Los dialectos de programación Python y R se ahuecan regularmente uno contra el otro sobre lo que es mejor para la ciencia de la información y la investigación. Ambos son prominentes, a pesar del hecho de que Python tiene todas las características de ser considerablemente más ampliamente utilizado, en cualquier caso por los individuos que averiguan cómo programar.

Sin embargo, la ciencia de la información es un campo particular, así que mientras Python se está desarrollando como el lenguaje más famoso del planeta, R todavía tiene su lugar y tiene puntos de interés para los que hacen investigación de la información.

Con el fin de resolver las duraderas bromas sobre la R versus la pitón, el College of California, Davis, el profesor de ingeniería de software Norm Matloff ha distribuido un breve resumen de sus cualidades relativas en forma transversal sobre medidas clave, incluyendo el pulido, los campos en los que se utilizan, los sistemas biológicos de la biblioteca y los problemas para aprender.

Matloff ha compuesto cuatro libros sobre R y es el director editorial en la cabeza del Diario R, por lo que se podría creer que lo apoya sobre Python. Sea como fuere, dice que confía en que su investigación sea vista como “razonable y de apoyo”.

Dice que es una “victoria inconfundible para Python” en lo que respecta al pulido, hasta cierto punto debido a la utilización restringida de soportes y soportes por parte de Python. “Python es suave”, incluye.

Sea como fuere, es una “inmensa victoria para la R” para los recién llegados que adaptan los dos dialectos. Su argumento contra Python es que un individuo que lo utiliza para la ciencia de la información necesita averiguar acerca de paquetes adicionales de Python, como NumPy, que trae a Python fuerzas de investigación de información similares a las de Matlab. R, que se trabaja para el registro mensurable, tiene la investigación de la información que incluye efectivamente implícita.

“Por otro lado, se trabajan tipos de celosías y diseños fundamentales en la base R. El aficionado puede hacer investigaciones de información directa en cuestión de minutos”, batalla Matloff.

“Las bibliotecas de pitón pueden ser dudosas de diseñar, en cualquier caso, para los marcos afilados, mientras que la mayoría de los paquetes R obligan a salir del contenedor”.

El Python Bundle File (PyPI) tiene ahora más de 183.000 empresas, paquetes R enormemente empequeñecidos accesibles en el Thorough R Chronicle System (CRAN). Como indica CRAN, hay 14.385 paquetes accesibles. A pesar de esta distinción, Matloff piensa que es un empate.

VER: La pitón se está comiendo el mundo: Cómo la empresa de un ingeniero se convirtió en el lenguaje de programación más chispeante de la tierra (artículo principal en PDF) (TechRepublic)

El PyPI, señala, “parece ser escaso en ciencia de la información”. Las búsquedas en PyPI “no arrojaron nada” para el modelo logarítmico, la recaída de Poisson, los factores instrumentales, la información espacial, y la tasa de error familiar.

Sea como fuere, Python tiene una “ligera ventaja” sobre la R en la IA, y Matloff está por todos los medios requiriendo la mejora de las bibliotecas de IA para la R, lo que dice que debería ser posible con pocos problemas.

“La capacidad de las bibliotecas de Python se origina en el establecimiento de ciertas operaciones de suavizado de imagen, que efectivamente podrían ser actualizadas en la envoltura Keras de R, y en lo que se refiere a eso, se podría crear una variante R no adulterada de TensorFlow”, sostiene Matloff.

VER: Cómo fabricar una profesión de diseñador eficaz (PDF gratuito)

Procede a probar a los genios ordinarios de la IA de la Python (ML) que “con frecuencia tienen una comprensión pobre y a veces incluso desprecio por las cuestiones de hecho en la ML”. De esta manera, en el tema de qué idioma tiene la mejor exactitud de los hechos, es una “gran victoria para R”.

Una “desgracia desagradable para R” es su solidaridad lingüística. La R, dice, “se está descomponiendo en dos lingos comúnmente incomprensibles, la R convencional y la Tidyverse”. Además, acusa esa circunstancia inequívocamente a la organización RStudio.

Tidyverse es un surtido de famosos paquetes R. Esencialmente, Matloff acepta que un equipo de negocios como RStudio no debería tener el “impacto indebido” que tiene sobre la empresa R.

“Puede ser progresivamente digno si el Tidyverse fuera mejor que la R convencional, aunque me gustaría pensar que no lo es. Hace las cosas cada vez más difíciles para los aprendices. Por ejemplo, el Tidyverse tiene tal cantidad de capacidades, algunas alucinantes, que hay que averiguar cómo hacer lo que son actividades excepcionalmente sencillas en la base R”, afirma Matlof.