Python vs. R para el análisis de datos: ¿Qué debo aprender?

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Una de las habilidades más importantes para un analista de datos es el dominio de un lenguaje de programación. Los analistas de datos utilizan SQL (Structured Query Language, Lenguaje de consulta estructurado) para comunicarse con las bases de datos, pero cuando se trata de limpiar, manipular, analizar y visualizar datos, lo mejor es Python o R. 

Python vs. R: ¿Cuál es la diferencia?

Python y R son lenguajes gratuitos y de código abierto (open-source) que pueden ejecutarse en Windows, macOS y Linux. Ambos pueden manejar casi cualquier tarea de análisis de datos, y ambos se consideran lenguajes relativamente fáciles de aprender, especialmente para los principiantes. Entonces, ¿cuál deberías aprender (o aprender primero)? Antes de profundizar en las diferencias, aquí tienes una visión general de cada lenguaje.

¿Qué es Python?

Python es un lenguaje de programación de alto nivel y propósito general conocido por su sintaxis intuitiva que imita el lenguaje natural del inglés. Puedes utilizar código Python para una amplia variedad de tareas, pero tres aplicaciones populares incluyen:

• Ciencia y análisis de datos

• Desarrollo de aplicaciones web

• Automatización/scripting

Aprende más: ¿Qué es Python y para qué se usa? Guía para principiantes

¿Qué significa “alto nivel”?

Un lenguaje de programación de alto nivel (high-level) tiene una sintaxis fácil de leer y entender para los humanos. Los lenguajes de bajo nivel (low-level) son aquellos que una máquina puede entender fácilmente. Algunos ejemplos de lenguajes de alto nivel son Python, C++, C# y Java.

Cuando escribes código en un lenguaje de alto nivel, éste se convierte en un lenguaje de bajo nivel, o código máquina, que tu ordenador puede reconocer y ejecutar.

¿Qué es R?

R es un entorno de software y un lenguaje de programación estadística creado para el cálculo estadístico y la visualización de datos. Las numerosas capacidades de R tienden a clasificarse en tres grandes categorías:

• Manipulación de datos

• Análisis estadístico

• Visualización de datos 

Carrie, analista de datos de Google, nos cuenta más cosas sobre las posibilidades de R.

¿Cómo escojo entre Python y R?

No hay elección equivocada cuando se trata de aprender Python o R. Ambos son conocimientos muy demandados y te permitirán realizar prácticamente cualquier tarea de análisis de datos que te encuentres. Cuál es mejor para ti dependerá en última instancia de tu formación, intereses y objetivos profesionales.

A la hora de tomar una decisión, ten en cuenta lo siguiente.

Python vs. R: Las cifras

Según varios índices populares de lenguajes de programación, TIOBE [1], Stack Overflow [2], PYPL [3] y RedMonk [4], Python es el lenguaje más popular entre la comunidad tecnológica en general.

Aunque esto no significa necesariamente que sea mejor, sí sugiere que su uso está más extendido y que puede contar con una comunidad más sólida para el soporte y el desarrollo continuos.

Curva de aprendizaje

Tanto Python como R se consideran lenguajes bastante fáciles de aprender. Python se diseñó originalmente para el desarrollo de software. Si tienes experiencia previa con Java o C++, es posible que puedas aprender Python de manera más natural que R. Por otro lado, si tienes experiencia en estadística, R podría ser un poco más fácil.

En general, la sintaxis fácil de leer de Python le proporciona una curva de aprendizaje más suave. R tiende a tener una curva de aprendizaje más pronunciada al principio, pero una vez que entiendes cómo utilizar sus características, se vuelve significativamente más fácil.

Consejo: Una vez aprendas un lenguaje de programación, es posible que se te haga más fácil aprender otro.

Empresa

En general, es una buena idea “hablar” el mismo idioma que el equipo con el que vayas a trabajar. Así será más fácil compartir código y colaborar en los proyectos.

Si estás empezando, es posible que no sepas en qué empresa vas a trabajar. Echa un vistazo a algunas ofertas de empleo de las empresas y sectores que más te interesen. ¿Suelen incluir R o Python como requisito? Esto podría ser una buena indicación de la dirección que debe tomar tu aprendizaje.

Puntos fuertes y débiles

Aunque tanto Python como R pueden realizar muchas de las mismas tareas de datos, cada uno tiene sus propios puntos fuertes. Si sabes que vas a dedicar mucho tiempo a ciertas tareas de datos, es posible que desees dar prioridad al lenguaje que sobresale en esas tareas.

Carrera profesional

Piensa en cómo encaja el aprendizaje de un lenguaje de programación con tus objetivos profesionales a largo plazo. Si te apasionan las partes de cálculo estadístico y visualización de datos del análisis de datos, R podría ser una buena opción para ti.

Si, por lo contrario, estás interesado en convertirte en un científico de datos y trabajar con big data, inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje profundo (deep learning), Python encajaría mejor.

Lo mismo ocurre si tus intereses personales o profesionales van más allá de los datos y se adentran en la programación, el desarrollo u otros campos de la informática. Python es un lenguaje de propósito general utilizado para una gama mucho más amplia de tareas que R.

Cómo aprender R o Python: Opciones para empezar

Tanto Python como R son excelentes lenguajes para datos. También son apropiados para principiantes sin experiencia previa en programación. Por suerte, independientemente del lenguaje que elijas en primer lugar, encontrarás una amplia gama de recursos y materiales que te ayudarán a lo largo del camino. Estas son solo algunas opciones para empezar.

Prueba ambos mediante proyectos guiados

Otra buena manera de decidir si aprender R o Python es probar ambos. Los proyectos guiados de Coursera ofrecen una introducción práctica en menos de dos horas sin tener que comprar o descargar ningún software.

Con Getting Started with R, puedes empezar a escribir comandos básicos de R y aprender a instalar paquetes e importar conjuntos de datos. Con Introducción a Python, que tardarás menos de una hora en terminar, podrás escribir una aplicación de juego de adivinanzas mientras aprendes a crear variables, construcciones de decisión y bucles.

Toma un curso

Si prefieres centrarte en una habilidad a la vez (o si estás añadiendo un nuevo lenguaje de codificación a tu conjunto de habilidades de analista de datos existente), un curso de Python o R podría ayudarte a empezar. Hay un montón de clases para elegir. En Coursera, las opciones más populares entre los alumnos son Programming for Everybody (Getting Started with Python) de la Universidad de Michigan y R Programming de la Universidad Johns Hopkins.

Consejo: Para muchos alumnos, puede ser mejor elegir un lenguaje y dominarlo en lugar de intentar aprender los dos al mismo tiempo.

Obtén un certificado profesional

Obtener un Certificado Profesional de Google Data Analytics o un Certificado Profesional de IBM Data Analyst te proporciona un marco para aprender un lenguaje de programación estadística dentro del contexto más amplio del análisis de datos. El certificado de Google enseña R, y el certificado de IBM enseña Python. Ambos incluyen otras habilidades laborales, como SQL, hojas de cálculo y visualización de datos. No sólo puedes aprender a programar, también puedes aprender cómo todas estas habilidades críticas de datos trabajan juntas.

Si estás interesado en comenzar una carrera como analista de datos, estos programas son una gran manera de construir tu base a través de videos, evaluaciones, laboratorios interactivos y proyectos listos para el portafolio. Ambos pueden completarse en menos de seis meses.

Preguntas frecuentes (FAQ)