Python vs R: ¿cuál conviene aprender primero para Data Science?

Si estás comenzando tu camino en la ciencia de datos, probablemente te estés haciendo una de las preguntas más comunes entre quienes se inician: ¿debería aprender Python o R? Ambos son lenguajes de programación muy usados en este campo, y cada uno tiene fortalezas particulares que pueden hacer más fácil —o más potente— tu trabajo con datos.

Es normal sentirse abrumado ante esta elección. De hecho, la mayoría de los profesionales de datos pasaron por lo mismo. Lo importante es saber que no existe una única respuesta correcta: Python y R no son enemigos, sino herramientas complementarias que puedes utilizar según el tipo de proyecto o análisis que necesites realizar.

En esta guía te vamos a contar:

• Qué es y para qué se usa cada lenguaje
• Las principales diferencias entre Python y R
• Y qué factores deberías tener en cuenta para elegir el más adecuado según tus objetivos

Tanto si querés dedicarte al análisis de datos, como al desarrollo de modelos de machine learning o a la visualización estadística, este artículo te va a ayudar a tomar una mejor decisión.

¿Por qué elegir Python para Data Science?

Python es un lenguaje de programación de propósito general y de código abierto, utilizado en múltiples áreas: desarrollo web, automatización, videojuegos, y por supuesto, ciencia de datos. Desde su lanzamiento en 1991, no ha parado de crecer, y hoy se posiciona como uno de los lenguajes más populares del mundo, liderando rankings como el TIOBE Index y el PYPL Index.

Uno de los grandes motores detrás del éxito de Python es su comunidad global de usuarios y desarrolladores. Esta comunidad impulsa la evolución constante del lenguaje, lanzando nuevas librerías para todo tipo de tareas: desde análisis estadístico, hasta automatización de procesos, scraping, visualización de datos, machine learning o deep learning.

Además, Python es muy valorado por su sintaxis simple, legible y cercana al lenguaje humano, lo que lo convierte en una excelente opción para personas que están aprendiendo a programar desde cero.

En el campo del análisis de datos, Python se ha consolidado gracias a la gran cantidad de paquetes especializados que permiten resolver casi cualquier tarea, ya sea visualización, modelado predictivo o redes neuronales. Bibliotecas como Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn y TensorFlow son solo algunas de las herramientas que han hecho de Python un estándar en el ecosistema de Data Science.

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¿Por qué elegir R para Data Science?

R es otro lenguaje de programación de código abierto, pero con un enfoque más específico: fue diseñado desde sus inicios para análisis estadístico y generación de gráficos.

Desde su lanzamiento en 1992, R ha sido ampliamente adoptado por la comunidad científica y académica, y en la actualidad es una de las herramientas preferidas tanto para el análisis de datos tradicional como para el campo más reciente del Business Analytics. Según el TIOBE Index y el PYPL Index, R se encuentra dentro del top 15 de lenguajes más utilizados.

R fue creado específicamente para facilitar el trabajo de quienes se dedican al análisis estadístico: con unas pocas líneas de código es posible realizar modelos complejos, tests estadísticos, clasificaciones o clustering. Su gran potencial radica en su enorme colección de paquetes relacionados con Data Science, todos disponibles a través del Comprehensive R Archive Network (CRAN).

Otra ventaja destacada es su capacidad para generar reportes de alta calidad y visualizaciones impresionantes. Con herramientas como ggplot2, Shiny o R Markdown, es posible crear desde gráficos simples hasta dashboards interactivos para comunicar hallazgos de forma visual y clara. Por eso, R es considerado por muchos como la mejor herramienta para hacer gráficos y visualizaciones impactantes.

R vs Python: diferencias clave en Ciencia de Datos

Ahora que ya conoces un poco más sobre Python y R, es momento de compararlos desde una perspectiva de ciencia de datos.

A continuación, veremos sus similitudes, fortalezas y debilidades, para ayudarte a elegir cuál se adapta mejor a tus necesidades.

🧩 Propósito general del lenguaje

Aunque nacieron con objetivos distintos —Python como lenguaje de propósito general y R enfocado al análisis estadístico— en la actualidad, ambos son ampliamente utilizados en ciencia de datos. Sin embargo, Python es visto como un lenguaje más versátil, ya que también es muy popular en otros ámbitos del desarrollo de software como aplicaciones web, automatización y videojuegos.

👩‍💻 Tipo de usuarios

Python, por su enfoque generalista, suele ser la opción favorita para desarrolladores de software que incursionan en Data Science. Su foco en la productividad lo convierte en una excelente herramienta para construir aplicaciones complejas.

