[R-es] Es todo python

Sab Nov 11 16:16:36 CET 2017

Lo de la multiplicidad de soluciones es algo interesante y de lo que más me gusta en R. A veces python resulta muy encasillado y no da la flexibilidad suficiente.

Es cierto que entre muchas soluciones una es mejor que otra, pero en general cuando se empieza por R fácilmente se suele llegar a una solución (por lo menos se llega a una) y si se avanza y si le merece la pena, uno puede profundizar más.

Debo admitir que la empresa privada, por causa en general de gente no estadística que primero aprendieron python están apostando más por esta tecnología que no está exenta de problema y que tiene sus fortalezas.

Pero 2 puntos en los que yo, personal destaco a R sobre python es el entorno de desarrollo RStudio donde lo más parecido en Python (que yo conozca) es el PyCharm que se acerca pero no llega, y el entorno de desarrollo Shiny, que permite rápidamente montar una web sin conocer mucho de otras tecnologías donde lo más parecido en Python es el Flask que aunque da aspectos bastante amigables (en ocasiones mejores que el shiny) es mucho menos trivial en su uso.

Otro punto que se ha destacado es que un lenguaje para Estadísticos (nota, no me gusta dividir el mundo entre data scientist y data ingeneers, es como si ahora hubieran desaparecido los estadísticos y los informáticos) esto tiene lo bueno de que los métodos en R ofrecen en general más riqueza de salida que los de python pero si no hay una mano "informática" por detrás, veo difícil que pueda retomar algunas batallas con éxito frente al mundo python como el tema deep learning y este punto es crucial si R quiere estar a la altura en un futuro.

Un saludo

________________________________
De: R-help-es <r-help-es-bounces en r-project.org> en nombre de Javier Marcuzzi <javier.ruben.marcuzzi en gmail.com>
Enviado: sábado, 11 de noviembre de 2017 13:44
Para: Jesús Para Fernández
Cc: r-help-es en r-project.org
Asunto: Re: [R-es] Es todo python

Estimados

Antes de R, intenté algunas cosas con python, hablemos de más de 15 a anos
(no me sale la letra en espannniiiol), yo estaba con le jefe de cátedra de
genética y mejoramiento animal haciendo cosas con fortran y me pareció
mucho más simple, luego encontré R y fue este para muchas cosas. Hace una
semana o dos vi algo porque lo tiene visual studio y un conocido lo usa y
le encanta. Leí sobre modelos mixtos, ellos incluso realizan referencia a
la documentación de R, es algo de costumbre, pero profundizando los
algoritmos de R tienen funcionalidades para los análisis que ellos no
disponen, por otro lado me gustó la forma de colocar cosas, en otras
palabras, si uno quiere conectar R con C# el R.dotnet hace que se yo cuánto
no se actualiza y hoy no lo puedo hacer andar, estaría el sqlserver o
rserver, ellos creo que tienen más simple el colocar en un servidor (es mi
impresión), y otro punto a favor de ellos es la posibilidad de editar
código de distintas cosas, algo de lenguaje humano con títulos, texto, algo
de ecuaciones, otra parte de un análisis estadístico y un gráfico, todo
desde un mismo documento en una forma amigable a la vista. Por otro lado
google y tensorflow es una apuesta interesante y con mucha publicidad, sin
embargo esta semana leí parte de la documentación mi Microsoft que también
ofrece su librería para redes neuronales, y lo comparan en algo de 10 o 15
veces respecto a la velocidad, aunque también vi unos videos saltando
partes donde las herramientas para crear redes neuronales con tensorflow en
forma gráfica son geniales, ellos colocaban y sacaban neuronas y veían como
cambiaba el resultado en el reconocimiento de una imagen o números, y
podían ver cuánto era la contribución de cada una en el resultado final y
en forma gráfica (como si fuese la cuenta del supermercado colocando y
sacando productos pero sin recalcular el entrenamiento y cálculos, solo al
suma total). R es maduro, tiene de todo, pero es a mi impresión duro
respecto a python, lo que en R se puede hacer de muchas formas y con varias
librerías, como por ejemplo acomodar datos, pyr, dlpyr, etc y etc, en caso
de python tienen menos posibilidades para realizar lo mismo, desconozco
como es el resultado en cuándo demora en acomodar los datos para el
posterior análisis, pero es mucho más simple para alguien que comienza
tener una forma y muchos ejemplos con los mismos comandos que como es en R
donde para algo simple muchas veces en la lista aparecen soluciones muy
distantes una de otra.

Javier Rubén Marcuzzi

El 11 de noviembre de 2017, 8:51, Jesús Para Fernández <
j.para.fernandez en hotmail.com> escribió:

> Un offtopic para empezar el fin de semana.
>
> Acabo de entrar en kaggle, hacia tiempo que no lo hacia, y veo con
> 'estupor' que practicamente la gente trabaja con python.
>
> Es cierto que la mayor parte de competiciones son usadas con redes
> neuronales, donde python si tiene ventaja frente a R, pero me da miedo ver
> como python para temas de machine learning parece estar ganando la
> partida...
>
> ¿Opiniones?
>
> Obtener Outlook para Android<https://aka.ms/ghei36>
>
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>         [[alternative HTML version deleted]]
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> R-help-es en r-project.org
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Página de Información de R-help-es<https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es>
stat.ethz.ch
Esta es una lista de correo para solicitar ayuda sobre R en español y se entiende como un complemento social a la documentación, libros, etc. disponibles sobre R ...

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