Análisis de datos: ¿R o Python? Infografía

Cuando buscamos el mejor lenguaje para empezar a analizar nuestros datos es difícil elegir entre Python o R. Si dedicamos unos minutos a navegar por internet, podemos encontrar muy buena documentación que nos ayude a distinguir los puntos fuertes y débiles de cada uno de los dos lenguajes. También podemos encontrar referencias más específicas que nos aconsejen qué lenguaje deberíamos utilizar en caso de Machine Learning, o cual de los dos nos proporciona la solución más rápida.

La infografía que os mostramos en este post proporciona en gran detalle las diferencias entre estos dos lenguajes, siempre desde el punto de vista de la ciencia de datos. Si estás trabajando con Machine Learning, estadística o con Internet de las Cosas, pero aún no sabes si utilizar Python o R, echa un vistazo a esta infografía.

R vs Python

Python y R son los lenguajes más populares para análisis de datos, y ambos tienen tanto defensores como detractores.  Mientras que Python es alabado por ser un lenguaje general y con una sintaxis fácil de entender, la funcionalidad que ofrece R ha sido desarrollada con una visión más estadística en mente, logrando grandes aportes en el área de la visualización de datos.

La infografía va dirigida a cualquier persona interesada en estos lenguajes y  que desee explorar los puntos fuertes que tiene R frente a Python, y viceversa.

Puedes ver el post original en The DataCamp Blog

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2 thoughts on “Análisis de datos: ¿R o Python? Infografía

  1. La tendencia habitual es mover codigo de R a Python. Cada vez mas Data Scientists Junior entran a trabajar a empresas tecnologicas, y Python es el lenguaje que traen. Esto a su vez provoca un numero mayor de librerias escritas en Python, lo que refuerza el ciclo.

  2. Creo que los dos son muy potentes pero phyton, tiene grandes cualidades a nivel de implementacio como de automatización. sin embargo R brinda análisis estadísticos que aun no logra phyton pero la tendencia es que la gente nueva cada vez mas trabaja con phyton por lo que en un futuro lo veo muchas librerías R migradas a este lenguaje

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