Gracias por el A2A.
Desde una perspectiva académica, no es obligatorio aprender Python para Machine Learning. R está diseñado para computación estadística y está más inclinado a explorar el lado matemático del aprendizaje automático. Para la creación rápida de prototipos y trabajar con conjuntos de datos para construir modelos de aprendizaje automático, R es la mejor opción. Las tareas básicas de gestión de datos, como el etiquetado de datos, el llenado de valores perdidos y el filtrado son simples e intuitivas en R.
Desde una perspectiva de empleo, hay trabajos disponibles para quienes conocen Machine Learning en R. En la industria, R se utiliza para el análisis de datos. Los paquetes están disponibles para las etapas de modelado previo, modelado y posmodelado del análisis de datos. Estos paquetes están dirigidos a tareas específicas como la visualización de datos, la regresión continua y la validación del modelo.
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Sin embargo, la mayoría de las empresas prefieren Python por su flexibilidad en el desarrollo de productos. Por lo tanto, aumentará sus posibilidades de conseguir un trabajo si aprende Machine Learning en Python.
Recursos para el aprendizaje automático en R:
- Introducción: Machine Learning en R
- Su primer proyecto de aprendizaje automático en R paso a paso (tutorial y plantilla para proyectos futuros)
- Un tutorial completo para aprender ciencia de datos en R desde cero
- La guía guerrillera para el aprendizaje automático con R
En caso de que haya decidido incursionar en Machine Learning usando Python, aquí hay algunos recursos que puede usar:
Recursos para el aprendizaje automático en Python:
Aprendizaje automático aplicado en Python
Su primer proyecto de aprendizaje automático en Python paso a paso
Tutorial práctico de aprendizaje automático con introducción a Python
7 pasos para dominar el aprendizaje automático con Python
