Diferença entre R e Python

R e Python são as duas linguagens de programação de código aberto mais populares, orientadas para a ciência de dados. R é a mais recente tecnologia de ponta amplamente utilizada entre mineradores de dados e estatísticos para o desenvolvimento de software estatístico e análise de dados. R é uma linguagem de programação poderosa que está rapidamente se tornando o padrão de fato entre os profissionais e tem sido usada em todas as disciplinas possíveis, desde ciências e medicina a engenharia e negócios. No entanto, a tecnologia não deixa de ter seu quinhão de desvantagens. R não é particularmente uma linguagem de programação rápida e o código mal escrito pode ser bastante lento. O Python é conhecido por ser ótimo com grandes conjuntos de dados e flexibilidade, mas ainda assim alcançar o número de boas bibliotecas estatísticas disponíveis no R. Mas qual dessas linguagens é fácil de usar e melhor para aprender?

O que é "R"?

R é uma poderosa linguagem de programação de código aberto com aspectos das linguagens de programação funcional e orientada a objetos (OO). R é mais do que apenas um programa de computador; é um ambiente de programação estatística e linguagem para computação e gráficos estatísticos. Começou como um projeto de pesquisa de Ross Ihaka e Robert Gentleman no início dos anos 90 e, em 1995, o programa havia se tornado de código aberto, o que significa que qualquer pessoa pode modificar ou alterar o código absolutamente sem custo. A primeira versão foi lançada em 2000. Desde então, tem sido usada em todas as disciplinas possíveis, da ciência à engenharia. Tecnicamente, é um idioma tanto em estatística quanto em software de ciência da computação e análise, com utilidade significativa na análise de dados. A rica biblioteca de recursos de R é o que a torna a escolha mais preferida para análise estatística.

O que é Python?

Python é mais uma linguagem de programação orientada a objetos de alto nível amplamente usada em computação científica e numérica. É usado no lado do servidor por causa de seus múltiplos paradigmas de programação, que envolvem programação funcional imperativa e orientada a objetos. O Python permite que você trabalhe mais rapidamente e integre seus sistemas com mais eficiência. A fundação do Python remonta ao final dos anos 80. Foi originalmente conceitualizada por Guido van Rossum em 1989 e a primeira versão da linguagem de programação foi introduzida em 1991, e mais tarde denominada “Python”. Ele passou por várias atualizações desde então e agora é uma das linguagens de programação de código aberto mais populares usadas na comunidade. É também uma das linguagens amplamente usadas na ciência de dados, atrás de R.

Diferença entre R e Python

1. Natureza de R e Python

 - R e Python são as duas linguagens de programação de código aberto mais populares usadas para estatísticas e análise de dados e ambas são gratuitas. No entanto, Python é uma linguagem de programação de múltiplos paradigmas de uso geral que fornece uma abordagem mais geral para a ciência de dados. R, por outro lado, é mais do que apenas um programa de computador; é um ambiente de programação estatística e linguagem para computação e gráficos estatísticos que parece ser muito melhor na visualização de dados. O termo ambiente em R caracteriza um sistema totalmente planejado e coerente, em vez de um acúmulo incremental de ferramentas específicas e inflexíveis com outros softwares de análise de dados, como Python.

2. Funcionalidade

 - R é um programa de computador e ambiente de programação estatística que permite a utilização de uma ampla gama de métodos analíticos e produz gráficos com qualidade de apresentação. É usado principalmente para análise estatística, mantendo os estatísticos em mente. Ele lida com abordagens estatísticas complexas tão facilmente quanto com as mais simples. É diferente da maioria dos programas que podem lidar com uma enorme variedade de tarefas matemáticas e estatísticas. Python pode fazer praticamente todas as coisas que R faz. É conhecido por sua sintaxe fácil de entender, que facilita muito a codificação e a depuração do que com outras linguagens de programação.. 

3. Ambiente Linguístico 

- Os IDEs integram várias ferramentas projetadas especificamente para o desenvolvimento de software. Um IDE, IDLE, faz parte do pacote de instalação padrão do Python desde 1.5.2b1. Com o tempo, surgiram outros IDEs que incorporam algumas das bibliotecas mais populares não fornecidas pelo IDLE. Alguns dos IDEs populares do Python são Spyder, Atom, PyCharm, IPython Notebook, Eclipse + PyDev e muito mais. Alguns dos R IDE populares incluem RStudio, RKWard, R Commander, Emacs + ESS e muito mais. Os pacotes populares incluem Stringr, Zoo, Dpylr, Data.table e assim por diante.

4. Flexibilidade em R e Python

 - R é uma linguagem de programação e ambiente funcional e sofisticado para computação e gráficos estatísticos. É fácil de pegar e possui um grande número de pacotes, principalmente lidando com a análise de dados. Por ser de código aberto, fornece mais flexibilidade, o que de fato oferece a capacidade de estender e modificar a funcionalidade analítica às necessidades da sua organização. O Python pode ser usado para desenvolver aplicativos da GUI e aplicativos da Web e, por ser uma linguagem de uso geral, pode ser usado para criar literalmente qualquer coisa, com as ferramentas e bibliotecas certas. No entanto, não possui tantas bibliotecas quanto R.

R vs. Python: Gráfico de comparação

Resumo de R vs. Pitão

R e Python são linguagens de programação de código aberto de alto nível e estão entre os mais populares em ciência de dados e estatística. No entanto, R é mais adequado para a análise estatística tradicional, enquanto o Python é frequentemente usado para aplicativos tradicionais de ciência de dados. R tem uma curva de aprendizado acentuada e as pessoas sem nenhuma experiência anterior acham difícil entender o idioma no início. O Python é relativamente fácil de aprender porque se concentra na simplicidade e, como é uma linguagem de programação de uso geral, pode ser usado para criar quase tudo, com as ferramentas e bibliotecas certas. O Python é conhecido por ser ótimo com grandes conjuntos de dados e flexibilidade, mas ainda alcançando o número de boas bibliotecas estatísticas disponíveis no R.