Chi lavora nel campo della scienza dei dati o negli analytics, ha messo di recente in evidenza il team di Ibm Cloud, sarà probabilmente consapevole del dibattito che contrappone Python a R.
Entrambi i linguaggi stanno abilitando il computing del futuro, attraverso l’intelligenza artificiale, il machine learning e l’innovazione guidata dai dati, ed entrambi hanno punti di forza e di debolezza.
Ed è stato proprio il team di Ibm Cloud, sul blog dell’azienda, a esplorare le basi di questi due linguaggi di programmazione open source, le differenze chiave che li distinguono e come scegliere quello giusto per le proprie esigenze.
Per molti versi, sottolinea innanzitutto il team di Ibm, i due linguaggi open source sono molto simili tra loro.
Entrambi sono liberi da scaricare per tutti e adatti per task di data science: dalla manipolazione e automazione dei dati alla business analysis e all’esplorazione dei big data.
La differenza principale, evidenziano però gli ingegneri Ibm, è che Python è un linguaggio di programmazione general-purpose, mentre R ha le sue radici nell’analisi statistica.
Sempre più spesso, la domanda non è quale scegliere ma come fare il miglior uso di entrambi i linguaggi di programmazione per i propri casi d’uso specifici.
Per il team di Ibm, la principale distinzione tra i due linguaggi di programmazione è nel loro approccio alla scienza dei dati.
Entrambi questi linguaggi open source sono supportati da grandi community che estendono continuamente le librerie e gli strumenti.
Ma, mentre R è usato principalmente per l’analisi statistica, Python fornisce un approccio più generale all’elaborazione dei dati.
Python è un linguaggio multiuso, molto simile a C++ e Java, con una sintassi leggibile e facile da imparare. I programmatori impiegano Python per approfondire l’analisi dei dati o usare il machine learning in ambienti di produzione scalabili.
Per esempio, si potrebbe utilizzare Python per il riconoscimento facciale in una API mobile o per sviluppare un’applicazione di apprendimento automatico.
R, d’altra parte, è costruito da statistici e si basa pesantemente su modelli statistici e analisi specializzate.
I data scientist usano R per analisi statistiche profonde, supportate da poche righe di codice e da visualizzazioni di dati di bell’aspetto.
Per esempio, sottolinea il team Ibm Cloud, si potrebbe usare R per l’analisi del comportamento dei clienti o per la ricerca genomica.
Ci sono altre differenze chiave tra i due linguaggi. Innanzitutto nella raccolta di dati, in cui Python è più versatile, mentre ad esempio nell’esplorare i dati R offre funzionalità più potenti.
Altre differenze sono nel data modeling, per cui Python ha librerie standard, e nella visualizzazione, che non è uno dei punti di forza di Python.
Tuttavia, la scelta del linguaggio giusto dipende dalle esigenze e dalla specifica situazione.
Il blog post originale del team Ibm Cloud offre maggiori dettagli sulle differenze tra Python e R e indicazioni su come scegliere tra questi due linguaggi di programmazione.
