R vs Python: Batalla de los mejores

Con el crecimiento masivo de la importancia de , y Ciencia de los datos en la industria del software o en las empresas de servicios de software, han surgido dos lenguajes como los más favorables para los desarrolladores.La comparación en R vs Python le proporcionará un conocimiento nítido sobre eldos lenguajes más populares y favoritos de los científicos y analistas de datos.Esta R vs Python El blog le proporcionará una visión completa de los idiomas en la siguiente secuencia:

• Introducción a R & Python
• Factores de comparación
• Facilidad de aprendizaje
• Velocidad
• Capacidades de manejo de datos
• Gráficos y visualización
• Flexibilidad
• Índice de popularidad
• Escenario laboral
• Comunidad y atención al cliente

Introducción a R & Python

Se considera que R es el mejor lenguaje de programación para cualquier estadístico, ya que posee un extenso catálogo de métodos estadísticos y gráficos. por otro lado, puede hacer prácticamente el mismo trabajo que R pero los científicos de datos o los analistas de datos lo prefieren debido a su simplicidad y alto rendimiento. R es un lenguaje de scripting poderoso y altamente flexible con una comunidad vibrante y un banco de recursos, mientras que Python es un lenguaje orientado a objetos ampliamente utilizado que es fácil de aprender y depurar.

Así que avancemos con la comparación de R vs Python y echemos un vistazo a los factores de comparación.

Factores de comparación

R se introdujo para el análisis de datos, mientras que fue desarrollado como un lenguaje de propósito general. El primero se prefiere principalmente para análisis hoc y exploración de conjuntos de datos, mientras que el segundo es adecuado para la manipulación de datos y tareas repetidas.

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Veamos el factores estaremos usando para el comparación en R vs Python:

Facilidad de aprendizaje

R tiene una curva de aprendizaje pronunciada y las personas con menos o ninguna experiencia en programación lo encuentra difícil al principio. Una vez que domines el idioma, no será tan difícil de entender.

Python enfatiza la productividad y la legibilidad del código, lo que lo convierte en uno de los programación más simple Idiomas Es preferible por su facilidad de aprendizaje y comprensión.

Velocidad

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R es un nivel bajo lenguaje de programación por lo que requiere códigos más largos para procedimientos simples. Esta es una de las razones de la Velocidad reducida .

Python es un nivel alto lenguaje de programación y ha sido la elección para la construcción crítica aún rápido aplicaciones.

Capacidades de manejo de datos

R es conveniente para el análisis debido a la gran cantidad de paquetes , pruebas fácilmente utilizables y la ventaja de utilizar fórmulas. Pero también se puede utilizar para análisis de datos básicos sin la instalación de ningún paquete.

Tlos paquetes de Python para el análisis de datos fueron un problema pero esto ha mejorado con las versiones recientes. Numpy y Pandas se utilizan para el análisis de datos en Python. También es adecuado para cálculos en paralelo.

Gráficos y visualización

Los datos visualizados se comprenden de forma más eficaz y eficaz que los valores sin procesar. R consta de numerosos paquetes que brindan capacidades gráficas avanzadas .

Las visualizaciones son importantes al elegir el software de análisis de datos y Python tiene algunas bibliotecas de visualización increíbles.Tiene más bibliotecas pero son complejos y da una salida ordenada.

Flexibilidad

Es fácil de usar fórmulas complejas en R y también las pruebas y modelos estadísticos están disponibles y se utilizan fácilmente.

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Python es un lenguaje flexible cuando se trata de construir algo desde cero. También se utiliza para crear scripts en sitios web u otras aplicaciones.

Popularidad

Ahora, si miramos la popularidad de ambos idiomas, comenzaron desde el mismo nivel hace una década, pero Python fue testigo de un gran crecimiento en popularidad y ocupó el primer lugar en 2016 en comparación con R que ocupó el sexto lugar en la lista.

Pitón los usuarios son mas leal a su lenguaje en comparación con los usuarios de este último, ya que el porcentaje de cambio de R a Python es dos veces mayor que Python a R.

Escenario laboral

Las empresas de software se han inclinado más por tecnologías como , y Big data lo que explica el crecimiento de la demanda de desarrolladores de Python. Aunque, ambos idiomas se pueden utilizar para estadísticas y análisis ,Python tiene una ligera ventaja sobre el otro debido a su simplicidad y ocupa un lugar más alto en las tendencias laborales.

Atención al cliente y comunidad

Los softwares comerciales generalmente ofrecen soporte al cliente de pago, pero R y Python no tienen soporte de servicio al cliente, lo que significa que usted está solo si tiene algún problema. Sin embargo, ambos idiomas tienen comunidades en línea para obtener ayuda. Pitón tiene un mayor apoyo comunitario en comparación con R.

Ahora, con esto hemos llegado al final de la comparación en R vs Python. Ambos lenguajes se enfrentan cara a cara en el mundo de la ciencia de datos y el análisis de datos. Pero Python surge como el ganador de los dos debido a su inmensa popularidad y simplicidad en la escritura de códigos.

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