Python vs. R: qual è il migliore per l'analisi dei dati?

Cosa scegliere tra Python e R? Dipende so­prat­tut­to dallo scopo previsto. R è ap­prez­za­to nel settore della sta­ti­sti­ca e può vi­sua­liz­za­re meglio i risultati. Python si distingue per le sue numerose funzioni e soluzioni.

Cosa sono Python e R?

Se vuoi imparare a pro­gram­ma­re e sei alla ricerca di un lin­guag­gio che offra soluzioni per il lavoro scien­ti­fi­co con analisi e sta­ti­sti­che, presto o tardi si­cu­ra­men­te ti im­bat­te­rai in Python e R. Entrambi i linguaggi di pro­gram­ma­zio­ne sono am­pia­men­te impiegati nei settori della data science, dell’analisi pre­dit­ti­va e della vi­sua­liz­za­zio­ne dei dati. Ap­pas­sio­na­no, inoltre, una grande comunità di fan. Al primo sguardo, le due opzioni hanno molte affinità. Ma quali sono le dif­fe­ren­ze tra Python e R e quale dei due linguaggi è superiore all’altro?

I vantaggi e gli svantaggi di R

Il nome “R” deriva da Ross Ihaka e Robert Gentleman, i due sta­ti­sti­ci dell’Uni­ver­si­tà di Auckland che hanno svi­lup­pa­to il lin­guag­gio a partire dal 1992 per eseguire analisi complesse dei dati sta­ti­sti­ci e rap­pre­sen­tar­le. Il target ori­gi­na­rio del nuovo lin­guag­gio, pub­bli­ca­to per la prima volta nel 1993, era co­sti­tui­to da utenti con una solida pre­pa­ra­zio­ne nei campi della sta­ti­sti­ca e della pro­gram­ma­zio­ne. R si basa sul lin­guag­gio di pro­gram­ma­zio­ne S ed è un’im­ple­men­ta­zio­ne libera.

R può essere compilato ed eseguito su piat­ta­for­me UNIX, Linux, Windows e Mac. Questo lin­guag­gio è usato in par­ti­co­la­re per svi­lup­pa­re software sta­ti­sti­co e per eseguire analisi dei dati ap­pro­fon­di­te. Grazie alle numerose librerie, può essere usato anche per la rap­pre­sen­ta­zio­ne grafica e per l’uso dei dati acquisiti. Il lin­guag­gio è open source e fa parte del progetto GNU. Ini­zial­men­te usato perlopiù nell’ambiente ac­ca­de­mi­co, per i suoi vantaggi R è stato poi adottato da molte aziende. Grazie alle numerose in­ter­fac­ce è molto ben in­te­gra­bi­le con altri linguaggi e programmi.

I vantaggi di R

• Open source: R è un lin­guag­gio per tutti, perlomeno dal punto di vista della di­spo­ni­bi­li­tà e del costo. Questo lin­guag­gio di pro­gram­ma­zio­ne non è soltanto com­ple­ta­men­te gratuito, ma anche open source. Quindi, in sostanza, è possibile usarlo così com’è oppure adattarlo alle proprie esigenze.
• Adat­ta­bi­li­tà: essere open source significa che esistono numerosi adat­ta­men­ti, anch’essi di­spo­ni­bi­li agli utenti gra­tui­ta­men­te. La pos­si­bi­li­tà che ci sia già una soluzione per un de­ter­mi­na­to problema è quindi alta. Sulla base di R gli svi­lup­pa­to­ri e le svi­lup­pa­tri­ci hanno già creato quasi 20.000 pacchetti perfetti per la spe­cia­liz­za­zio­ne in de­ter­mi­na­ti settori, offrendo quindi soluzioni su misura.
• Com­pa­ti­bi­li­tà: R funziona non soltanto su molte piat­ta­for­me diverse, ma dispone anche di in­ter­fac­ce con molti altri linguaggi e database. Permette quindi di usare R per un settore ristretto e integrare il lin­guag­gio in un contesto più ampio con facilità.
• In­ter­fac­cia utente: per aumentare l’usabilità del lin­guag­gio, con RStudio è stata svi­lup­pa­ta un’in­ter­fac­cia utente grafica che rende molto più semplice lavorare con il codice, per­met­ten­do di rea­liz­za­re i progetti con una maggiore velocità. Anche l’ela­bo­ra­zio­ne visiva è con­si­de­re­vol­men­te sem­pli­fi­ca­ta e mi­glio­ra­ta grazie a pacchetti come Plotly. Lo strumento permette di rap­pre­sen­ta­re i risultati dei progetti sotto forma di grafici o diagrammi.
• Community: R vanta una comunità en­tu­sia­sta. Molti utenti sono esperti del loro settore e possono quindi darti consigli preziosi per risolvere i problemi e ri­spon­de­re alle tue domande. Inoltre, sono di­spo­ni­bi­li un’ampia do­cu­men­ta­zio­ne e i già men­zio­na­ti pacchetti e librerie sup­ple­men­ta­ri.

