¿Debería aprender Python o R para el análisis de datos?
Hassan es científico de datos y tiene una maestría en ciencia de datos de la Universidad Heriot-Watt.
Hay dos lenguajes de programación principales para el análisis de datos.
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¿Qué es el análisis de datos?
El análisis de datos es el proceso de extraer información valiosa de los datos sin procesar. Incluye muchas tareas, desde las más simples (como contar y categorizar valores numéricos) hasta las más complejas (como ajustar un modelo estadístico a sus datos).
los proceso de análisis de datos puede verse dividido en tres etapas principales:
- Preparación de datos
- Análisis exploratorio
- Modelado formal
La preparación de datos implica limpiar su conjunto de datos para que sea más fácil para usted u otras personas trabajar con ellos. El segundo paso implica un examen visual de su conjunto de datos; esto es fundamental porque le permite ver patrones en los datos que no serían obvios simplemente mirando listas de números. Finalmente, el modelado formal le permite expandir estos hallazgos preliminares a conclusiones más generales sobre cómo funcionan los procesos en la práctica y luego aplicarlos nuevamente a nuevos conjuntos de datos.
¿Por qué elegir Python para el análisis de datos?
Python es un lenguaje de programación dinámico de propósito general y alto nivel que recientemente ganó popularidad como herramienta de ciencia de datos. Python también es un lenguaje de extensión para administrar aplicaciones de alto nivel como MATLAB y Maya, y se aplica en campos distintos de la ciencia y la ingeniería (incluido el desarrollo web).
Python se puede implementar en muchas plataformas diferentes, pero se implementa más comúnmente usando el intérprete CPython.
El lenguaje fue diseñado para enfatizar la legibilidad del código y una sintaxis que facilita expresarse sin preocuparse demasiado por detalles tontos como declaraciones de tipo o problemas de administración de memoria. Esto lo hizo adecuado como lenguaje introductorio para personas que son nuevas en la programación y programadores experimentados de diferentes lenguajes como Java o C++ si quieren algo más simple pero lo suficientemente potente para sus necesidades.
una gran comunidad
Esto se debe a que el idioma existe desde hace mucho tiempo. Esto significa que muchos desarrolladores y usuarios han creado herramientas para ayudarlo a realizar análisis de datos. Por ejemplo, cuando necesite visualizar sus resultados o generar informes con Python, encontrará muchos paquetes disponibles para ayudarlo a realizar el trabajo rápidamente. Además, Python se usa ampliamente en el mundo académico, lo que significa que hay muchos recursos para aprender el idioma.
Fácil de aprender
Python es un lenguaje simple. Como resultado, Python se usa en muchos campos, incluidas las finanzas, la ciencia, la educación y el desarrollo web. ¡También es un idioma que puedes leer y escribir en menos de una hora!
Python es fácil de leer y escribir debido a sus reglas de sangría: si desea comenzar un nuevo bloque de código (función), sangre su código con cuatro espacios; si va a finalizar el bloque de código, entonces no sangre más. Esto hace que el mantenimiento sea más manejable porque puede ver rápidamente dónde comienzan o terminan los bloques de código sin pensar demasiado en ello.
Idioma interpretado
Hay varias cosas que hacen de Python un lenguaje ideal para el análisis de datos. Uno de ellos es que tiene una naturaleza interpretada, lo que significa que se puede ejecutar directamente desde el código fuente sin compilarlo en lenguaje de máquina. Esto hace que sea más fácil de usar ya que no necesita esperar a que el programa se compile antes de ejecutarlo.
Python también está orientado a objetos (OO), lo que significa que puede definir objetos basados en clases y luego instanciarlos según sea necesario llamando a sus funciones o métodos constructores. Las clases proporcionan:
- Estructura y organización de su programa
- Organizar elementos relacionados juntos
- Hacer que sea más fácil encontrarlos y administrarlos más tarde.
Este lenguaje de programación multiparadigma permite a los programadores elegir entre diferentes estilos según lo que funcione mejor en una situación determinada: programación funcional (FP), programación imperativa (IP), programación estructurada (SP) y programación orientada a objetos (OOP).
Kit de herramientas de análisis de datos
Python tiene una rica colección de bibliotecas para análisis de datos, aprendizaje automático y visualización. Algunas de las bibliotecas populares son:
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- entumecido: Esta es una biblioteca utilizada para la computación científica y la ingeniería. Proporciona un objeto de matriz multidimensional de alto rendimiento y herramientas para trabajar con esas matrices.
