No universo da ciência de dados e do desenvolvimento de aprendizado de máquina, duas linguagens de programação se destacam pela sua grande popularidade: R e Python.
Ambas as linguagens são ferramentas valiosas para equipes de ciência de dados, facilitando a exploração, análise, visualização, aprendizado e manipulação de dados. No entanto, para escolher a linguagem mais adequada para cada projeto, é crucial compreender as diferenças essenciais entre elas. Este artigo tem como objetivo detalhar e clarificar essas distinções.
R: Uma Análise Geral
Fonte: wikipedia.org
R é uma linguagem de programação focada em computação estatística e criação de representações gráficas. Sua estreia ocorreu em 1995, sendo desenvolvida por Robert Gentleman e Ross Unaka na Universidade de Auckland, Nova Zelândia. A linguagem R surgiu como uma implementação prática da linguagem de programação S.
Além de ser uma linguagem de programação, R é distribuído como um ecossistema completo, incluindo o ambiente de programação R Studio. Este ambiente oferece recursos para criar visualizações, gerenciar dados e escrever código R, com realce de sintaxe e suporte para depuração.
R é um projeto de código aberto que opera em todos os principais sistemas operacionais, como Windows, MacOS e Linux. Para ilustrar como é um programa escrito em R, apresentamos um exemplo que gera um conjunto de valores aleatórios seguindo uma distribuição normal.
# Define a semente para reprodutibilidade set.seed(123) # Gera 10.000 números aleatórios seguindo a distribuição normal random_numbers <- rnorm(10000)
Python: Uma Análise Geral
Python é uma das linguagens mais populares do mundo, uma ferramenta versátil e de propósito geral que suporta diversos paradigmas de programação. É amplamente utilizada em áreas como aprendizado de máquina, desenvolvimento web e criação de scripts para automação. Sua facilidade de aprendizado a torna uma escolha comum como primeira linguagem para quem está começando a programar.
Criada por Guido van Rossum, Python foi lançada em 1991. Apesar de sua idade, tem sido continuamente atualizada e modernizada, com destaque para a versão 3, um grande avanço em relação à versão 2.
Semelhante ao R, Python é de código aberto e possui um interpretador para todos os principais sistemas operacionais. Além disso, existem ambientes de execução baseados em navegadores, como o Jupyter Notebooks. Embora seja uma linguagem de propósito geral, Python possui pacotes e bibliotecas especializadas para ciência de dados e aprendizado de máquina.
Segue um exemplo de código que utiliza o pacote NumPy para gerar 10.000 números aleatórios seguindo uma distribuição Normal.
import numpy as np # Define a semente para reprodutibilidade np.random.seed(123) # Gera 10.000 números aleatórios seguindo a distribuição normal random_numbers = np.random.randn(10000)
Confronto Direto: R vs. Python
Apesar das semelhanças, as linguagens possuem diferenças fundamentais. Ao decidir qual delas aprender ou usar em seu próximo projeto, considere as seguintes diferenças.
Objetivos
R foi concebida para facilitar a análise de dados e a criação de visualizações. Seu uso é predominantemente focado em estatística, ciência de dados e aprendizado de máquina.
Python, por outro lado, é uma linguagem de uso geral, projetada para ser elegante e simples, o que a torna popular em áreas como Inteligência Artificial e desenvolvimento web.
Usuários
R é direcionada a estatísticos e, por isso, oferece uma interface simplificada com funções específicas para essa área.
Python é amplamente utilizada por desenvolvedores de diversos níveis de experiência. Sua versatilidade a torna útil para diversas profissões, como engenheiros de software, analistas e cientistas.
Análise e Visualização de Dados
A análise e visualização de dados são aplicações populares de Python. No entanto, a linguagem não oferece suporte nativo para essas funcionalidades, dependendo de bibliotecas como Pandas e Matplotlib.
R, por ser focada em ciência de dados, possui funções para análise e plotagem de gráficos prontas para uso. Além dessas funções integradas, existem pacotes para análises mais avançadas.
Desempenho
A simplicidade e as abstrações de R podem afetar o desempenho. Sua velocidade de execução é um pouco menor em comparação com outras linguagens, embora essa diferença seja geralmente imperceptível para os usuários.
Python também oferece abstrações de alto nível, o que a torna flexível, mas ligeiramente mais lenta. Para melhorar o desempenho, bibliotecas como NumPy e PyTorch utilizam C++ ou C, fornecendo interfaces em Python, o que acelera a execução.
Uso em Aprendizado de Máquina
Além da visualização e análise, R pode ser usada para construir modelos de aprendizado de máquina com algoritmos de regressão, classificação e agrupamento. Possui pacotes como Caret, lattice, DataExplorer e Dalex.
Python é a linguagem mais popular para aprendizado de máquina, com um rico ecossistema de bibliotecas como TensorFlow, PyTorch e Jax. Também possui o maior suporte em plataformas de infraestrutura de aprendizado de máquina.
Curva de Aprendizado
R foi projetada para ser simples, mas sua sintaxe pode exigir um tempo de adaptação e é considerada um pouco mais complexa do que Python.
Python é uma das linguagens mais amigáveis para iniciantes, projetada para ser elegante e simples, com uma curva de aprendizado mais suave em comparação com R.
R possui uma comunidade grande, embora menor que a de Python. A comunidade ainda é significativa, com mais de 10.000 pacotes disponíveis e muitos recursos educacionais para aprendizado.
Python se destaca nesse quesito, com a maior comunidade entre as linguagens de programação. Possui pacotes de código aberto para diversas áreas, incluindo aprendizado de máquina e manipulação de dados, além de muitos recursos educacionais gratuitos e pagos.
Popularidade
Python é uma das linguagens de programação mais populares do mundo, rivalizando com JavaScript e Java, amada por sua simplicidade e versatilidade.
R não é tão popular quanto Python, mas ainda é utilizada por grandes empresas de tecnologia e possui um número significativo de vagas de emprego que exigem expertise na linguagem.
Flexibilidade/Versatilidade
R é destinada principalmente a cálculos estatísticos, sem grande aplicabilidade em outras áreas.
Python é versátil, com uso em diversas áreas, sendo a ciência de dados apenas uma delas.
IDEs
Python é distribuída como um interpretador, com a escolha do IDE dependendo do usuário. Os dois IDEs mais populares são VSCode e PyCharm. Além disso, o Jupyter Notebooks permite a execução interativa de código em células.
O IDE principal para R é o R Studio, disponível para MacOS, Windows e Linux.
Aplicações Comuns
R, uma linguagem estatística, é comumente usada para aprendizado de máquina, estatística, análise e visualização de dados.
Python, sendo uma linguagem de uso geral, possui uma ampla gama de usos, incluindo aprendizado de máquina, desenvolvimento web, análise de dados e computação numérica.
Empresas Populares que Usam as Linguagens
Tanto R quanto Python são utilizadas por grandes empresas de tecnologia, incluindo Google, Meta, Accenture e Microsoft para R, e Tesla, Google, Meta e Spotify para Python.
Considerações Finais
Python e R são linguagens poderosas e relevantes no cenário atual e futuro. O aprendizado de qualquer uma delas é um investimento valioso, proporcionando habilidades para organizar dados e extrair insights, essenciais em um mundo cada vez mais orientado por dados.
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