SAS vs R vs Python: si va a elegir una profesión analítica, la principal pregunta que se le ocurre es "¿Cuál es la mejor herramienta para el trabajo?"

Ha sido una batalla durante años y siempre es difícil decidir entre los lenguajes de programación más adecuados para el análisis de datos.

Tradicionalmente, esta pregunta se planteó contra SAS vs R, pero ahora Python se ha unido a esta discusión. Entonces, ¿cuál es mejor entre sas vs r vs python.

Pocos años atrás era difícil rastrear la trayectoria profesional en estas herramientas. Pero afortunadamente esto resultó ser una bendición disfrazada.

Pero ahora, los profesionales de análisis antes de decidir qué técnica deben aplicar, están en el proceso de buscar la mejor herramienta para realizar esa tarea.

Hay una fuerte competencia entre SAS vs R vs Python. Pero la respuesta honesta es que cada herramienta es única a su manera. No hay un ganador universal en este contexto. Cada herramienta tiene su propia fuerza y ​​debilidad.

Es importante que un profesional analítico conozca las fortalezas y debilidades de cada herramienta para decidir cuál es el mejor para su profesión.

Infografía SAS vs R vs Python

Ahora echemos un vistazo a cuáles son las herramientas y para qué se utilizan.

Descripción

Aquí hay una breve descripción sobre las 3 herramientas

SAS

SAS es el sistema integrado de soluciones de software y es el líder en el campo de análisis de datos. Este software tiene muchas características como una buena GUI y otras para proporcionar un soporte técnico increíble. SAS le ayuda a realizar las siguientes tareas

  • Entrada de datos, recuperación y gestión
  • Redacción de informes y diseño gráfico.
  • Análisis estadístico y matemático.
  • Previsión de negocios y soporte de decisiones
  • Investigación de operaciones y gestión de proyectos
  • Desarrollo de aplicaciones

SAS es utilizado por compañías de renombre como Barclays, Nestlé, HSBC, Volvo y BNB Paribas.

R

R es un lenguaje de programación para computación estadística y gráficos que fue creado en el año 1995 por Ross Ihaka y Robert Gentleman. Ofrece una amplia gama de técnicas estadísticas y gráficas. Es una ruta de código abierto que es altamente extensible. Es un lenguaje de programación simple y efectivo. Es más que un simple sistema de estadísticas. Hace el siguiente trabajo

  • Manipula fácilmente paquetes
  • Manipula cuerdas
  • Funciona con series temporales regulares e irregulares.
  • Visualizar datos
  • Aprendizaje automático

R es utilizado por las compañías mejor calificadas como Bank of America, bing, Ford, Uber y Foursquare.

Pitón

Python es un lenguaje de programación orientado a objetos que tiene una sintaxis clara y legibilidad. Fue creado en 1991 por Guido Van Rossem. Es fácil de aprender y lo ayudará a trabajar de manera más rápida y efectiva. Se ha vuelto más popular en un corto período de tiempo debido a su simplicidad.

Python es utilizado por compañías famosas como ABN-AMRO, Quora, Google y reddit.

Razones para comparar

Las industrias están creciendo dinámicamente. A medida que crece el campo, hay muchos avances tecnológicos en cada idioma.

Si eres nuevo en el campo de análisis de datos, entonces podrías estar aprendiendo uno nuevo debido a tu interés o la mayoría de las veces impulsado por lo que trabaja tu organización. Puede enfrentar desafíos y frustraciones debido a las actualizaciones en las herramientas y los programas de software.

La comparación de los idiomas es una consideración digna ahora. Cualquier comparación que se haya realizado antes de unos años no será relevante para la situación actual. Las comparaciones también ayudarán a elegir el mejor entre los tres.

Estos idiomas se comparan con los siguientes factores en este artículo. No puede comprar una herramienta basada en las siguientes comparaciones, pero definitivamente le será útil elegir una que se adapte a su carrera.

  1. Código abierto vs sistema cerrado

SAS es una fuente cerrada y no admite funcionalidades transparentes. Mientras que R y Python es la contraparte de código abierto de SAS y contiene una transparencia detallada de todas sus funcionalidades y algoritmos.

