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Una de las habilidades m谩s importantes para un analista de datos es el dominio de un lenguaje de programaci贸n. Los analistas de datos utilizan SQL (Structured Query Language, Lenguaje de consulta estructurado) para comunicarse con las bases de datos, pero cuando se trata de limpiar, manipular, analizar y visualizar datos, lo mejor es Python o R.听

Python vs. R: 驴Cu谩l es la diferencia?

Python y R son lenguajes gratuitos y de c贸digo abierto (open-source) que pueden ejecutarse en Windows, macOS y Linux. Ambos pueden manejar casi cualquier tarea de an谩lisis de datos, y ambos se consideran lenguajes relativamente f谩ciles de aprender, especialmente para los principiantes. Entonces, 驴cu谩l deber铆as aprender (o aprender primero)? Antes de profundizar en las diferencias, aqu铆 tienes una visi贸n general de cada lenguaje.

驴Qu茅 es Python?

Python es un lenguaje de programaci贸n de alto nivel y prop贸sito general conocido por su sintaxis intuitiva que imita el lenguaje natural del ingl茅s. Puedes utilizar c贸digo Python para una amplia variedad de tareas, pero tres aplicaciones populares incluyen:

• Ciencia y an谩lisis de datos

• Desarrollo de aplicaciones web

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Aprende m谩s: 驴Qu茅 es Python y para qu茅 se usa? Gu铆a para principiantes

驴Qu茅 significa 鈥渁lto nivel鈥�?

Un lenguaje de programaci贸n de alto nivel (high-level) tiene una sintaxis f谩cil de leer y entender para los humanos. Los lenguajes de bajo nivel (low-level) son aquellos que una m谩quina puede entender f谩cilmente. Algunos ejemplos de lenguajes de alto nivel son Python, C++, C# y Java.

Cuando escribes c贸digo en un lenguaje de alto nivel, 茅ste se convierte en un lenguaje de bajo nivel, o c贸digo m谩quina, que tu ordenador puede reconocer y ejecutar.

驴Qu茅 es R?

R es un entorno de software y un lenguaje de programaci贸n estad铆stica creado para el c谩lculo estad铆stico y la visualizaci贸n de datos. Las numerosas capacidades de R tienden a clasificarse en tres grandes categor铆as:

• Manipulaci贸n de datos

• An谩lisis estad铆stico

• Visualizaci贸n de datos聽

Carrie, analista de datos de Google, nos cuenta m谩s cosas sobre las posibilidades de R.

驴C贸mo escojo entre Python y R?

No hay elecci贸n equivocada cuando se trata de aprender Python o R. Ambos son conocimientos muy demandados y te permitir谩n realizar pr谩cticamente cualquier tarea de an谩lisis de datos que te encuentres. Cu谩l es mejor para ti depender谩 en 煤ltima instancia de tu formaci贸n, intereses y objetivos profesionales.

A la hora de tomar una decisi贸n, ten en cuenta lo siguiente.

Python vs. R: Las cifras

Seg煤n varios 铆ndices populares de lenguajes de programaci贸n, TIOBE [], Stack Overflow [], PYPL [] y RedMonk [], Python es el lenguaje m谩s popular entre la comunidad tecnol贸gica en general.

Aunque esto no significa necesariamente que sea mejor, s铆 sugiere que su uso est谩 m谩s extendido y que puede contar con una comunidad m谩s s贸lida para el soporte y el desarrollo continuos.

Curva de aprendizaje

Tanto Python como R se consideran lenguajes bastante f谩ciles de aprender. Python se dise帽贸 originalmente para el desarrollo de software. Si tienes experiencia previa con Java o C++, es posible que puedas aprender Python de manera m谩s natural que R. Por otro lado, si tienes experiencia en estad铆stica, R podr铆a ser un poco m谩s f谩cil.

En general, la sintaxis f谩cil de leer de Python le proporciona una curva de aprendizaje m谩s suave. R tiende a tener una curva de aprendizaje m谩s pronunciada al principio, pero una vez que entiendes c贸mo utilizar sus caracter铆sticas, se vuelve significativamente m谩s f谩cil.

Consejo: Una vez aprendas un lenguaje de programaci贸n, es posible que se te haga m谩s f谩cil aprender otro.

