Hola Mari Angeles,
¡Excelente
reflexión! Coincido en que R y Python no son excluyentes, sino
complementarios. Cada uno destaca en áreas específicas, por lo que en la
práctica muchas veces se combinan para aprovechar sus fortalezas.
Ventajas de R
- Capacidades
estadísticas y modelado
- R fue
concebido inicialmente para análisis estadístico, lo que lo hace muy
potente para modelado, pruebas de hipótesis y análisis exploratorio.
- El
respaldo académico y el escrutinio científico de muchos de sus paquetes
(CRAN, Bioconductor) proveen un alto estándar de calidad.
Preprocesamiento
y manipulación de datos con dplyr
- La
sintaxis de “verbos” como select(), filter(), mutate() o summarize() resulta muy intuitiva y
expresiva.
- Facilita
la limpieza y transformación de datos sin requerir una carga conceptual
de programación demasiado alta.
Visualizaciones
con ggplot2
- Permite
crear gráficos de muy alta calidad (publicables) con una gramática de
gráficos clara y coherente.
- Su
integración con dplyr y
otros paquetes del “Tidyverse” agiliza mucho el flujo de trabajo.
Interpretabilidad
en Machine Learning con DALEX
- Paquetes
como DALEX o su extensión DALEXtra
facilitan la explicación de modelos tipo “caja negra” (random forest,
gradient boosting, redes neuronales, etc.).
- Funciones
para calcular importancia de variables, gráficos de dependencia parcial e
incluso explicaciones locales (ej. LIME) están muy bien documentadas y
con fuerte respaldo académico.
Ventajas de Python
- Ecosistema
de Machine Learning y Deep Learning
- Librerías
como scikit-learn (modelos clásicos de ML) y frameworks como TensorFlow
o PyTorch (Deep Learning) lideran la industria.
- Amplio
soporte de la comunidad y documentación extensa.
Manipulación
de datos con pandas
- Aunque
su sintaxis puede parecer más “verbosa” que la de dplyr, una vez que le agarras
el truco es muy eficiente para grandes volúmenes de datos.
- Su
integración con NumPy, SciPy y el ecosistema de Python
es muy sólida.
Entornos
productivos e industriales
- Python
se usa ampliamente en empresas y startups que requieren integrar de forma
sencilla sistemas de backend, web y análisis de datos.
- La
comunidad es enorme y la velocidad de desarrollo de nuevos paquetes es
muy alta.
¿Cuál elegir?
- Investigación
y prototipado estadístico: Muchos grupos académicos y de I+D
prefieren R por la solidez de los paquetes estadísticos, la facilidad de
creación de gráficos de calidad y la rápida comprobación de hipótesis.
- Data
Science industrial y escalabilidad:
Python lleva la delantera en integración con plataformas, desarrollo web,
deployment de modelos en producción y Deep Learning.
No es raro
usar ambos lenguajes en un flujo de trabajo híbrido. Por ejemplo:
- Realizar
limpiezas de datos exploratorias y prototipos estadísticos en R (usando dplyr, ggplot2, DALEX, etc.).
- Exportar
conjuntos de datos depurados para entrenar redes neuronales o modelos de
gran escala en Python (con PyTorch o TensorFlow).
- Incluso
existen librerías o extensiones (reticulate en R,
por ejemplo) que permiten mezclar ambos lenguajes en un mismo entorno
(RMarkdown, Jupyter Notebooks, etc.).
En conclusión,
no
hay por qué casarse con un solo lenguaje. Cada uno aporta soluciones
potentes en ámbitos distintos y el valor real surge cuando sabemos escoger la
mejor herramienta para cada tarea.
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Advantages of R
- Statistical
Capabilities and Modeling
- R was
initially developed for statistical analysis, making it very powerful for
modeling, hypothesis testing, and exploratory analysis.
- The
academic backing and scientific scrutiny of many of its packages (CRAN,
Bioconductor) provide a high standard of quality.
Data
Preprocessing and Manipulation with dplyr
- The
syntax of “verbs” like select(), filter(), mutate(), or summarize() is highly intuitive and
expressive.
- It
facilitates data cleaning and transformation without requiring a heavy
programming load.
Visualizations
with ggplot2
- Enables
the creation of high-quality (publication-ready) plots using a clear and
consistent grammar of graphics.
- Its
integration with dplyr and
other “Tidyverse” packages greatly speeds up the workflow.
Machine
Learning Interpretability with DALEX
- Packages
such as DALEX or its extension DALEXtra make it easier to
explain “black box” models (random forest, gradient boosting, neural
networks, etc.).
- Functions
to compute variable importance, partial dependence plots, and even local
explanations (e.g., LIME) are well-documented and have strong academic
support.
Advantages of Python
- Machine
Learning and Deep Learning Ecosystem
- Libraries
like scikit-learn (classic ML models) and frameworks like TensorFlow
or PyTorch (Deep Learning) lead the industry.
- It
has extensive community support and thorough documentation.
Data
Manipulation with pandas
- Although
its syntax may seem more “verbose” than dplyr,
once you get the hang of it, it’s highly efficient for large volumes of
data.
- It
integrates solidly with NumPy, SciPy, and the broader
Python ecosystem.
Production
and Industrial Environments
- Python
is widely used in companies and startups that need to easily integrate
backend systems, web applications, and data analysis.
- The
community is huge, and the pace of new package development is very high.
Which One Should You Choose?
- Research
and Statistical Prototyping: Many academic and R&D groups prefer
R due to the robustness of its statistical packages, the ease of producing
quality graphs, and rapid hypothesis testing.
- Industrial
Data Science and Scalability: Python takes the lead in platform
integration, web development, model deployment in production, and Deep
Learning.
It’s not
uncommon to use both languages in a hybrid workflow. For example:
- Perform
exploratory data cleaning and statistical prototyping in R (using dplyr, ggplot2, DALEX, etc.).
- Export
cleaned datasets to train neural networks or large-scale models in Python
(with PyTorch or TensorFlow).
- There
are even libraries or extensions (like reticulate in R) that allow
mixing both languages in the same environment (RMarkdown, Jupyter
Notebooks, etc.).
In conclusion,
there’s
no need to commit to just one language. Each provides powerful solutions in
different domains, and real value emerges when we know how to choose the best
tool for each task.
