¿R o Python? ¿Qué opinan los expertos?

R y Python han sido adoptados en el campo del análisis de datos. Si bien comparten muchas funciones, cada uno tiene características únicas que lo hacen más adecuado para ciertos usos. A continuación, presentamos un análisis comparativo entre ambos lenguajes, incluyendo opiniones de especialistas y docentes con amplia experiencia.

En este post debatimos sobre los pros y los contras de R y Python, con la participación especial de reconocidos expertos que acudieron a nuestra llamada en Twitter.

¡Sus conclusiones te van a sorprender!

Historia ¿Cómo surgieron estos lenguajes?

R fue creado en 1996 por los estadísticos Ross Ihaka y Robert Gentleman en la Universidad de Auckland (Nueva Zelanda). Su desarrollo se inspiró en el lenguaje S de Bell Labs y debe su nombre a las iniciales de sus creadores.

Python, por su parte, fue desarrollado en 1991 por Guido van Rossum en el Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) de los Países Bajos. Su nombre se debe al grupo humorístico Monty Python. Es un lenguaje multipropósito que se inspira en C, Modula-3 y ABC.

¿Para qué sirven R y Python?

R está profundamente vinculado a la estadística y la visualización de datos. Gracias a su ecosistema de paquetes especializados, permite realizar análisis estadísticos complejos de forma sencilla y con pocas líneas de código. Según Dominic Royé y Carlos Gil, su versatilidad en este ámbito lo convierte en una herramienta fundamental para investigadores.

Python, en cambio, es un lenguaje más generalista. Es especialmente útil para crear aplicaciones, automatizar tareas, conectar sistemas o desarrollar soluciones personalizadas. Juliá Minguillón y SEOpuz destacan su capacidad para estructurar flujos de trabajo más allá del análisis estadístico.

Por otro lado, Python es más adecuado para implementar algoritmos de productividad. Tienes acceso a un gran número de paquetes para desarrolladores que te permiten crear código general de manera más rápida y vincular flujos de trabajos o componentes (aunque para objetivos estadísticos esto puede complicarse). R se puede utilizar como lenguaje de programación, pero esa no es su fortaleza.

¿Con cuál de ellos podemos crear mejores gráficos?

R y la visualización de datos son una combinación perfecta

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

Actualización. ¿Cómo estar a la última en Data Science?

R suele incorporar nuevas técnicas estadísticas con mayor rapidez, gracias a su estrecho vínculo con la comunidad académica. Muchos paquetes novedosos aparecen primero en R antes que en otros lenguajes, como señala Carlos Gil. Esto es especialmente relevante en modelos avanzados como GAM o modelos mixtos.

Velocidad y capacidad. ¿Cómo trabajar con Big Data?

Ambos lenguajes pueden utilizarse con herramientas de computación en la nube y manejan grandes volúmenes de datos. Sin embargo, Python tiende a ser más eficiente en tareas de programación general y escalabilidad. R puede resultar más lento en ciertos procesos, aunque esto se puede compensar con paquetes como Rcpp para integrar C++ y mejorar el rendimiento.

Como bien resume Dominic Royé, R está hecho para facilitarle la vida al estadístico, no necesariamente a la computadora.

Gratuitos y de código abierto. ¡Soy libre!

Tanto R como Python son gratuitos y de código abierto, lo que significa que cualquier persona puede usarlos, modificarlos o ampliar sus funcionalidades sin restricciones. Esto los convierte en alternativas muy atractivas frente a soluciones comerciales como SPSS o SAS.

Además, cuentan con comunidades activas y amplias redes de soporte. No obstante, algunos expertos como Antonio Canepa consideran que la documentación de Python aún puede mejorar en comparación con R.

Aunque Python goza de mayor visibilidad global debido a su uso en diversos sectores, R mantiene una fuerte presencia en el ámbito académico y científico. Comparar su popularidad no es del todo justo, ya que se utilizan con propósitos distintos. Como observan Antonio Canepa y Dominic Royé, la comparación puede estar sesgada por el uso extensivo de Python en otras áreas como desarrollo web o automatización.

¿Cuál es el lenguaje más sencillo de aprender?

La curva de aprendizaje depende del perfil del usuario:

R está orientado a usuarios sin formación informática previa. Es ideal para quienes se centran en el análisis de datos sin necesidad de desarrollar software.
Python es más adecuado para perfiles técnicos o programadores que buscan un lenguaje más estructurado.

Ambos son accesibles, pero sus enfoques pedagógicos y paradigmas de uso difieren..

Recomendaciones para comenzar

Evita comenzar con manuales técnicos. En su lugar:

Busca un curso práctico con tutoría especializada.
Aprende desde los conceptos básicos hasta los modelos fundamentales como la regresión lineal o el ANOVA.
Practica con casos reales. No necesitas saberlo todo desde el principio: avanza por etapas.

¿Cuál es el mejor?

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. Para elegir R o Python piensa cuáles de sus 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.

Si eres el único que usa R donde todos los demás usan -por ejemplo- SPSS, puede ser difícil pedir ayuda a tus compañeros o compartir resultados. 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 lo tanto, incluso si todos los que te rodean usualmente usan SPSS u otra herramienta comercial, es recomendable que aprendas lenguajes de gran potencial como R o Python.

En general:

Si trabajas en investigación, estadística o análisis de datos, es probable que prefieras R.
Si trabajas en ingeniería o programación, seguramente preferirás Python.

✍️ Nota final

En definitiva, R y Python son dos lenguajes potentes, flexibles y accesibles. Si aún no has trabajado con ellos, ojalá este post sirva para animarte a hacerlo cuanto antes.

Espero que hayas disfrutado de esta puesta en común, y aunque la lista de puntos fuertes y débiles no está completa, creo que es un buen punto de partida para que comiences el camino hacia el Data Science.

Agradezco sinceramente la colaboración de los profesionales expertos que han querido participar de este debate. Su aporte ha sido muy valioso.

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