Realmente depende del tipo de aplicación y varios parámetros asociados a ella.
1) Python es un lenguaje de propósito general que es fácil e intuitivo, mientras que encontrar paquetes en R puede llevar mucho tiempo si no está familiarizado con él. En resumen, si tiene menos tiempo para codificar Python sería una mejor opción.
2) R tiene un rico ecosistema de paquetes de vanguardia y comunidad activa. CRAN (Comprehensive R Archive Network) es un gran repositorio R de paquetes R que es comparativamente enorme que PyPi (Índice de paquetes Python)
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3) R es más útil cuando el análisis de datos requiere un servidor individual, mientras que Python es más útil cuando el análisis debe incorporarse en aplicaciones web, etc.
4) Python es una buena herramienta para implementar algoritmos, ya que es un lenguaje de programación completo, mientras que R es preferible cuando se deben desarrollar modelos estadísticos.
5) Python también se usa en sistemas embebidos, mientras que R se limita además a desarrollar un modelo estadístico para visualizar conjuntos de datos.
6) R es relativamente lento, ya que tiene muchos paquetes de código abierto (mayor que Python).
7) No estoy familiarizado con Matlab ya que los algoritmos son propietarios, pero lo he usado para el procesamiento de señal digital e imagen en algunos cursos académicos.
8) Mathworks (Matlab) impone restricciones en la portabilidad del código, la capacidad de ejecutar su código en la computadora de otra persona. Puede ejecutar su aplicación “compilada” utilizando el Matlab Component Runtime (MCR), pero su aplicación portbale debe coincidir exactamente con la versión del MCR instalado, lo que puede ser una molestia teniendo en cuenta que Matlab lanza una nueva versión cada 6 meses.
9) Matlab es bastante costoso, lo que significa que el código escrito en Matlab solo puede ser utilizado por personas con fondos suficientes para comprar una licencia.
10) Matlab podría ser más fácil para los principiantes, porque los paquetes tienen casi todo lo que necesita, mientras que en Python necesita instalar paquetes adicionales y un IDE. Tiene una gran comunidad científica; Se utiliza en muchas universidades.
¡Lo llamaría un TIE entre R y Python!
Realmente se reduce a R y Python cuando se trata de ciencia de datos. Dependiendo de los diversos parámetros (como: tiempo disponible, conocimiento previo del idioma, facilidad de uso, etc.) para ejecutar con éxito un proyecto o investigación, se debe elegir entre R y Python.
