{"id":260,"date":"2016-03-27T11:30:53","date_gmt":"2016-03-27T09:30:53","guid":{"rendered":"https:\/\/preblogs.deusto.es\/bigdata\/?p=260"},"modified":"2016-03-27T11:32:31","modified_gmt":"2016-03-27T09:32:31","slug":"r-vs-python-para-el-analisis-de-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/r-vs-python-para-el-analisis-de-datos\/","title":{"rendered":"R vs. Python para el an\u00e1lisis de datos en proyectos de Big Data"},"content":{"rendered":"

Cuando abrimos este blog, dedicamos una entrada a comparar diferentes herramientas anal\u00edticas. En su d\u00eda, hablamos de SAS, R y Python<\/a>, mostrando la experiencia que ten\u00eda en el manejo de las tres\u00a0de nuestro profesor Pedro G\u00f3mez. Desde entonces, han aparecido varias noticias y reflexiones comparando especialmente dos de ellas: R y Python. DataCamp public\u00f3 hace unos meses la infograf\u00eda<\/a> que ponemos al final de este art\u00edculo comparando ambas.<\/p>\n

El an\u00e1lisis de datos<\/strong>, obviamente, es una parte nuclear de cualquier proyecto de Big Data<\/strong>. El an\u00e1lisis de los diferentes flujos de datos<\/strong> y su combinaci\u00f3n<\/strong> para obtener nuevos patrones, tendencias, estructuras, etc. se puede realizar con diferentes herramientas y lenguajes de programaci\u00f3n. La elecci\u00f3n de estas \u00faltimas es una cuesti\u00f3n en muchas ocasiones de gustos, de preferencias, pero tambi\u00e9n en otras ocasiones, objeto de detallados\u00a0an\u00e1lisis<\/strong>.<\/p>\n

La infograf\u00eda que hoy nos acompa\u00f1a agrega m\u00faltiples fuentes<\/strong> que comparan R y Python<\/strong>. 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<\/strong>,\u00a0disciplina que ya describimos en una entrada anterior<\/a>. \u00a0Las debilidades y fortalezas<\/strong> que se muestran, as\u00ed como sus ventajas y desventajas<\/strong>, puede ayudaros a la hora de seleccionar el mejor lenguaje de programaci\u00f3n para vuestro problema dado. Y es que, como solemos decir, cada proyecto, cada problema, cada contexto de empresa, es diferente<\/strong>, por lo que dar sugerencias absolutas suele resultar complicado.<\/p>\n

Dado que suele ser un factor bastante determinante, de entre las m\u00faltiples caracter\u00edsticas\u00a0para la toma de decisi\u00f3n, cabe destacar que ambos lenguajes gozan de una amplia comunidad de desarrollo<\/strong>. En este sentido, ninguna diferencia. Quiz\u00e1s lo que mejor caracteriza a cada uno de los lenguajes, es la frase que destacan los que elaboraran la infograf\u00eda:<\/p>\n

\n

\u201cPython is often\u00a0praised<\/a>\u00a0for being a general-purpose language with an easy-to-understand syntax and R\u2019s functionality is developed with statisticians\u00a0in mind, thereby giving\u00a0it\u00a0field-specific advantages<\/a>\u00a0such as\u00a0great features for data visualization\u201d<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n

Os dejamos con la infograf\u00eda para que pod\u00e1is por vuestra seguir conociendo mejor cada uno de los dos: R vs. Python o Python vs. R. Seguiremos de cerca la evoluci\u00f3n de ambos.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Cuando abrimos este blog, dedicamos una entrada a comparar diferentes herramientas anal\u00edticas. En su d\u00eda, hablamos de SAS, R y Python, mostrando la experiencia que ten\u00eda en el manejo de las tres\u00a0de nuestro profesor Pedro G\u00f3mez. Desde entonces, han aparecido varias noticias y reflexiones comparando especialmente dos de ellas: R y Python. 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