As perguntas mais frequentes que os novatos nos perguntam envolvem as linguagens de programação. Questionamentos como: “qual linguagem devo usar?” “Qual é a melhor linguagem?” ocorrem diariamente no campo da Data Science. 

Se você ainda não sabe do que estou falando,  é interessante dar uma olhada no nosso Guia de Linguagens de Programação

As linguagens Python e R são talvez as duas mais influentes na indústria atualmente, e o debate acerca de qual é melhor é fervoroso entre os jovens cientistas. 

Nesse artigo, discutiremos as divergências e suitability de Python e R para diferentes funções, bem como para uso individual. 

Revisão: Python

Antes de adentrarmos o debate, é interessante delinear ambas as linguagens individualmente. 

Python é uma linguagem de programação de alto nível e de propósito geral. Foi lançada em 1991, e é conhecida por sua sintaxe de fácil compreensão.

A linguagem facilita a estruturação de códigos com a ajuda de espaços em branco chamados de indentação. 

A simplicidade da escrita de códigos em Python resulta em códigos mais legíveis dos que os criados em qualquer outra linguagem de programação.

Python é uma linguagem de programação orientada a objetos, e inclui bibliotecas de aprendizado de máquina  maravilhosas, como: Numpy; Pandas; Matplotlib; Scikit-learn; Keras; PyTorch; e TensorFlow. 

Contrário ao que muitos pensam, não é só uma linguagem utilizada para machine learning ou data science. Tem um amplo leque de aplicações, como: desenvolvimento web; desenvolvimento de aplicativos; desenvolvimento de jogos; web scraping; visualização de dados; inteligência artificial; entre muitas outras. 

Revisão: R

R é uma linguagem de programação e um ambiente de software para computação estatística e gráfica. 

O R foi lançado em 1995, e fornece uma variedade de técnicas estatísticas e gráficas, como: modelagem linear e não linear; testes estatísticos; análise de séries temporais; classificação; agrupamento, etc. 

R é uma linguagem de programação funcional, utilizando programação orientada a objetos para gerenciar a complexidade de grandes problemas.

As estruturas de dados essenciais em R incluem vetores, matriz, array, lista, quadro de dados, e fatores. 

O grande diferencial dessa linguagem é o seu fornecimento de gráficos de qualidade de publicação, incluindo símbolos matemáticos. 

Batalha dos Gigantes

Tanto Python quanto R têm capacidades de análise de dados excepcionais. Entretanto, muitas funcionalidades são incorporadas em R, enquanto em Python elas são utilizadas através da importação de pacotes, como: “matemática “;”aleatório “;”numpy “; etc. 

Tratando de formatos de arquivo, tanto Python quanto R oferece suporte a vários formatos, como CSV, JSON, XML, HTML, arquivos de textos, entre outros. 

Você pode trabalhar com consultas SQL em ambos os programas, com a ajuda de pacotes de suporte.

Em Python, a principal biblioteca de plotting é a Matplotlib. É importante lembrar que a Seaborn é outra biblioteca que é apenas um wrapper sobre a primária (Matplotlib). 

Estas características são suficientes para construir belas parcelas com Python. Mas é isso, são apenas suficientes. 

Em R, temos inúmeros pacotes diferentes para fazer a plotagem. Há uma maior liberdade de escolha. Lembramos aqui que tanto Python quanto R fazem belos lotes, mas R possui uma pequena vantagem ao abrigar diversos pacotes de plotagem.

Python oferece muitos algoritmos de aprendizado de máquina agrupados no pacote SciKit-learn. R, por sua vez, possui bibliotecas individuais menores para cada algoritmo. Essa abordagem não é tão user friendly quando comparada à utilizada em Python. 

Como Python é uma linguagem de programação orientada a objetos, você pode escrever códigos robustos e em grande escala melhor do que com R. 

Ou seja? 

A presença de características incorporadas faz com que R seja considerado mais amigável no processo de análise de dados, assim como a liberdade de escolher os pacotes de plotagem e capacidade de produzir plots em qualidade de publicação torna-a amigável ao processo de plotagem.

A facilidade de importar e usar bibliotecas de aprendizagem de máquinas, e a simples sintaxe legível faz com que Python seja mais amigável ao desenvolvedor. A capacidade de integrar código com o resto da arquitetura também faz com que Python seja considerado pronto para produção.

Ou seja, depende! Claro que o resultado ia ser esse, galera. A melhor linguagem de programação é a que melhor se adequa às suas necessidades e capacidades. Escolham com sabedoria! 

Published On: julho 7th, 2021 / Categories: Data Science, Programação /

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