso de uso)".

Lindberg podría estar minimizando la fortaleza de Python en algunas áreas; claramente no siempre es el segundo mejor, pero su punto es correcto en términos generales: "Si quieres hacer más que solo estadísticas, entonces la amplitud de Python es una gran ventaja".

En otras palabras, Python es lo suficientemente bueno como para que los desarrolladores y otros elijan usarlo para una amplia gama de casos de uso. Python, al igual que Java, es un lenguaje de programación de propósito general; sin embargo, a diferencia de Java, es bastante fácil de aprender y de usar. Por lo tanto, se utiliza para todo tipo de cosas, lo que lleva a un "crecimiento explosivo", como una vez lo describió Wang. No sorprende entonces que si analizamos el crecimiento y el declive relativo entre Python y R en las ofertas de trabajo para científicos de datos, desde 2019 hasta 2021, como lo hizo Terence Shin, queda claro que Python está ganando en detrimento de R.

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

Aunque Python ha demostrado ser más popular que R, eso no significa que siempre sea mejor. Como ocurre con la mayoría de las cosas en tecnología, depende de lo que esperes lograr. Aunque Python tiene una curva de aprendizaje más baja y facilita ser productivo, el enfoque no estándar de R puede resultar complicado de aprender. Sin embargo, para algunas tareas, vale la pena invertir en aprender R. Y, por supuesto, para algunas cosas, como la minería de datos y la visualización básica de datos, probablemente estés bien con cualquiera de los dos.

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La elección, sin embargo, debe surgir del problema que intentas abordar, así como de las inversiones a largo plazo que tú y tu empresa planean hacer.

Por ejemplo, R es más adecuado para cálculos estadísticos y visualización de datos, ya que está diseñado específicamente por estadísticos para análisis estadísticos y numéricos de grandes conjuntos de datos. No necesitas escribir mucho código en R para llevar a cabo análisis estadísticos profundos y visualización de datos.

También ocurre que, para algunas áreas como las ciencias de la vida, los paquetes de R podrían estar especialmente bien desarrollados, lo que hace que R sea una buena opción. Mucho depende de lo que estás construyendo y de tu experiencia. Como dijo Ryan Hobson, socio de Align BI, en una entrevista, "Creo que R es un lenguaje más fácil para los estadísticos que tal vez no tienen una formación en programación".

Pero es precisamente esa "formación en programación" la que hace que Python sea el claro ganador para los desarrolladores o cualquier otra persona interesada en big data, inteligencia artificial (IA) y algoritmos de aprendizaje profundo.

"Python tuvo un alcance más amplio [que R] desde el principio [con enfoque en ingeniería y ciencia] integrado en su núcleo", dijo Wang. Es objetivamente cierto que Python es mucho más popular, en una amplia gama de casos de uso, que R, y esta popularidad sigue creciendo.

Además, la naturaleza misma de la ciencia de datos está cambiando.

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"También ha habido una expansión más allá de lo que tradicionalmente era un equipo exclusivo de científicos de datos; por ejemplo, en Netflix, tenemos el rol de Gerente de Producto de Algoritmos", señaló Christine Doig, directora de innovación para experiencias personalizadas en Netflix. "Existe una mayor integración con el equipo de diseño y con los equipos creativos".

Esa expansión de la especialización en ciencia de datos argumenta a favor de una mayor variedad de personas que ayuden con la carga de trabajo, lo que a su vez favorece a un lenguaje como Python que se utiliza de manera más generalizada.

Por lo tanto, surge una pregunta muy real acerca de si vale la pena invertir en R para resolver un conjunto de casos de uso relativamente estrecho en lugar de Python, que permite a una organización abordar una amplia variedad de casos de uso. La respuesta puede ser sí, pero debes considerarlo cuidadosamente.

O tal vez simplemente debas esperar. Después de todo, las comunidades de R y Python están mejorando activamente sus respectivas capacidades, agregando paquetes y bibliotecas para profundizar y ampliar su utilidad. En esta área, sin embargo, la ventaja la tiene Python, tanto por el tamaño relativo de su comunidad, como por su pedigrí en cuanto a código de unión.

Según Wang, es muy posible que en lugar de reemplazar a R en algunos casos de uso, "alguien construirá una envoltura agradable en Python para acceder a algunas capacidades de R". En otras palabras, no es difícil imaginar que Python adopte esos elementos nativos de R, para que los desarrolladores y científicos de datos no tengan que elegir.

Tanto R como Python sirven bien a sus respectivas audiencias. Sí, la comunidad de Python es mucho más grande y es más probable que integre paquetes de R en su ecosistema, en lugar de al revés, pero qué lenguaje utilizarás puede ser una cuestión de "y", no de "o".

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