Este documento compara R y Python para el análisis de datos. R es un lenguaje orientado a la estadística desarrollado por estadísticos, mientras que Python es un lenguaje multipropósito. Ambos lenguajes son ampliamente utilizados para visualización de datos, análisis estadístico y modelos de regresión. El documento concluye que R es mejor para aquellos más cercanos a la estadística y ciencia de datos, mientras que Python es mejor para entornos de ingeniería.

1. R vs Python para el análisis de
datos
Ing. Cristian Rojas
Representante miembros honorarios – GLUD

2. Análisis de datos

3. Qué es R
Lenguaje de
programación
orientado a
estadística.
Basado en S.
Publicado en 1993.
Escrito en C
Lenguaje de
programación
orientado a
estadística.
Basado en S.
Publicado en 1993.
Escrito en C

4. Qué es Python
Lenguaje de
programación
multiproposito.
Creador: Guido Van
Rossem
Publicado en 1991.
Escrito en C

5. Licencias

6. Extendiendo funcionalidad

7. Usabilidad y facilidad de
aprendizaje
Código orientado a
legibilidad y facilidad
Desarrollado por
estadísticos para
estadísticos.

8. Dataset
ca
1 carat = 200mg

9. Visualización de datos

10. Visualización de datos

11. Visualización de datos

12. Análisis estadístico (Correlación)

13. Modelos de regresión

14. Cuál es el mejor?
“The closer you are
to statistics,
research and data
science, the more
you might prefer R”
“The closer you are to
working in a
engineering
environment, the
more might prefer
python”
¿Para qué se va a usar?

15. Sitios recomendados

17. Referencias
● R vs Python for Data Science, recuperado de:
● R or python for data analysis, recuperado de:
http://blog.datacamp.com/r-or-python-for-data-analysis/
● Pandas, recuperado de: http://pandas.pydata.org/
● Introduction to dplyr, recuperado de:
http://www.kdnuggets.com/2015/05/r-vs-python-data-science.html
https://cran.rstudio.com/web/packages/dplyr/vignettes/introduction.html
● Histogram demo cumulative, recuperado de:
http://matplotlib.org/examples/statistics/histogram_demo_cumulative.html
● Exploring data with R, recuperado de:
http://www.who.int/tb/advisory_bodies/impact_measurement_taskforce/meeti
ngs/ie_apr09_p_exporing_data_r.pdf