Diferencia entre R y Python

Tanto R como Python son los dos lenguajes de programación de código abierto más populares orientados a la ciencia de datos. R es la última tecnología de vanguardia ampliamente utilizada entre mineros de datos y estadísticos para desarrollar software estadístico y análisis de datos. R es un poderoso lenguaje de programación que se está convirtiendo rápidamente en el estándar de facto entre los profesionales y se ha utilizado en todas las disciplinas concebibles, desde la ciencia y la medicina hasta la ingeniería y los negocios. Sin embargo, la tecnología no está exenta de una buena cantidad de desventajas. R no es particularmente un lenguaje de programación rápido y el código mal escrito puede ser bastante lento. Python es bien conocido por ser excelente con grandes conjuntos de datos y flexibilidad, pero aún se pone al día con la cantidad de buenas bibliotecas estadísticas disponibles en R. Pero, ¿cuál de estos idiomas es fácil de usar y mejor para aprender??

¿Qué es "R"??

R es un poderoso lenguaje de programación de código abierto con aspectos de lenguajes de programación funcionales y orientados a objetos (OO). R es más que un programa de computadora; Es un entorno de programación estadística y un lenguaje para la computación estadística y los gráficos. Comenzó como un proyecto de investigación de Ross Ihaka y Robert Gentleman a principios de la década de 1990 y en 1995, el programa se había vuelto de código abierto, lo que significa que cualquiera podría modificar o alterar el código absolutamente sin costo. La primera versión fue lanzada en 2000. Desde entonces, se ha utilizado en cada disciplina concebible desde la ciencia hasta la ingeniería. Técnicamente, es tanto un lenguaje en estadísticas como en el software de informática y análisis con una utilidad significativa en el análisis de datos. La biblioteca rica de características de R es lo que la convierte en la opción más preferida para el análisis estadístico.

Que es python?

Python es otro lenguaje de programación orientado a objetos de alto nivel ampliamente utilizado en informática científica y numérica. Se usa en el lado del servidor debido a sus múltiples paradigmas de programación que implican una programación funcional imperativa y orientada a objetos. Python le permite trabajar más rápido e integrar sus sistemas de manera más efectiva. La base de Python se remonta a finales de los años ochenta. Originalmente fue conceptualizado por Guido Van Rossum en 1989 y la primera versión del lenguaje de programación se introdujo en 1991, y luego se llamó "Python". Ha pasado por varias actualizaciones desde entonces y ahora es uno de los lenguajes de programación de código abierto más populares utilizados entre la comunidad. También es uno de los idiomas ampliamente utilizados en la ciencia de datos, segundo a R.

Diferencia entre R y Python

1. Naturaleza de R y Python

 - Tanto R como Python son dos lenguajes de programación de código abierto más populares utilizados para estadísticas y análisis de datos y ambos son gratuitos. Sin embargo, Python es un lenguaje de programación multiparadigma de uso general de uso general que proporciona un enfoque más general hacia la ciencia de datos. R, por otro lado, es más que un programa de computadora; Es un entorno de programación estadística y un lenguaje para la computación estadística y los gráficos que parece ser mucho mejor en la visualización de datos.  El término entorno en R caracteriza un sistema totalmente planificado y coherente, en lugar de una acumulación incremental de herramientas específicas e inflexibles con otro software de análisis de datos como Python.

2. Funcionalidad

 - R es un programa informático y un entorno de programación estadística que permite utilizar una amplia gama de métodos analíticos y produce gráficos de calidad de presentación. Se utiliza principalmente para el análisis estadístico teniendo en cuenta los estadísticos. Maneja enfoques estadísticos complejos tan fácilmente como los más simples. Es diferente a la mayoría de los programas que pueden lidiar con una gran variedad de tareas matemáticas y estadísticas. Python puede hacer casi todas las cosas que R hace. Es conocido por su sintaxis fácil de entender que hace que la codificación y la depuración sean mucho más fáciles que con otros lenguajes de programación. 

3. Entorno lingüístico 

- IDES integran varias herramientas diseñadas específicamente para el desarrollo de software. Un IDE, inactivo, viene como parte del paquete de instalación estándar de Python desde 1.5.2B1. Con el tiempo, han surgido otros IDE que incorporan algunas de las bibliotecas más populares que no son proporcionadas por. Algunos de los ides de Python populares son Spyder, Atom, Pycharm, Ipython Notebook, Eclipse + Pydev y más. Algunos de los populares R IDE incluyen Rstudio, Rkward, R Commander, Emacs + ESS y más. Los paquetes populares incluyen StringR, Zoo, Dpylr, Data.mesa, y así sucesivamente.

4. Flexibilidad en R y Python

 - R es un lenguaje de programación funcional pero sofisticado para la computación estadística y los gráficos. Es fácil de recoger y tiene una gran cantidad de paquetes, particularmente que se ocupan del análisis de datos. Como es de código abierto, proporciona más flexibilidad que de hecho proporciona la capacidad de extender y modificar la funcionalidad analítica a las necesidades de su organización. Python se puede utilizar para desarrollar aplicaciones de GUI y aplicaciones web y, debido a que es un lenguaje de uso general, se puede usar para construir literalmente cualquier cosa, con las herramientas y bibliotecas adecuadas. Sin embargo, no tiene tantas bibliotecas como r.

R VS. Python: tabla de comparación

Resumen de R vs. Pitón

Tanto R como Python son lenguajes de programación de código abierto de alto nivel y entre los más populares en la ciencia y las estadísticas de los datos. Sin embargo, R es más adecuado para el análisis estadístico tradicional, mientras que Python se usa a menudo para aplicaciones tradicionales de ciencia de datos.  R tiene una curva de aprendizaje empinada y las personas sin ninguna experiencia previa les resultaría difícil comprender el idioma al principio. Python es relativamente fácil de aprender porque se centra en la simplicidad y, como es un lenguaje de programación de uso general, se puede usar para construir casi cualquier cosa, con las herramientas y bibliotecas adecuadas. Python es bien conocido por ser excelente con grandes conjuntos de datos y flexibilidad, pero aún se pone al día con la cantidad de buenas bibliotecas estadísticas disponibles en R.