Data Science es un campo emocionante para trabajar, que combina habilidades estadísticas y cuantitativas avanzadas con la capacidad de programación del mundo real. Hay muchos lenguajes de programación potenciales en los que el aspirante a científico de datos podría considerar especializarse.
R y Python son los dos lenguajes de programación más populares utilizados por analistas de datos y científicos de datos. Ambos son gratuitos y de código abierto: R para análisis estadísticos y Python como lenguaje de programación de propósito general.
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R
· Excelente gama de paquetes de alta calidad, específicos de dominio y de código abierto. R tiene un paquete para casi todas las aplicaciones cuantitativas y estadísticas imaginables. Esto incluye redes neuronales, regresión no lineal, filogenética, trazado avanzado y muchos, muchos otros.
· La instalación base viene con funciones y métodos estadísticos integrados muy completos. R también maneja el álgebra matricial particularmente bien.
· La visualización de datos es una fortaleza clave con el uso de bibliotecas como ggplot2.
PITÓN
· Es un lenguaje de programación general muy popular y de uso general. Tiene una amplia gama de módulos especialmente diseñados y soporte comunitario. Muchos servicios en línea proporcionan una API de Python.
· Python es un lenguaje fácil de aprender. La baja barrera de entrada lo convierte en un primer lenguaje ideal para aquellos nuevos en la programación.
· Paquetes como pandas, scikit-learn y Tensorflow hacen de Python una opción sólida para aplicaciones avanzadas de aprendizaje automático.
La clave aquí es comprender sus requisitos de uso en términos de generalidad frente a especificidad, así como su estilo de desarrollo personal preferido de rendimiento frente a productividad.
Python es mejor para la manipulación de datos y tareas repetidas, mientras que R es bueno para el análisis ad hoc y la exploración de conjuntos de datos.
Otra ventaja de Python es que es un lenguaje de programación más general: para aquellos interesados en hacer más que estadísticas, esto es útil para construir un sitio web o dar sentido a las herramientas de línea de comandos. La forma en que funciona Python refleja la forma en que piensan los programadores de computadoras. R, por otro lado, refleja sus orígenes en las estadísticas.
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Al final, depende de ti, de qué idioma te hace sentir como en casa y retoma ese idioma y continúa con tu viaje en Data Science.
¿Tiene usted alguna pregunta?
Espero que esto te ayude a saber por qué Python es una primera opción para la ciencia de datos. Si aún quieres orientación, puedes enviarme un mensaje. Te ayudaré con tus dudas.
