Tal vez le haya fascinado la idea de utilizar grandes cantidades de datos para ayudar a las personas a resolver problemas en los negocios, la medicina o las finanzas. O tal vez le gustarìa implementar modelos de aprendizaje profundo que puedan conducir automòviles o procesar palabras habladas. De una forma u otra, ha decidido que quiere introducirse en la ciencia de datos , y ahora siente curiosidad por saber qué idioma deberìa aprender. para comenzar como cientìfico de datos. Si realiza alguna investigaciòn, verá rápidamente que Python y R son los dos lenguajes de programaciòn más populares para el tìtulo de " Mejor lenguaje para ciencia de datos & rsquo ;. Siga leyendo para conocer la visiòn de Career Karma sobre qué idioma debe aprender. & Nbsp;
Python es un lenguaje robusto, flexible, orientado a objetos y de propòsito general que ha encontrado aplicaciòn en casi todo en este momento. También es un lenguaje com√∫nmente recomendado para principiantes porque es relativamente fácil de aprender y se puede usar para muchas cosas. & Nbsp;
Hace solo unos a√±os, Python no tenìa muchos Bibliotecas creadas especìficamente para análisis de datos, inteligencia artificial o aprendizaje automático. Esos dìas han quedado atrás. Ahora existen bibliotecas de Python y paquetes de software para estas y muchas otras tareas relacionadas, incluidos favoritos como Sklearn, que hacen que la creaciòn de modelos de aprendizaje automático sea extremadamente sencilla. & Nbsp;
Debido a que el còdigo Python es menos especializado y tiene una enorme comunidad, las aplicaciones de ciencia de datos creadas con él tienden a ser más fáciles de mantener. Tiene un alcance más general, en términos de su popularidad y potencial laboral . Python es el segundo lenguaje más popular para trabajos de ciencia de datos, y está varios puntos por delante de R (ambos son superados por SQL). & Nbsp;
R para Data Science & nbsp;
¿Por qué los piratas nunca aprenden Python? Solo les gusta usar " Arrrrr! & Rsquo;. & Nbsp;
Los investigadores han pasado dos décadas construyendo el lenguaje R de còdigo abierto y su ecosistema para la tarea especìfica de la computaciòn estadìstica. En la actualidad, hay literalmente miles de paquetes de software para modelado lineal y no lineal, pronòstico de series de tiempo, pruebas estadìsticas y clasificaciòn disponibles en Comprehensive R Archive Network, CRAN. & Nbsp;
R es muy popular en el mundo académico y bastante popular en la industria, tanto por su alcance como porque tiene una gran cantidad de funcionalidad de visualizaciòn de datos . Esto hace que la comprensiòn y la comunicaciòn de los resultados de un proyecto sea mucho más fácil.
Pero a pesar de estar dise√±ado especìficamente para la ciencia de datos, no es tan popular como Python o SQL. A partir de 2018, R fue encontrando cada vez más uso en la industria, aunque Python sigue adelante. & Nbsp;
¿Python o R son mejores para la ciencia de datos? & nbsp; < / h2> Una demostraciòn del legendario " estilo de gr√∫a " de artes marciales. & nbsp;
¿Python es mejor que R? En resumen, R es mejor para academia o investigaciòn y Python es mejor para ciencias de la computaciòn prácticas . Por lo general, Python es más funcional, mientras que R es más académico. & Nbsp;
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Esto también es cierto si usted y rsquo ; re procedente de esos orìgenes. Si ha estado codificando en JavaScript por un tiempo, por ejemplo, probablemente encontrará leer, escribir y depurar Python más fácil de lo que serìa para R. & nbsp;
Como suele ser el caso, sin embargo, aprender ambos idiomas le brindará el mejor conjunto de herramientas para resolver problemas.