Empresa

En general, es una buena idea 鈥渉ablar鈥� el mismo idioma que el equipo con el que vayas a trabajar. As铆 ser谩 m谩s f谩cil compartir c贸digo y colaborar en los proyectos.

Si est谩s empezando, es posible que no sepas en qu茅 empresa vas a trabajar. Echa un vistazo a algunas ofertas de empleo de las empresas y sectores que m谩s te interesen. 驴Suelen incluir R o Python como requisito? Esto podr铆a ser una buena indicaci贸n de la direcci贸n que debe tomar tu aprendizaje.

Puntos fuertes y d茅biles

Aunque tanto Python como R pueden realizar muchas de las mismas tareas de datos, cada uno tiene sus propios puntos fuertes. Si sabes que vas a dedicar mucho tiempo a ciertas tareas de datos, es posible que desees dar prioridad al lenguaje que sobresale en esas tareas.

Carrera profesional

Piensa en c贸mo encaja el aprendizaje de un lenguaje de programaci贸n con tus objetivos profesionales a largo plazo. Si te apasionan las partes de c谩lculo estad铆stico y visualizaci贸n de datos del an谩lisis de datos, R podr铆a ser una buena opci贸n para ti.

Si, por lo contrario, est谩s interesado en convertirte en un cient铆fico de datos y trabajar con big data, inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje profundo (deep learning), Python encajar铆a mejor.

Lo mismo ocurre si tus intereses personales o profesionales van m谩s all谩 de los datos y se adentran en la programaci贸n, el desarrollo u otros campos de la inform谩tica. Python es un lenguaje de prop贸sito general utilizado para una gama mucho m谩s amplia de tareas que R.

C贸mo aprender R o Python: Opciones para empezar

Tanto Python como R son excelentes lenguajes para datos. Tambi茅n son apropiados para principiantes sin experiencia previa en programaci贸n. Por suerte, independientemente del lenguaje que elijas en primer lugar, encontrar谩s una amplia gama de recursos y materiales que te ayudar谩n a lo largo del camino. Estas son solo algunas opciones para empezar.

Prueba ambos mediante proyectos guiados

Otra buena manera de decidir si aprender R o Python es probar ambos. Los proyectos guiados de 糖心vlog官网观看 ofrecen una introducci贸n pr谩ctica en menos de dos horas sin tener que comprar o descargar ning煤n software.

Con Getting Started with R, puedes empezar a escribir comandos b谩sicos de R y aprender a instalar paquetes e importar conjuntos de datos. Con Introducci贸n a Python, que tardar谩s menos de una hora en terminar, podr谩s escribir una aplicaci贸n de juego de adivinanzas mientras aprendes a crear variables, construcciones de decisi贸n y bucles.

Toma un curso

Si prefieres centrarte en una habilidad a la vez (o si est谩s a帽adiendo un nuevo lenguaje de codificaci贸n a tu conjunto de habilidades de analista de datos existente), un curso de Python o R podr铆a ayudarte a empezar. Hay un mont贸n de clases para elegir. En 糖心vlog官网观看, las opciones m谩s populares entre los alumnos son Programming for Everybody (Getting Started with Python) de la Universidad de Michigan y R Programming de la Universidad Johns Hopkins.

Consejo: Para muchos alumnos, puede ser mejor elegir un lenguaje y dominarlo en lugar de intentar aprender los dos al mismo tiempo.

Obt茅n un certificado profesional

Obtener un Certificado Profesional de Google Data Analytics o un Certificado Profesional de IBM Data Analyst te proporciona un marco para aprender un lenguaje de programaci贸n estad铆stica dentro del contexto m谩s amplio del an谩lisis de datos. El certificado de Google ense帽a R, y el certificado de IBM ense帽a Python. Ambos incluyen otras habilidades laborales, como SQL, hojas de c谩lculo y visualizaci贸n de datos. No s贸lo puedes aprender a programar, tambi茅n puedes aprender c贸mo todas estas habilidades cr铆ticas de datos trabajan juntas.

Si est谩s interesado en comenzar una carrera como analista de datos, estos programas son una gran manera de construir tu base a trav茅s de videos, evaluaciones, laboratorios interactivos y proyectos listos para el portafolio. Ambos pueden completarse en menos de seis meses.

Preguntas frecuentes (FAQ)