¿R, Python o SQL para Ciencia de Datos?

¿R, Python o SQL para Ciencia de Datos?

may´23 SEO Soporte 1 comentarios

A menudo me consultan qué software estadístico o de programación aprender para iniciar una carrera en Ciencia de Datos. Hoy te traigo algunas reflexiones para ayudarte a elegir la herramienta perfecta para ti.

Piensa en soluciones, no en herramientas

Lo primero que quiero dejar en claro es que la habilidad que adquieras debe ir más allá de utilizar un software estadístico. Recuerda que el rol del Científico de datos es resolver problemas y aportar información valiosa para la investigación o negocio.

Preocúpate entonces por lo que vas a hacer con la herramienta que elijas.

La mayoría de las funciones que utilizarás en tu día a día como Científico de datos se repiten de una herramienta a otra. En algunos casos incluso tendrás que resolver problemas con más de una herramienta.

En cualquier caso, hay que ponerse y empezar de alguna forma en el mundo de la Ciencia de Datos, por ejemplo, aprendiendo Python básico.

¿Por qué necesito programar?

Las habilidades son las capacidades para ejecutar la función y eso incluye la programación.

¡Programar te abrirá muchas posibilidades! Te permitirá:

•   Automatizar tareas
•   Manejar bases de datos grandes
•   Explorar múltiples funcionalidades de manera sencilla
•   Múltiples formas de comunicar resultados
•   Registrar tu trabajo para hacerlo reproducible

No necesitas ser un ingeniero de software, pero tener claro los conceptos básicos te ayudará.

Lenguajes de la Ciencia de Datos, ¿cuál elegir?

Cada lenguaje tiene sus propias características y capacidades únicas que lo hacen funcionar para ciertos profesionales de la Ciencia de Datos. En la siguiente imagen te dejo un resumen de los 3 softwares principales hoy en día en Ciencia de Datos.
Lo importante es la habilidad. No necesitas utilizar todos los idiomas, pero elige uno y domínalo con el tiempo.

SQL o Phyton para R Studio

Ninguna herramienta es la mejor para todos ni para todo.
Sería ridículo decir que un lenguaje es el mejor. Cada uno tiene sus ventajas, y qué lenguaje necesitas aprender dependerá de tu contexto y habilidades. Piensa cuáles de estas ventajas se adaptan mejor a tus necesidades, aunque no necesariamente serán las mejores para alguien que trabaje en un área diferente, con diferentes exigencias.

Ten en cuenta el campo en el que deseas trabajar, la empresa para la que trabajas, el equipo en el que trabajas y la herramientas que utilizan. Pero cuidado, no tienes por qué seguir a la mayoría. Conocer un nuevo lenguaje te permite tener más habilidades, abrirte a más oportunidades y potenciar tu efectividad. 

¿Por qué solemos elegir R para la Ciencia de Datos?

?En general, si trabajas en investigación, estadística o análisis de datos, es probable que prefieras R para transformar tu carrera profesional.

¡R es la lengua franca de las estadísticas y los gráficos!
Es más fácil realizar análisis de datos complejos en R. La gran cantidad de paquetes estadísticos te permite realizar cualquier análisis de datos de manera sencilla y rápida, con pocas líneas de código. Ahora mismo R está por delante en este punto.
 
Aquí Hadley Wickham nos lo resume de manera fantástica.
? R no requiere que seas programador. Ni siquiera diría que R es para programadores, es un lenguaje accesible para realizar análisis de datos desde cualquier disciplina. Yo no vengo de una formación en informática ni pensé convertirme en programadora, aprendí R de manera autodidacta desde 2005, cuando incluso la documentación disponible no era tan abundante como lo es hoy en día.

?R y la visualización de datos son una combinación perfecta
En términos de visualización de datos, R está muy por delante, ofrece gráficos sorprendentes y sofisticados. Por ejemplo, paquetes como ggplot2 hacen que graficar sea más fácil y más personalizable en R. Otros paquetes de visualización fundamentales son ggplot2, ggvis, googleVis y rCharts.

?R está más actualizado en las últimas técnicas estadísticas, debido a su fuerte vínculo con el entorno académico.
El desarrollo de nuevas técnicas estadísticas es más rápido en R. Si existe una técnica estadística, es probable que ya exista un paquete R para implementarla. Habrá momentos en que solo encuentres el análisis estadístico que buscas en R, como ocurre con:
•   métodos no paramétricos
•   modelos avanzados para diseños factoriales y ensayos longitudinales, incluidos métodos de medición repetida (WTS y ATS, ART ANOVA),
•   modelos mixtos (o multinivel) frecuentistas generalizados (y no lineales) donde especificar la estructura de covarianza residual (GLMM, GNLMM),
•   modelos mixtos para medidas repetidas (MMRM),
•   modelos de ecuación de estimación generalizada avanzados (GEE),
•   métodos para la estimación de tamaño muestral en diseños avanzados (y de potencia estadística).
 
¡Usar R te ahorrará mucho tiempo al no tener que volver a inventar la rueda cada vez que quieras aplicar un análisis!
 
Pero además, R es:
? Gratuito, puedes usarlo sin tener que persuadir a tu jefe de comprar una licencia.
? De código libre y abierto, puedes extenderlos sin tener que pedir permiso. Eso significa que cualquiera puede examinar el código fuente para ver exactamente lo que está haciendo. Y también puedes corregir errores y/o agregar funciones, sin depender del proveedor. Esta naturaleza abierta de R le permite obtener las últimas características más rápido.
? Multiplataforma. Puedes utilizarlo en cualquier sistema operativo: GNU / Linux, Macintosh y Microsoft Windows.
? R tiene una comunidad online muy activa en Ciencia de Datos, que ofrecen soporte a sus usuarios, con perfiles profesionales distintos. Esto es una gran ventaja, ya que te ahorras tener que pagar por acceder a soporte técnico como sí sucede con los softwares comerciales.
 
¿Quieres leer más sobre R? Aquí tienes la opinión de los profesionales sobre esta poderosa herramienta.

¿Cómo comenzar a aprender sobre IA para R?

Los manuales son buenos libros de referencia y pueden ayudarte a aprender nuevas funciones, pero no son sencillos para los principiantes. Para un principiante, aprender R mediante libros puede ser como intentar aprender lengua con un diccionario, seguramente te sentirás frustrado si son tus primeros pasos.
 
En su lugar te recomiendo:
•   Encuentra un tutor experimentado que te guíe y obtén una buena capacitación práctica donde veas cómo se usan realmente los lenguajes (o paquetes) para resolver problemas reales. Así estarás bien preparado para el autoaprendizaje más adelante.
•   Recuerda: no necesitas dominar todas las opciones de una herramienta para poder usarla. No tienes que aprender cada análisis específico desde el principio. Es como cuando comenzamos a hablar, no necesitas conocer todas las reglas gramaticales.  ¡Lánzate y juega! 
•   Construye una base sólida, desde los conceptos básicos hasta los modelos lineales (regresión lineal, ANOVA). Una vez que tengas esas habilidades, podrás agregar nuevas habilidades cuando las necesites. No olvides seguir las tendencias de la IA.
 
Por eso te recomiendo nuestro Máster online en Estadística Aplicada a la Ciencia de Datos. Te ofrecemos tutorías individuales ilimitadas, un programa 100% práctico y amplio, con las principales técnicas estadísticas que necesitarás para resolver tus problemas de datos. Ah, y comenzamos desde cero tanto en estadística como en programación, sin calendarios, tú decides cuándo y cómo.

1 comentario

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  • Gracias el aporte.

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    David Ruales 24 de junio de 2023, 10:55

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