¿Cómo se compara Python con R para el análisis de datos y el aprendizaje automático?

R y Python son lenguajes de código abierto utilizados en una amplia gama de campos de análisis de datos. Su principal diferencia es que R se ha orientado tradicionalmente hacia el análisis estadístico, mientras que Python es más generalista.

Ambos Los lenguajes han desarrollado ecosistemas sólidos de herramientas y bibliotecas de código abierto que ayudan a los científicos de datos de cualquier nivel a realizar más fácilmente el aprendizaje automático y el trabajo de análisis de datos.

La diferencia entre el aprendizaje automático y el análisis de datos es,

El aprendizaje automático prioriza la precisión predictiva sobre la interpretabilidad del modelo.

El análisis de datos enfatiza la interpretabilidad y la inferencia estadística.

Python para aprendizaje automático y análisis de datos

• La sintaxis de Python es más similar a otros lenguajes, por lo que si tiene algo de experiencia en programación no encontrará muchos problemas.
• Cuando termine su proyecto de aprendizaje automático o análisis de datos, y planee pasar a proyectos en otros campos, puede ser una buena idea quedarse con Python para que no necesite aprender un nuevo idioma.
• Cuando las tareas de análisis de datos deben integrarse con aplicaciones web, puede continuar utilizando Python en lugar de integrarse con otro idioma.
• La curva de aprendizaje para ambos idiomas es aproximadamente la misma. Sin embargo, si el objetivo es superar los conceptos básicos del aprendizaje automático y el análisis de datos, Python es probablemente una mejor opción.

R para aprendizaje automático y análisis de datos

• R se ha utilizado principalmente en la academia y la investigación. R fue escrito por estadísticos y se nota: las tareas básicas de gestión de datos son muy fáciles.
• El etiquetado de datos, el llenado de valores perdidos y el filtrado son todos simples e intuitivos en R, lo que enfatiza el análisis de datos, estadísticas y modelos gráficos fáciles de usar.
• Tiene un gran soporte estadístico en general. Representa la forma en que los estadísticos piensan bastante bien.
• El ecosistema de paquetes de modelos estadísticos para R es mucho más poderoso.
• Para los programadores principiantes, R facilita el trabajo exploratorio que Python porque los modelos estadísticos se pueden escribir con solo unas pocas líneas de código.
• La respuesta más cercana de R a los pandas es probablemente dplyr, pero es más limitada que los pandas. Eso puede sonar negativo, pero dplyr tiene el beneficio de estar más enfocado, lo que hace que descubrir cómo realizar una tarea sea mucho más fácil. Dplyr también es más legible que los pandas.

Elegir tu idioma

Dado que R fue construido como un lenguaje estadístico, tiene una excelente herramienta de análisis de datos, pero es bastante limitado en términos de lo que puede lograr más allá del análisis de datos.

Tanto Python como R tienen excelentes paquetes para mantener algún tipo de paridad con el otro, independientemente del problema que intente resolver. Hay tantos IDE, distribuciones, algoritmos y módulos para R & Python que tampoco puede fallar.

Pero si está buscando un lenguaje de programación flexible, extensible y multipropósito que también se destaque tanto en el aprendizaje automático como en el análisis de datos, Python es la opción clara.

¡Espero que encuentres esto útil!

¡¡¡Salud!!!