R vs Python: Detalles más que poder

R vs Python: Detalles más que poder

Artículo de Opinión elaborado por Arturo Chian

Muchos de mis amigos que desean incursionar al mundo de Data Science me preguntan siempre, ¿qué es mejor R o Python? ¿cuál aprendo primero? Y como buen economista, mi respuesta es: Depende.

Si se refieren a poder, ambos son muy potentes y versátiles si los aprendes a usar bien. No vas a cargar una data de 100 Gb usando la función read.csv() con R o la función read_csv() con Python, para ello necesitas otras herramientas súper útiles en ambos lenguajes que se aprenden con experiencia, curiosidad y más experiencia.

Entonces, si no es una cuestión de poder ¿de qué dependerá mi elección? the devil is in the details, y también en la programación. Comencemos con sus filosofías y propósitos en sus respectivos nacimientos:

Con toda esta información, mis consejos:

  1. Si tu carrera está más relacionada con programación formal (principalmente ingenierías), sería ideal que aprendas Python; caso contrario, R (economistas, psicólogos, sociólogos, u otras carreras).
  2. ¡Domina un solo lenguaje!, No tiene mucho sentido ser regular en dos lenguajes cuando puedes ser excelente en uno. No aplica a Estadísticos, que deberían aprender ambos lenguajes, pero bien sólo uno (probablemente R por ser la lingua franca de su carrera).
  3. Cuando elijas bien tu herramienta, úsala. No se aprende con clases o libros, sino haciendo.
  4. No te dejes influenciar que necesitas aprender otros softwares, y que más es mejor que menos. Ambos son gratuitos y pueden hacer de todo, y si me refiero a todo, es TODO. No tengas dudas.
  5. Para finalizar, únete a la comunidad de tu lenguaje favorito. Ambas comunidades son activas y muy divertidas, se aprende mucho y estarás al tanto de novedades.

Referencias

Chambers (1998). Programming with Data, Springer

Wickham (2014). Advanced R, Chapman & Hall/CRC Press

Tim Peters (2004) The Zen of Python. Recuperado de https://www.python.org/dev/peps/pep-0020/

El presente artículo de opinión, elaborado por el autor, tiene carácter divulgativo con datos de elaboración propia y/o procedentes o basadas en fuentes que consideramos fiables, sin que hayan sido objeto de verificación independiente de Behavioral Economics and Data Science Team (BEST), por tanto, no ofrece garantía, expresa o implícita, en cuanto a su precisión, integridad o corrección, advirtiendo que dichos puntos de vista corresponden al autor y no necesariamente la posición de BEST.

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