R y Python, dos lenguajes de código abierto líderes en el campo de la Ciencia de Datos

¿Hace ruido un árbol que cae en el bosque si no hay nadie ahí para escuchar su caída?. La pregunta de ese proverbio sufí fue adaptada por los científicos quienes llegaron a la conclusión que no sirve de nada poder recopilar y almacenar una gran cantidad de datos si no hay una forma capaz de analizarlos e interpretarlos en tiempo real. Es por eso que surgieron campos como el Big Data y el aprendizaje automático y la utilización como lenguajes de programación para motorizarlos de dos históricos proyectos de código abierto. Python y R

Ambos lenguajes tienen en común que además de ser de código abierto son multiplataforma. R tiene la ventaja de su integración con otros lenguajes como C ++, Java, C, y herramientas como SPSS, Stata y Matlab. Además cuenta con 5000 librerías que reducen el tiempo de desarrollo y una gran cantidad de usuarios y documentación.Tal vez sea la mejor opción para escribir algoritmos de análisis de datos.

Lo que tiene en contra es su falta de versatilidad, fuera de la manipulación de datos R no presenta ninguna ventaja para el desarrollo de otro tipo de aplicaciones.

Python si es versátil además de ser muy fácil de aprender y también tiene una gran comunidad de usuarios detrás además de un montón de librerías que extiende su capacidad. Pero es lento al momento de la ejecución.

Un análisis comparativo demuestra capacidades similares en aspectos como la minería de datos, visualización, aprendizaje automático y el análisis. Además pueden utilizarse en conjunto.
Enlaces
Proyecto R
Python

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