Diferencias entre programación R y Python

En este tema, aprenderemos sobre la programación de R vs python, que es la mejor con sus sorprendentes diferencias. El aprendizaje automático es el resultado de investigadores y científicos de todo el mundo con capacidades mucho más allá de nuestra imaginación. Es el futuro y ha dado forma a muchas industrias a pesar de ser la última tendencia en el mercado global. Empresas como Google, NVidia, Facebook, Microsoft, Amazon y muchas otras tienen una inclinación hacia esta tecnología. Este blog de R Programming vs Python trata principalmente sobre conceptos y lenguajes de aprendizaje automático (R y PYTHON). Pero antes de avanzar en este artículo de R Programming vs Python, es mejor aclarar algunas definiciones para sus lectores para que los términos utilizados puedan entenderse de la mejor manera posible.

Términos - AI / Aprendizaje automático / algoritmos / Programación R / Python / ciencia de datos.

Por favor, siga este diagrama de Venn La Inteligencia Artificial (IA) es un término más amplio y es una rama de la informática que intenta construir máquinas que sean capaces de comportarse de manera inteligente.

Data Science se ocupa de procesos y sistemas para extraer conocimiento o ideas útiles (significa datos significativos) de datos en bruto (significa no organizados) en varias formas.

El aprendizaje automático no es más que aprender de los datos durante un período de tiempo. Esto hace que nuestras computadoras actúen sin ser programadas explícitamente. El aprendizaje automático es la rama de la IA que funciona mejor con la ciencia de datos.

Los algoritmos son un conjunto de reglas que se siguen al resolver problemas. El aprendizaje automático, los algoritmos toman y usan los datos para realizar cálculos y encontrar los resultados deseados. Puede ser simple o complejo depende de la complejidad de los datos tratados. La efectividad de su algoritmo depende de qué tan bien haya sido entrenado (significa en qué medida los escenarios se están probando).

R es un lenguaje de programación y un entorno de software libre para computación estadística y gráficos que es compatible con la Fundación R para la Computación Estadística. Fuente - Wikipedia

Python es un lenguaje de programación de alto nivel interpretado para programación de propósito general. Fuente - Wikipedia

Escenarios reales: a lo largo de los años, el aprendizaje automático nos ha brindado autos autónomos, búsquedas efectivas en la web y una comprensión enormemente mejorada del genoma humano. Pero la pregunta es cómo funciona esto.

Es posible que haya recordado algunas situaciones en las que agradeció la tecnología que estaba utilizando, pero no pudo relacionar exactamente por qué ocurren esas cosas. Casi todos nosotros hoy en día pasamos la mayor parte del tiempo en sitios web de comercio electrónico o navegando a través de Google.

Muchas veces sucedió cuando haces un error tipográfico, por ejemplo, mientras buscas en Google y nos da el mensaje de que "querías decir esto ……". Esto no es más que algoritmos de aprendizaje automático de Google, un sistema que detecta qué búsquedas hizo un par de veces después de hacer una búsqueda específica.

Tomemos un escenario más para aclararlo, Amazon es una plataforma de comercio electrónico mundialmente conocida. Las personas buscan productos que necesitan. Digamos que el Sr. Paul está buscando el teléfono móvil Motorola, realiza una búsqueda y encuentra el teléfono celular (de Motorola) pero el sitio web también sugiere algunos detalles relevantes del producto junto con el teléfono celular, como protector de pantalla, auriculares que son mejor compatibles con eso particular celular. Este es nuevamente el algoritmo de aprendizaje automático utilizado por Amazon. La intención es aclarar que estas compañías están trabajando en esta tecnología para facilitar el uso de la aplicación con la satisfacción del cliente al reducir la complejidad.

La mejor comparación cara a cara entre la programación R y Python

A continuación se muestra la mejor comparación entre los 10 mejores entre programación R y Python

Principales diferencias clave entre la programación R y Python

Tanto R Programming vs Python son opciones populares en el mercado; Discutamos las principales diferencias clave entre la programación de R y Python para saber cuál es la mejor:

R fue creado por Ross Ihaka y Robert Gentleman en el año 1995, mientras que Python fue creado por Guido Van Rossum en el año 1991.

