R o python

[CobraSensei]

Pues en el tema de programacion cientifica ¿R o python?

R veo en tiobe que esta subiendo como la espuma... pero python como que "vale para todo"... se bastante bien ruby y me manejo medio en rails, pero por cosas de mientras trabajo ir cambiando mi perfil a algo que como ingeniero de caminos me de mas cache, he pensado en aprender algo "raro" mas alla de la programacion web.

Me gusta mas python por aquello de que es mas general, pero R esta como mas de moda en cosas de programacion matematica par ingenieria no?

c++? porque por lo que veo en segun que cosas es muy necesario por su potencia...

 

[Berserk]

Yo uso Python hasta para miccionar (desde shell scripts hasta RESTful APIs) y no le veo la utilidad a R sabiendo usar correctamente Pandas, Numpy, NLTK o Scikit-learn. A mi parece r el punto determinante por el que decidí usar Python es la gran variedad de librerías especializadas que te permiten integrar y reutilizar código de aplicaciones dispares y enlazarlas con estructuras de datos eficientes.

 

[ProfePaco]

R es muy lento...

Pero ya tienes preprogramas paridas muy raras que un frikie se ha currado.

En mi entorno se usa mucho R, pero yo paso...paso de esperar horas y horas a que termine el cálculo. Estamos hablando de optimizaciones muy complejas y rollos así.

 

[cucerulo]

¿R no será el típico lenguaje que se ha puesto de moda con esto del big data y deep learning y en cuanto pase la tontuna, pasa de moda el lenguaje también?

 

[ProfePaco]

¿R no será el típico lenguaje que se ha puesto de moda con esto del big data y deep learning y en cuanto pase la tontuna, pasa de moda el lenguaje también?

A pesar de lo que he dicho... no creo que R pase de moda. Es sólo una opción más.

La ventaja frente a cosas como MatLab es que es gratuito y hay una comunidad detrás. Por cierto, MatLab es lento de narices también.

Como he dicho en otro hilo por aquí, yo programo en Pascal/Delphi. Y las diferencias de velocidad son abismales.

Si la velocidad no es un problema, es decir, lo que se pretende hacer no requiere gran complejidad de cálculo, es una opción.

 

[JoseII]

¿R no será el típico lenguaje que se ha puesto de moda con esto del big data y deep learning y en cuanto pase la tontuna, pasa de moda el lenguaje también?

R es anterior al powerpointismo del BigData,...., muchos llevamos 30 años haciendo Data Science sin saberlo

 

[dcc555]

Lo siento soy pythonista y el que se pueda usar librerías en C/C++ solo hace que me guste mas.

 

[cucerulo]

R es anterior al powerpointismo del BigData,...., muchos llevamos 30 años haciendo Data Science sin saberlo

No lo sabía. Me llamaba la atención cómo de ser un gran desconocido, con la avalancha de cursos de estos temas que hay ahora de pronto aparece R por todos lados. Ni me imaginaba que tuviese tantos años.

 

[Ignatius]

Yo uso R y me tiene hasta la berenjena.

 

[cucerulo]

Yo uso R y me tiene hasta la berenjena.

¿Por...? ¿Tan horrible es? ¿Qué haces con él?

 

[singermorning]

El problema de R, bueno... tiene varios.
Por un lado es un hijo de mil padres, con lo que ni siquiera hay una consistencia en como se nombran funciones etc..
Por ejemplo, en R base se encuentran situaciones dispares como colMeans, as.POSIXct, Sys.time, system.time... Lo logico es que hubiera un estandar.
Pero vamos, una vez superado esto, en cuanto necesites un poco de potencia, R es particularmente lento (claro, tambien influye el equipo) aunque no es particularmente dificil paralelizar, pero es un peñazo. Cuando digo lento quiero decir que algunos procesos me han tardado en ejecutarse un fin de semana. No es un problema si lo dejas corriendo en la oficina, pero no deja de ser un incordio. Hay alternativas dentro de R, tambien, ya que para ciertos analisis se puede recurrir a ADMB o TMB, o tambien en bayesiano a NIMBLE o STAN. otra opcion es llamar a una funcion escrita en cpp desde R, claro.
Su interfaz por antonomasia, RStudio, es una pilinguisima hez pinchada en un palo, un clon de la de matlab, que desperdicia buena parte de la pantalla, y es un puñetero cancer contagioso. Realmente casi todo lo que hay alrededor de Rstudio apesta, sobre todo el puñetero tidyverse y el ggplot2.
Afortunadamente yo aprendi antes de que salieran esas hezs y no las uso, pero he visto que muchos cursos online de iniciacion los enseñan desde el principio.
Un tema que a veces se critica es el abuso de parentesis y llaves a la hora de escribir codigo. No llega a ser lisp pero aun asi son unos cuantos (de hecho, parece un giño a lisp xD)

La ventaja? la cantidad de paquetes desarrollados, y en el mundo academico, la cantidad de scripts que hay por ahi.

Pero vamos, para programacion cientifica quizas python sea mejor. Para analisis estadisticos, R