Al reflexionar sobre el mejor lenguaje de programación para usar para la ciencia de datos, Python y R hacen sonar una campana (muy rápidamente). Si bien hay muchos lenguajes como C, C ++, Java, Julia, Perl y Scala, está protegido para afirmar que Python y R son los precursores de la ciencia de datos.
Si bien una gran cantidad de investigadores de datos discutirán las deficiencias habituales como la disputa de datos en R o la representación de datos en Python, las mejoras continuas como Altair para Python o R han reaccionado adecuadamente a estas deficiencias.
Entonces, ¿cuál sería una buena idea para usted para su próxima empresa de investigación de datos?
R ha estado gobernando este espacio durante mucho tiempo. Esto es un buen augurio, ya que este lenguaje de programación estaba destinado explícitamente a los analistas.
Además, está respaldado por una gran cantidad de paquetes que se incorporan perfectamente con los lenguajes de programación que lo acompañan:
Más de dos décadas después de que inicialmente se elevó, R ha sido ampliamente aceptado en forma transversal a través de empresas de Google a Wall Street como una fuerte opción en contraste con SAS y Matlab. Sin embargo, últimamente, ha habido un gran incremento en la selección de Python por parte de los investigadores de datos.
Esta maravilla se puede atribuir a la forma en que Python ofrece una gran cantidad de circunstancias favorables que establecen una decisión práctica para algunos dentro del negocio de la innovación.
Esto es confirmado por Guido van Rossum, el fabricante de Python, quien dijo: "Tengo la expectativa de que hay una manera superior. Los dispositivos de nivel superior que realmente le dieron la oportunidad de ver la estructura del producto aún más obviamente tendrán un valor colosal ".
Presentando la defensa para Python
Se sabe que Python es muy simple de aprender y utilizar debido a su estructura lingüística discernible. Asimismo, es un lenguaje increíble para aumentar la presentación importante a la ciencia de datos al tiempo que mejora su conocimiento y experiencia.
Además, Python es un lenguaje de programación ampliamente útil, por lo tanto, se puede ajustar de manera efectiva para resolver cualquier problema potencial. Independientemente de si está participando en la minería de datos o construyendo administraciones web, puede usar Python para ocuparse de los problemas relacionados con los datos de principio a fin.
Para reconocer las excepciones en un conjunto de datos, tanto Python como R pueden ocuparse de los negocios de manera productiva. Sea como fuere, en caso de que necesite realizar una administración web que permita a otros descubrir anomalías en los conjuntos de datos, Python es la mejor decisión.
Puede decir que Python también está más calificado para el aprendizaje profundo (DL). Esto se debe a que está reforzado por paquetes como Keras, TensorFlow y Theano que hacen que la creación de sistemas neuronales profundos sea un procedimiento consistente.
Además, con respecto a la compatibilidad con DL, la oferta de Python es muy predominante. Además, también hay una red de desarrollo gigantesca que también incorpora numerosos de la red de ciencia de datos.
Exponer la defensa para R
R es increíble debido a que paquetes como CRAN que acompañan a un gran grupo de aparatos de hecho y cálculos de IA (ML). Además, R se puede contactar efectivamente con C ++ con la ayuda de Rcpp.
Al igual que Scikit-Learn en Python, el paquete Caret también hace que sea consistente utilizar varios cálculos dentro de una interfaz solitaria. Además, RStudio ofrece una condición fenomenal de avance autónomo (IDE).
Con respecto a la representación de datos, R se destaca con su sorprendente alcance de instrumentos de percepción como el que acompaña:
Sea como fuere, mientras Python no está siguiendo el ritmo de R con respecto a la percepción, el lenguaje de programación tiene una amplia gama de sorprendentes bibliotecas de representación como Matplotlib y Seaborn.
Entonces, ¿cuál es el mejor lenguaje de programación para la ciencia de datos?
Según Ricardo Vladimiro, líder de ciencia de datos en Miniclip, definitivamente no hay una decisión superior. Si bien Python es su lenguaje de programación preferido, su codificación día a día se realiza en R.
Elegir uno sobre el otro depende en gran medida del objetivo de la empresa.
En Intersog, nuestros investigadores de datos aceptan que se trata de su rango habitual de familiaridad. Entonces, en caso de que se origine en una base de ingeniería de software y se sienta cada vez más abierto a trabajar con Python, esa es la mejor decisión para usted.
Sin embargo, en caso de que sea un analista o un experto en datos de profesión, R probablemente será una decisión cada vez más natural. En Techmango, apreciamos R, pero por otro lado, se sabe que utilizamos Python en gran medida.
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