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Existe un debate muy candente sobre el tema de qué lenguaje es más adecuado para la ciencia de datos: R o Python. La respuesta es ambas. La gente a menudo se confunde al comparar las características de R y Python, pero debemos entender que las características por sí solas no pueden definir la idoneidad de ningún lenguaje. Tanto R como Python tienen sus propias características específicas adecuadas para aplicaciones de análisis y ciencia de datos. Puede haber algunas situaciones en las que un idioma es más preferido que el otro, pero eso no significa que el otro idioma sea inútil. (Para obtener más información sobre la ciencia de datos, consulte 7 Pasos para aprender minería de datos y ciencia de datos).
¿Qué son R y Python?
R es un lenguaje de código abierto que se desarrolló a mediados de la década de 1990 como una variación del lenguaje S. Fue desarrollado por Robert Gentleman y Ross Ihaka. Fue diseñado para optimizar la experiencia de programación. Hoy en día, se está utilizando ampliamente para investigación, empresas y académicos. Debido a su uso en muchos campos, es uno de los lenguajes de programación estadística más populares. Es bastante simple de usar, pero puede ser un poco difícil para aquellos completamente nuevos en la programación. Sin embargo, pueden aprender más de los diferentes recursos disponibles en Internet.
Python fue creado a principios de la década de 1990 por Guido Van Rossum. Se centra en la facilidad de codificación y una mayor adaptabilidad. Python está siendo ampliamente utilizado por aquellos programadores que desean tener un mayor control sobre los códigos que crean para un análisis de datos más rápido y eficiente. También se utiliza para técnicas estadísticas especiales en su código para que funcione aún más rápido. El lenguaje de programación es muy fácil de usar y aprender. También es muy flexible y puede usarse para crear exactamente lo que el usuario quiere crear.