SAS lleva más tiempo ya que se necesita un largo proceso para conocer la funcionalidad.

SAS también es contraproducente.

  1. Costo

SAS es uno de los software más caros del mundo. Es necesario invertir millones de dólares para obtener la licencia SAS. Por lo tanto, solo puede ser utilizado por empresas a gran escala.

Solo hay pocas compañías que usan SAS. Si usted es un profesional de SAS, debe elegir un lugar de trabajo donde usen SAS. Si te unes a una empresa donde no usan SAS, tu carrera será redirigida a un nuevo camino.

R es un software de código abierto que cualquiera puede descargar gratuitamente.

Python, por otro lado, también es un software gratuito de código abierto y cualquier persona puede descargarlo.

  1. Aprendizaje

SAS es fácil de aprender, especialmente para las personas que ya conocen SQL. También SAS tiene una interfaz GUI estable. Tutoriales de SAS está disponible en varios sitios y tiene una documentación completa.

Python es muy fácil de aprender en el mundo del análisis de datos. Python no tiene una interfaz GUI generalizada, pero los portátiles Python se han vuelto populares. Le proporcionan las características de documentación y tutoriales.

R es un lenguaje de programación de bajo nivel, por lo que se requieren códigos más largos incluso para procedimientos más cortos. Necesita tener una visión más profunda de la codificación en R.

  1. Accesibilidad

SAS requiere que compre nuevos productos para conocer las características avanzadas de SAS. No le ofrece una opción para descargar ninguna función y usarla al instante. SAS también tiene unas estrictas limitaciones de licencia.

Mientras que en R y Python se le permite acceder o actualizar las funciones avanzadas como procesamiento paralelo, paquetes multinúcleo, etc. para ayudarlo a realizar operaciones repetitivas.

  1. Capacidades de manejo de datos

Los tres idiomas son igualmente buenos en el manejo de datos y también tienen una opción para cálculos paralelos. No hay mucha diferencia entre los tres en este factor. Puede haber pocas innovaciones en cada uno de estos idiomas para mejorar su estándar.

  1. Capacidades gráficas

Con referencia a este factor, R tiene las mejores capacidades gráficas en comparación con los otros dos.

SAS tiene capacidades gráficas básicas pero solo es funcional. La personalización en parcelas es difícil y necesita un conocimiento profundo para saber sobre el paquete SAS Graph

Python tiene la opción de usar bibliotecas nativas (matplotlib) o bibliotecas derivadas que permiten llamar a funciones R.

R tiene excelentes capacidades gráficas entre los tres. Tienen paquetes avanzados para capacidades gráficas.

  1. Avances en herramienta

Los tres idiomas tienen las funciones básicas y más necesarias, pero las últimas tecnologías y funciones son muy importantes si su trabajo lo espera.

R y Python son de código abierto en la naturaleza, por lo que se mejoran con las últimas tecnologías y características más rápidamente que los otros dos idiomas. El desarrollo de nuevas técnicas es muy rápido en R.

SAS, por otro lado, lleva tiempo actualizarse a las últimas características y capacidades, ya que funciona en un entorno controlado.

Hay una ventaja principal de que SAS está trabajando en un entorno controlado. Están bien probados y, por lo tanto, las posibilidades de errores son muy bajas.

Pero Python y R funcionan en código abierto y se actualizan a las últimas tecnologías muy rápidamente, pero están más abiertos a los errores.

  1. Escenario laboral

R y Python tienen más vacantes en el pasado reciente y también se espera que aumente en el futuro.

R y Python son utilizados por empresas que buscan rentabilidad. Son la mejor opción para nuevas empresas.

SAS es ampliamente utilizado por grandes organizaciones y empresas corporativas.

Un estudio reciente ha demostrado que los trabajos de Python para el análisis de datos también aumentarán de la misma manera que R.

  1. Soporte para visualización

La visualización es una parte fundamental de la ciencia de datos. La principal plataforma de visualización de SAS se llama SAS Visual Analytics. Esto es demasiado costoso de usar.

R y Python tiene muchas herramientas de visualización gratuitas. No requiere que firme un contrato y pague por todas y cada una de las actividades, como en SAS.

