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R vs. Python para el análisis de datos en proyectos de Big Data

Cuando abrimos este blog, dedicamos una entrada a comparar diferentes herramientas analíticas. En su día, hablamos de SAS, R y Python, mostrando la experiencia que tenía en el manejo de las tres de nuestro profesor Pedro Gómez. Desde entonces, han aparecido varias noticias y reflexiones comparando especialmente dos de ellas: R y Python. DataCamp publicó hace unos meses la infografía que ponemos al final de este artículo comparando ambas.

El análisis de datos, obviamente, es una parte nuclear de cualquier proyecto de Big Data. El análisis de los diferentes flujos de datos y su combinación para obtener nuevos patrones, tendencias, estructuras, etc. se puede realizar con diferentes herramientas y lenguajes de programación. La elección de estas últimas es una cuestión en muchas ocasiones de gustos, de preferencias, pero también en otras ocasiones, objeto de detallados análisis.

La infografía que hoy nos acompaña agrega múltiples fuentes que comparan R y Python. Por eso mismo, nos ha resultado interesante para compartir con vosotros. Compara ambos lenguajes desde una perspectiva de la Ciencia de Datos, o Data Science, disciplina que ya describimos en una entrada anterior.  Las debilidades y fortalezas que se muestran, así como sus ventajas y desventajas, puede ayudaros a la hora de seleccionar el mejor lenguaje de programación para vuestro problema dado. Y es que, como solemos decir, cada proyecto, cada problema, cada contexto de empresa, es diferente, por lo que dar sugerencias absolutas suele resultar complicado.

Dado que suele ser un factor bastante determinante, de entre las múltiples características para la toma de decisión, cabe destacar que ambos lenguajes gozan de una amplia comunidad de desarrollo. En este sentido, ninguna diferencia. Quizás lo que mejor caracteriza a cada uno de los lenguajes, es la frase que destacan los que elaboraran la infografía:

Python is often praised for being a general-purpose language with an easy-to-understand syntax and R’s functionality is developed with statisticians in mind, thereby giving it field-specific advantages such as great features for data visualization”

Os dejamos con la infografía para que podáis por vuestra seguir conociendo mejor cada uno de los dos: R vs. Python o Python vs. R. Seguiremos de cerca la evolución de ambos.