Mucha gente ha oído hablar de Python y R, pero para estos dos lenguajes, muchas personas están más enredadas en elegir cuál elegir. A continuación, echemos un vistazo a las ventajas de cada uno.
Ventajas de Python:
La mayor parte de la investigación de aprendizaje profundo se realiza en Python, por lo que herramientas como Keras y PyTorch tienen un desarrollo de Python primero. Puede aprender sobre estos temas en Introducción al aprendizaje profundo de Keras y Introducción al aprendizaje profundo de PyTorch.
Otra ventaja de Python sobre R es la implementación de modelos en otras partes del software. Python es un lenguaje de propósito general. El proceso de escribir aplicaciones en Python e incluir modelos basados en Python es fluido.
Python se denomina lenguaje universal con una sintaxis fácil de entender.
Ventajas del lenguaje R:
Gran parte de la investigación de modelos estadísticos se realiza en R, por lo que hay una gama más amplia de clases de modelos para elegir. Si tiene preguntas sobre el modelado, R es la más adecuada.
Otro truco de R es usar Shiny para crear paneles fácilmente. Python también tiene Dash como alternativa, pero no es lo suficientemente maduro.
Las funciones de R están desarrolladas para estadísticos, por lo que tiene ventajas de campo específicas, como las potentes funciones de visualización de datos.