Python, el rey del big data

Al paso que R ha sido de forma tradicional el lenguaje de programación escogido por los científicos de datos, poquito a poco va cediendo terreno a Python.
Aunque hay múltiples razones para el cambio, quizá la más esencial es que Python es de empleo general y de manera comparativa más simple de aprender, al tiempo que R sigue siendo un entorno de programación bastante complejo de dominar. En un planeta poco a poco más dependiente de los datos y con “hambre” de científicos de datos, lo fácil gana.
R
Mas R es bastante difícil incluso para personas con experiencia en instrumentos estadísticos como SAS y SPSS, como destaca Bob Muenchen. “R reduce posiblemente la dificultad de este género de análisis, puesto que incorpora los lenguajes de macros y de matrices, entre otras cosas, que herramientas como SPSS requieren el propio usuario domine. Mas para aquellos que esperan que R funcione como Stata, siento decirles que no es así”.
Una de las razones por la que a la gente le cuesta aprender R es por el hecho de que no es realmente un lenguaje de programación. R es más bien un ambiente interactivo para hacer estadísticas, y es por ello que sea considerablemente más difícil para los aspirantes a desarrolladores captar sus matices.

Generalmente, R es diferente, lo que hace que sea difícil.

Python es mucho más accesible

Python, sin embargo, es considerablemente más accesible. Por una parte, un extenso abanico de desarrolladores están familiarizados con Python y lo utilizan para una extensa gama de aplicaciones. En contraste a R, que prácticamente solo se utiliza para el análisis de datos, un desarrollador puede empezar de manera rápida a experimentar con Python.

Las empresas cada vez dan más relevancia a los datos y luchan por localizar los científicos de datos más cualificados. Con frecuencia, no obstante, tales científicos de datos pueden estar ya trabajando en la propia empresa y probablemente tengan alguna familiaridad con Python. Dada la relevancia de un buen análisis de datos, la formación en las tecnologías Big Data apropiadas es mucho más eficaz que contratar y formar nuevos científicos de datos en programas más complejos.

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