- pandas: Esta es una biblioteca diseñada para facilitar el análisis de datos. Ofrece objetos DataFrame, que son implementaciones rápidas y eficientes en memoria de los marcos de datos de R.
- matplotlib: Esta es la venerable biblioteca de gráficos 2-D para Python que le permite crear figuras con calidad de publicación en una variedad de formatos.
- Scikit-aprender: Este es un módulo de Python para aprendizaje automático y minería de datos. Está construido sobre SciPy.
¿Por qué elegir R para el análisis de datos?
La programación R es un lenguaje de código abierto y se utiliza para cálculos estadísticos, gráficos y visualización de datos. R se puede instalar en todos los principales sistemas operativos, incluidos Windows y macOS. Se puede usar para ejecutar aplicaciones de alto rendimiento que se acercan a la velocidad del código C, pero con un uso mucho más fácil debido a sus extensas bibliotecas de rutinas.
R es una buena herramienta para la manipulación, el análisis y la visualización de datos. Es un lenguaje poderoso que hace que sea fácil de aprender y usar. El lenguaje R es de código abierto; por lo tanto, el código fuente puede descargarse de Internet o puede crear un archivo escribiendo su programa en un editor de texto como Notepad++ o Sublime Text.
una gran comunidad
R tiene una comunidad grande y activa a la que se puede acceder en línea. Esto significa que tiene acceso a información, soporte y soluciones cuando las necesita. Además, R tiene muchos paquetes disponibles que se pueden descargar para agregar funciones específicas a su programa o proyecto de análisis de datos.
Estos paquetes son lanzados por la comunidad, lo que nos ha facilitado a todos beneficiarnos de su arduo trabajo. Estos paquetes se pueden encontrar en muchos lugares, incluidos CRAN (Comprehensive R Archive Network), Bioconductor y GitHub. Es posible crear sus propios paquetes y compartirlos con la comunidad, lo que puede ser una excelente manera de contribuir.
Gráficos
Las funciones gráficas en R se utilizan para crear gráficos. La función plot() es la función gráfica más básica y se puede utilizar para crear un gráfico lineal simple.
Otras funciones, como histogram(), boxplot(), violinplot() y muchas otras, permiten visualizar rápidamente sus datos. Por ejemplo, si tiene varios conjuntos de datos, es fácil graficarlos juntos usando la función par(). También puede agregar fácilmente anotaciones como etiquetas de eje o elementos de leyenda usando annotation().
Puede personalizar sus gráficos con diferentes colores, formas o tamaños de puntos/líneas/barras especificando un mapeo estético que mapea valores de una variable a otra variable.
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Python o R: ¿Cuál elegir?
R y Python son lenguajes de programación populares para el análisis de datos, pero solo uno es adecuado para su proyecto.
Python es un lenguaje de programación de propósito general para desarrolladores web y expertos en aprendizaje automático. Por otro lado, R está diseñado específicamente para cálculos estadísticos y gráficos.
Ambos lenguajes tienen sus puntos buenos a la hora de analizar datos. La programación Python es un lenguaje de alto nivel que incluye escritura dinámica (la información de tipo se puede inferir en tiempo de ejecución). Al mismo tiempo, R generalmente se considera de bajo nivel debido a su tipo estático (la información de tipo debe declararse antes de la ejecución).
Esto significa que es posible que necesite menos experiencia con Python para ser más productivo que si usara R en su lugar. Sin embargo, si ya sabe cómo programar en otro lenguaje como Java o C++, aprender cómo funcionan juntos no debería ser demasiado difícil de ninguna manera.
Conclusión
En conclusión, elegir entre R y Python es difícil porque ambos son lenguajes poderosos y populares. Sin embargo, depende del lenguaje de programación que prefieras y del tipo de trabajo que estés buscando. Yo personalmente uso Python para mis proyectos diarios. Así que espero que este artículo lo ayude a elegir el lenguaje adecuado para sus proyectos de análisis de datos.
Este contenido es preciso y verdadero al leal saber y entender del autor y no pretende reemplazar el asesoramiento formal e individualizado de un profesional calificado.
© 2022 Hassan
