Titanes en el ring: Python vs R

El programa de televisión argentino Titanes en el ring se dedicaba a brindar un espectáculo de lucha libre a partir de los años 60’, siendo una tradición familiar verlo los fines de semana.

A pesar de no haber pertenecido a esta época, recuerdo como mi padre me comentaba de luchadores que brindaban espectáculos memorables, demostrando su carisma y habilidades para enfrentar a sus oponentes. Uno de los principales enfrentamientos era la Momia vs Martin Karadagián. Dos titanes que generaban ilusión entre sus fanáticos y generaban controversia por saber: ¿quién era el mejor?

En la coyuntura actual, nos encontramos presenciando un enfrentamiento similar en la ciencia de datos; pero en este caso, nos referimos a dos lenguajes de programación. Hablamos de la feroz competencia entre Python y R por convertirse en el lenguaje favorito de los usuarios para trabajar con los datos.

El enfrentamiento tiene la apariencia de no poseer un final. Sin embargo, este artículo presentará una comparativa entre ambos, para facilitar que los lectores puedan escoger el mejor lenguaje que se adapte a sus necesidades.

¡Que comience el enfrentamiento!

¿Cuál es el favorito?

Antes de dar inicio al enfrentamiento, vamos a analizar las opiniones del público con respecto a cada contrincante.

De acuerdo al índice TIOBE, indicador de la popularidad de múltiples lenguajes de programación, para el mes de noviembre de 2020 se destaca que Python ocupa el segundo lugar con una calificación de 12,12%; mientras que, R ocupa el noveno lugar con una calificación de 1,64%. Para la obtención de los puntajes este índice realiza su cálculo contando las visitas de los motores de búsqueda más populares.

Al comparar los resultados actuales con el ranking en el mes de noviembre de 2019, sobresale que Python logra escalar del tercer al segundo lugar superando a Java; por su parte, R escala del puesto 16 al 9 logrando superar a SQL.  

Este hecho evidencia la popularidad de ambos lenguajes al encontrarse en el top 10 y demuestra la relevancia que han adquirido en la actualidad en el campo de la Ciencia de Datos.

¿Quién golpea más fuerte?

Se escucha el sonido de la campana y comienza uno de los enfrentamientos más esperados por el público.

¿Qué lenguaje deberías aprender?

Al ser Python un lenguaje de programación multipropósito permite a sus usuarios realizar distintas tareas, entre las principales se destacan la generación de páginas web, el diseño de videojuegos, análisis de datos y la creación de aplicaciones. Ante este motivo, los desarrolladores y programadores encuentran un punto de transición del mundo del desarrollo de software hacia hacia el mundo del Data Science. Además, los perfiles enfocados en sistemas ven en este lenguaje una similitud en la forma de programación con otros lenguajes de alto nivel.

Por su parte, el uso de R se ha difundido ampliamente en el campo académico y en las áreas de investigación. Al disponer de una baja curva de aprendizaje aquellos perfiles ajenos al área de sistemas, ven este lenguaje un aliado para ejecutar iniciativas que se enfocan en trabajar con datos; sin la necesidad de poseer conocimientos avanzados para la creación de código. Es en este sentido, que el manejo estadístico proporcionado por R favorece aquellos perfiles que aspiran dar sus primeros pasos en campo de la programación.

No obstante, siempre se pueden adquirir nuevas habilidades con práctica y constancia. Por lo que nos preguntarnos, ¿por qué no tomar lo mejor de ambos?

¿Quién es el campeón?

Por último, se escucha la campanada final, ambos contendientes han demostrado todas sus habilidades durante una lucha intensa y entretenida. Se destacan las ansias del público de la ciencia de datos por conocer la decisión final del jurado. Sin embargo, antes que el juez pueda anunciar al ganador, las luces se apagan y se escucha una voz que anuncia: “la hora Spark ha llegado”. 

Coméntanos que crees que pasará con la historia y comparte la publicación identificando los motivos por los que declararías ganador a Python o R.

Fuentes de consulta:

  • TIOBE (noviembre 2020). TIOBE Index for November 2020. Recuperado de: https://www.tiobe.com/tiobe-index/
  • Introducción a Python para Ciencia de Datos (databits, 2020). Recuperado de: https://databits.ai/tienda/cursos/python/introduccion-a-python/
  • Introducción a la programación en R (databits, 2020). Recuperado de: https://databits.ai/tienda/cursos/r/introduccion-a-la-programacion-en-r/

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Autor: Paúl Córdova Vargas

Investigador de datos en handytec Academy y consultor de proyectos de analítica avanzada en handytec. Economista con mención en econometría de la Pontificia Universidad Católica del Ecuador, sede Quito y Máster en Data Science para Finanzas por el Colegio Universitario de Estudios Financieros, campus Madrid. Su experiencia actual se basa en la implementación de proyectos de analítica principalmente en la industria financiera y en el desarrollo de formación en Ciencia de Datos aplicando metodologías innovadoras de aprendizaje.

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