Hola mundo en esta entrada vamos a ver algunas diferencias estre estos softwares para hacer ciencia de datos.
Esta entrada sirve de transición entre las series de R y Python para data science. Espero te anime a seguir aprendiendo
Qué es R y Python?
Por un lado, R es un software para análisis estadísticos y gráficas mientras que python es un lenguaje de programación de propósito general (ya vamos a ver un poco más a qué nos referimos con eso).
Sin embargo, el eje sobre el que va a girar este vídeo es que ambos son herramientas que vamos a utilizar para lograr obtener valor a partir de los datos esa es toda nuestra primicia.
Vamos a ver. En primer lugar podemos hablar de la dificultad del aprendizaje.
Dificultad de aprendizaje
En mi caso, R fue más sencillo de aprender pero esto lo veo porque yo vengo de un mundo de matemáticas y estadística en donde estamos muy acostumbrados a trabajar con los datos análisis y hacer cosas como pruebas de hipótesis o regresión
por otro lado para esto me costó un poco más aprenderlo porque a la hora de meterme en el lenguaje me tocó aprender cosas como programación orientada a objetos métodos clases y otros conceptos con los cuales no era familiar para mí
Por eso creería que si vienes del mundo de programación, python puede ser la opción más sencilla de aprender para ciencias de datos.
Sin embargo creo que ambos lenguajes son sencillos. Ya digamos que ha pasado un tiempo en el que he podido trabajar con ambos lenguajes creo que son mucho más fáciles de aprender considerando otras propuestas como pudieran ser java cobol c++ o incluso otros mucho más complicados
Así que este sería el primer punto que yo tomaré en cuenta para diferenciar R y python y cómo pueden complementarse.
Objetivo de uso de datos
El segundo punto que creo que es fundamental para decidir que el lenguaje mejor para ti es el objetivo del uso de datos. Con esto, me refiero a que R es bueno para hacer análisis estadísticos y reportes en general.
Por otro lado, si lo que te llama la atención es construir software, la ingeniería, procesos de datos donde descargas, transformas, cargas para hacer luego un producto de datos que pueda funcionar en alguna empresa o al público entonces puede ser de más interés para ti aprender python.
También considero que python es mucho mejor para integrarse con otros programas como pudiera ser el caso de spark o algún tipo de desarrollo web.
En tercer punto que creo que puede ser importante para decidir si para ti es mejor r o python o cuál de los dos el mejor lenguaje es el tipo de persona que lo va a usar
Tipo de persona que lo utilizan
Aquí voy a poner dos perfiles el primero sería más de investigación. En este sentido, R es utilizado por académicos o científicos para obtener mayor conocimiento acerca de sus estudios ya sea en biología, psicología, matemática o alguna otra rama del conocimiento.
También es utilizado por analistas de negocio o el área de business intelligence para también sacar información que pueda ser útil para las altas directivos de la empresa tomar alguna decisión de negocio.
Por otro lado, consideró que python es más utilizado en lo que tiene que ver con ingeniería de software e ingeniería de datos. Con esto, me refiero a cosas como los procesos de extracción, transformación y carga (ETL en inglés). En donde el interés es, quizás, ir a muchas fuentes de datos todas ellas integrarla y transformarla en cierta forma para dar un auto mucho más valioso.
Esto pudieran ser casoss como el de netflix o el de google que toman un montón de información para recomendarte ciertas cosas
Conclusión
Entonces dependiendo del perfil en el que tú te veas puede ser más conveniente o puede ser mejor lenguaje para ti o python ahora así que con estas tres ideas de la que hemos hablado tiene un montón de información para poder decidir que lenguaje es mejor.
Espero que te lleves algo útil de esta entrada! Te mando un saludo donde quiera que estés