R se centra en el lenguaje de codificación creado únicamente para estadísticas y análisis de datos, mientras que Python tiene flexibilidad con paquetes para adaptar los datos.

R es excelente cuando se trata de imágenes complejas con una fácil personalización, mientras que Python no es tan bueno para la visualización lista para imprimir.

R es difícil de integrar con el flujo de trabajo de producción. Principalmente una herramienta de análisis estadístico y gráficos, mientras que Python se integra fácilmente en un flujo de trabajo de producción y puede convertirse en una parte real del producto.

R tiene una versión estable (actual) de 3.5.0 a partir del 23 de abril de 2018, mientras que Python 3.6.5 (actual) a partir del 28 de marzo de 2018.

R tiene extensiones de nombre de archivo .r, .R, .R Data, .rds y .rda, mientras que Python tiene extensiones de nombre de archivo .py, .pyc, .pyd, .pyo, .pwy, .pyz.

La mejor tabla de comparación de programación R vs Python

Como ya hemos estudiado sobre las increíbles diferencias de la programación de R frente a python. Ahora vamos a ver la mejor tabla de comparación Entre programación R y Python para saber cuál es la mejor.

El aprendizaje automático se divide en 3 tipos de algoritmos de aprendizaje que son:

  • Algoritmos de aprendizaje automático supervisados
  • Algoritmos de aprendizaje automático no supervisados
  • Refuerzo de algoritmos de aprendizaje automático

Las herramientas pueden variar según la conveniencia según la usabilidad, los requisitos y la disponibilidad, pero los algoritmos serán los mismos y se llevarán a cabo de manera diferente.

La base de comparación entre la programación de R y Python R PROGRAMACIÓN PITÓN
ObjetivoAnálisis de datos y estadísticas.Despliegue y producción
Los usuariosI + DProgramas y desarrolladores
FlexibilidadBiblioteca fácil de usar (fácilmente disponible)Fácil de construir nuevos modelos (desde cero).
Curva de aprendizajeDifícilLineal
IntegraciónSe ejecuta localmente en los sistemas.Bien integrado con la aplicación disponible
TareaFácil de obtener resultados primariosAlgoritmos buenos y fáciles de implementar
IDERStudio es el IDE que se instalaráSpyder, Ipython y Notebook
Paquetes y detalles de la bibliotecaTydiverse, ggplot2, caret y zooPandas, scipy, scikit-learn, Tensorflow y caret son algunos de los más utilizados.
DesventajasLento con una curva de aprendizaje alta. Un usuario tiene que depender de las bibliotecas.Las cantidades de la biblioteca no son tanto en comparación con R
Ventajas
  • Los gráficos hablan por sí mismos
  • Enorme catálogo para análisis de datos
  • Interfaz GitHub
  • Disponibilidad de RMarkdown
  • Brillante
  • Cuaderno Jupyter para compartir datos con el equipo
  • Cálculos matemáticos fáciles y rápidos.
  • Despliegue
  • Legibilidad de código
  • Velocidad
  • Funciones en Python

Conclusión - Programación R vs Python

La elección entre R Programming y Python depende de los siguientes criterios:

  • El tipo de problema que quieres resolver.
  • ¿Cuál es el costo neto de aprender un idioma? Toma tiempo aprender un nuevo idioma que se ajuste al problema que uno quiere resolver.
  • El tipo de herramientas comunitarias utilizadas en su campo.
  • Qué otras herramientas están disponibles y qué tan bien se alinearon con las herramientas de uso común dentro de la organización.
  • Uno debe ser claro ya que el análisis y la implementación son dos cosas diferentes.
  • El factor tiempo también es muy crucial.

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Esta ha sido una guía útil para las diferencias entre la programación de R y Python. Aquí hemos discutido el significado de la programación de R y Python con sus comparaciones de Head to Head, diferencias clave y conclusiones. También puede consultar los siguientes artículos para obtener más información:

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