  1. Atención al cliente y comunidad

Basado en el servicio y soporte al cliente, SAS es el mejor en comparación con los otros dos idiomas. SAS tiene un servicio y atención al cliente dedicado y una comunidad. Si tiene algún problema técnico, puede comunicarse directamente con el centro de soporte.

R tiene una gran comunidad en línea pero no tiene un centro de atención al cliente. Obtendrá ayuda de ellos, pero no al instante.

Python tampoco tiene un centro de atención al cliente. Brinda ayuda a sus clientes pero no al nivel de SAS.

  1. Tendencias industriales

La tendencia del mercado laboral se está moviendo rápidamente hacia las tecnologías de código abierto. R, Hadoop, Python son todos los principales ejemplos de esto. SAS también es una de esas tecnologías, pero es el único producto pagado. Las personas prefieren R y Python en lugar de SAS porque no proporciona ningún beneficio adicional sobre los productos gratuitos. Solo unas pocas compañías optan por SAS en estos días por ciertas razones.

R y Python son gratuitos y se pueden descargar con facilidad.

  1. Agilidad

R y Python son compatibles con miles de colaboradores en todo el mundo. Si hay algún desarrollo o gradación ascendente disponible para los idiomas, se pone a disposición de los clientes a gusto.

El SAS Institute es accesible solo por SAS Institute Incorporated y solo los desarrolladores de SAS pueden producir nuevas características. Esto lleva mucho tiempo. Y antes de actualizar las características de SAS con nuevos algoritmos, puede completar su proyecto con cualquier otra herramienta.

  1. Tutoriales y guía

SAS no ofrece ninguna guía paso a paso a sus clientes. Si está comenzando con un nuevo tema o desea aprender algo nuevo en SAS, definitivamente debe buscar la ayuda de un consultor de SAS que sea nuevamente de SAS Institute Incorporated.

R y Python, por otro lado, le proporcionan ejemplos detallados. También ofrece un tutorial en internet. Python contiene cuadernos reproducibles llamados iPython. Los ejercicios R y los cuadernos iPython están ampliamente disponibles en sitios como github y otros.

Aquí está la vista de tabla para comparar fácilmente las tres herramientas en función de algunos criterios

CriterioSASRPitón
CostoPagadoGratisGratis
AprendizajeDifícilFácilFácil
Manipulación de datosAltoAltoAlto
Modelado analíticoAltoAltoMedio
Capacidad gráficaBajoAltoMedio
Procesamiento de textoBajoMedioAlto
Big DataMedioBajoMedio
Usos comunesAltoAltoMedio
Escenario laboralAltoMedioBajo
Atención al clienteAltoBajoMedio
Avances en herramientaAltoBajoMedio

Conclusión

SAS definitivamente puede satisfacer todas sus necesidades de ciencia de datos, pero no es adecuado a largo plazo. Las empresas ahora se están moviendo rápidamente hacia lenguajes de programación de código abierto que son fáciles de acceder y usar.

Siendo SAS una herramienta restrictiva y cerrada, no se prefiere mucho en estos días.

R y Python son herramientas de código abierto que lo ayudarán a aumentar su conocimiento de la ciencia de datos, aprender nuevas tecnologías y algoritmos. Conocer R y Python automáticamente lo hace elegible para trabajos de ciencia de datos en estos días.

La conclusión es que no hay un ganador obvio entre los tres. Las tres herramientas tienen sus propias ventajas y desventajas. Sus puntos fuertes los hacen sobrevivir en el mercado a largo plazo.

En última instancia, es el científico de datos quien tiene que decidir entre los idiomas. Como científico de datos, depende de usted decidir qué idioma se adapta mejor a sus necesidades. Puede hacerse algunas preguntas y decidir sobre eso

  • ¿Qué tipo de problemas quieres resolver?
  • ¿Cuánto estás listo para gastar para aprender un idioma?
  • ¿Cuáles son las herramientas de uso común en su campo?
  • ¿Cuáles son las otras herramientas similares disponibles en el mercado y cómo se relacionan con las herramientas de uso común?

Las respuestas a estas preguntas pueden ayudarlo a elegir la mejor herramienta y seguir adelante en su carrera.

Aprende y conviértete en un maestro del idioma.

Categoría:

Desarrollo de software