Por otro lado, R es muy usado en entornos académicos, investigación, y sectores como finanzas y farmacéutica. Es ideal para estadísticos e investigadores que tienen conocimientos limitados de programación.

📚 Curva de aprendizaje

Una gran ventaja de Python es su sintaxis intuitiva y cercana al inglés, lo que facilita mucho su aprendizaje para quienes están empezando a programar.

R, en cambio, permite realizar análisis de datos simples en pocos minutos, pero la curva se vuelve más pronunciada a medida que se avanza hacia tareas más complejas. Dominar todas sus funcionalidades requiere más tiempo y práctica.

En general, Python es más amigable para principiantes, mientras que R puede parecer más accesible al inicio, pero exige mayor profundidad para alcanzar un nivel avanzado.

📈 Popularidad en el ecosistema tech

Aunque lenguajes más nuevos como Julia están ganando terreno en ciencia de datos, Python y R siguen liderando el mercado.

Eso sí, las estadísticas muestran una clara diferencia: Python ha superado a R en la mayoría de los rankings de popularidad, como el TIOBE y el PYPL Index. Esto se debe en gran parte a que Python se utiliza en múltiples áreas de software, no solo en análisis de datos. R, en cambio, sigue siendo más fuerte en nichos como la academia o ciertas industrias técnicas.

📦 Principales librerías para ciencia de datos

Tanto Python como R cuentan con ecosistemas robustos de librerías diseñadas específicamente para tareas de ciencia de datos.

• En Python, la mayoría están alojadas en el Python Package Index (PyPi).En R, se publican en el Comprehensive R Archive Network (CRAN).

📌 Librerías populares en R

• dplyr: manipulación eficiente de datos
• tidyr: limpieza y ordenamiento de datos
• ggplot2: visualización de datos elegante y flexible
• Shiny: creación de aplicaciones web interactivas directamente desde R
• Caret: herramientas para machine learning
  

📌 Librerías populares en Python

• NumPy: cálculos científicos y algebra lineal
• Pandas: análisis y manipulación de datos
• Matplotlib: visualización de datos estática
• Scikit-learn: modelos de machine learningTensorFlow: desarrollo de redes neuronales y deep learning

🖥️ IDEs recomendados para trabajar

Un IDE (Entorno de Desarrollo Integrado) es una plataforma que reúne todo lo que necesitas para programar de forma eficiente.

• En Python, los entornos más utilizados en ciencia de datos son Jupyter Notebooks, JupyterLab y Spyder.
• En R, el favorito indiscutido es RStudio, que permite visualizar código, gráficos, tablas y resultados en una misma interfaz ordenada.

R vs Python: ¿qué lenguaje deberías aprender para Ciencia de datos?

Luego de ver las fortalezas y diferencias entre ambos lenguajes, queda una gran pregunta por responder: ¿cuál deberías aprender primero, R o Python?

La verdad es que no existe un único lenguaje que sea el mejor para todos los casos. Cada proyecto, equipo o perfil profesional puede requerir herramientas distintas, y tanto Python como R tienen lo necesario para abordar la mayoría de los desafíos en ciencia de datos.

Por eso, antes de tomar una decisión, conviene evaluar tu contexto personal y profesional. Algunas preguntas que pueden ayudarte a definir el camino son:

• ¿Tienes experiencia previa en programación?
• ¿Qué lenguaje utilizan tus colegas o tu equipo de trabajo?
• ¿Qué tipo de problemas estás buscando resolver?
• ¿Qué áreas dentro de la ciencia de datos te interesan más? ¿Visualización, estadística, machine learning?

Una vez que tengas claras estas respuestas, podrás elegir con más confianza. Y lo más importante: no hay decisión correcta. Ambos lenguajes son excelentes opciones para comenzar en este campo.

Si llegaste hasta aquí, ya tienes una base sólida para entender las diferencias entre Python y R, y cómo cada uno puede potenciar distintos aspectos del análisis y la ciencia de datos. Pero más allá de las comparaciones, lo que realmente importa es lo que quieres construir con ellos.

Tanto Python como R pueden ser tu puerta de entrada a un mundo lleno de oportunidades: desde modelar algoritmos de machine learning hasta generar visualizaciones que cuentan historias con datos. Lo más importante es empezar con aquello que te genere más motivación, sabiendo que siempre podrás seguir aprendiendo y sumando herramientas.

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