Comparativa de los leguajes de programación R y Python como opciones para análisis de datos
Desde la segunda mitad del siglo XIX, la analítica de datos ha venido creciendo en importancia para las empresas de todos los sectores y hoy día ha llegado a llamar la atención de muchos. A la par del desarrollo del análisis de datos como tal, también se han ido desarrollando herramientas que apoyan, facilitan y mejoran los resultados de este proceso. Como Analistas de datos, debemos conocer estas herramientas y hasta llegar a dominar alguna.
Dentro de la clasificación de “herramientas” entran softwares especializados, máquinas, técnicas y, lo que será de interés en este escrito, los lenguajes de programación. Estos últimos pueden reunir varios de los elementos anteriores para brindar un espacio en el que el analista de datos pueda recopilar, limpiar, transformar y visualizar los datos, para posteriormente modelar otras herramientas automatizadas que reduzcan la repetición de las tareas y entreguen resultados precisos.
En la actualidad contamos con muchos lenguajes de programación y softwares especializados, que reducen la carga de trabajo que antes recaía sobre el analista. Cada año las tendencias cambian en cuanto al uso o la preferencia que tengan los analistas hacia un lenguaje u otro.
En la Figura 1, observamos dos lenguajes de interés, Python y R. La popularidad de cada uno ha crecido en tiempos diferentes, pero es evidente que siguen siendo relevantes para la comunidad de analistas. ¿Cuál es el mejor? Esto dependerá del propósito para el que utilizaremos el lenguaje. Ambos lenguajes presentan una curva de aprendizaje suave, pero la ventaja de Python en cuanto sintaxis es mayor. Otro indicador que puede influenciar nuestra decisión es el tamaño de la comunidad de usuarios detrás de cada lenguaje, en este caso, Python vuelve a tener ventaja. Este tema es importante porque nos da indicios sobre el apoyo que tendremos a la hora de buscar soluciones a errores, o la tranquilidad de que los paquetes se mantengan actualizados y seguros.
Estos lenguajes no se concibieron con el mismo propósito, por ende, es necesario conocer en qué campos o tareas tienen ventajas.
| Python es mejor para… | R es mejor para… |
| Desempeñar tareas no estadísticas, como el desarrollo de flujos de trabajo, web scraping e integraciones de datos | Aprovechar su ecosistema robusto de paquetes estadísticos |
| Manejar cantidades masivas de datos | Crear gráficos y visualizar datos |
| Construir modelos de aprendizaje profundo | Construir modelos estadísticos |
Una lista de preguntas cortas nos confirmará cuál es el lenguaje apropiado para nosotros, como individuos o empresas:
- ¿Se tiene experiencia de programación? Si no la tiene, Python será más sencillo y rápido de aprender. Con R también se puede empezar rápido, pero tomará más tiempo llegar a ser considerado un experto.
- ¿Qué problemas se intenta resolver? R es más indicado para aprendizaje estadístico, mientras pyhton es mejor opción para aprendizaje de máquinas y modelos a gran escala.
- ¿Qué tan importantes son las gráficas y visualizaciones? Las aplicaciones de R son ideales para las visualizaciones de datos. Python, por otro lado, es mejor a la hora de integrarlo con otras aplicaciones.
Hoy día muchas empresas también combinan ambas herramientas, de hecho, se pueden realizar análisis exploratorios de los datos en R y más tarde integrar Python para la generación de aplicaciones y automatización.
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