Gli svantaggi di R

• Pre­sta­zio­ni: R non è un lin­guag­gio lento o debole, ma in presenza di grandi record di dati si possono re­gi­stra­re ral­len­ta­men­ti. Questo per via dell’ela­bo­ra­zio­ne a thread singolo, che può usare una sola CPU per volta.
• Curva di ap­pren­di­men­to: siccome R per im­po­sta­zio­ne pre­de­fi­ni­ta è offerto senza in­ter­fac­cia utente grafica, iniziare a lavorare con il lin­guag­gio può risultare im­pe­gna­ti­vo. Inoltre, per conoscere tutte le regole di notazione, le li­mi­ta­zio­ni e le par­ti­co­la­ri­tà può essere ne­ces­sa­rio un po’ di tempo. Per poter lavorare con C occorre avere basi di sta­ti­sti­ca. Per iniziare a dare uno sguardo al lin­guag­gio puoi con­sul­ta­re il nostro tutorial su R per prin­ci­pian­ti.

I vantaggi e gli svantaggi di Python

Python è molto più popolare di R ed è usato da milioni di persone in tutto il mondo. Svi­lup­pa­to nel 1991 da Guido van Rossum, sin dal primo giorno si è posto l’obiettivo di sem­pli­fi­ca­re al massimo la creazione del codice. Molti dei termini uti­liz­za­ti nel lin­guag­gio sono in inglese, il che li rende im­me­dia­ta­men­te com­pren­si­bi­li. Il codice è molto ordinato e facile da leggere.

Python è in­di­pen­den­te dalla piat­ta­for­ma ed è orientato agli oggetti. È un lin­guag­gio molto versatile, che anche grazie alla grande community e alla licenza open source offre molti pacchetti per i campi del deep learning, dell’IA e della data science. Per iniziare a scoprirlo puoi usare il nostro tutorial su Python.

I vantaggi di Python

• Ver­sa­ti­li­tà: Python è un lin­guag­gio molto versatile sotto tutti i punti di vista. È uti­liz­za­bi­le in mol­tis­si­mi settori, per­met­ten­do quindi di adottare un approccio globale ai progetti. Inoltre, è mul­ti­piat­ta­for­ma e può essere eseguito anche su macchine diverse. A questo si ag­giun­go­no le numerose in­ter­fac­ce con altri programmi, linguaggi e database.
• Open source: al pari di R, Python è open source e a licenza gratuita. Lo sviluppo continuo è coor­di­na­to dalla Python Software Foun­da­tion, ma so­stan­zial­men­te tutti gli utenti possono ot­ti­miz­za­re il lin­guag­gio per i loro progetti.
• Adat­ta­bi­li­tà: ne consegue che gli utenti di Python hanno a di­spo­si­zio­ne tan­tis­si­mi pacchetti diversi. È possibile scaricare e usare di­ret­ta­men­te oltre 300.000 soluzioni. Così lavorare a un progetto è molto più facile.
• Curva di ap­pren­di­men­to: Python è con­si­de­ra­to uno dei linguaggi di pro­gram­ma­zio­ne più semplici al mondo. No­no­stan­te offra pos­si­bi­li­tà sor­pren­den­ti, imparare a usarlo è ve­lo­cis­si­mo. Anche il codice è tra­spa­ren­te, sem­pli­fi­can­do la col­la­bo­ra­zio­ne in team e per­met­ten­do di rea­liz­za­re fa­cil­men­te piccoli progetti.
• Community: Python vanta una community enorme, che mette a di­spo­si­zio­ne do­cu­men­ta­zio­ne e alcune librerie. La comunità di fan è par­ti­co­lar­men­te sollecita nel fornire aiuto e supporto. In caso di domande o problemi si trova ra­pi­da­men­te una persona a cui ri­vol­ger­si.

Gli svantaggi di Python

• Pre­sta­zio­ni: essendo un lin­guag­gio dinamico, con Python si possono ve­ri­fi­ca­re ral­len­ta­men­ti, in par­ti­co­la­re quando si lavora su record di grandi di­men­sio­ni. In questi casi, molti pro­gram­ma­to­ri e molte pro­gram­ma­tri­ci ricorrono a soluzioni al­ter­na­ti­ve.
• Possibili errori: in generale Python non è soggetto agli errori, ma se l’utente effettua un input sbagliato, spesso se ne accorge solo durante l’ese­cu­zio­ne. Per questo motivo è molto im­por­tan­te svolgere test, oltre a controlli regolari e completi.
• Vi­sua­liz­za­zio­ne: Python presenta carenze anche nella rap­pre­sen­ta­zio­ne dei valori statici e dei risultati. Sotto questo punto di vista, pochi sono gli strumenti che for­ni­sco­no risultati davvero sod­di­sfa­cen­ti.
• Di­spo­si­ti­vi mobili: Python non è ot­ti­miz­za­to per l’uso sui di­spo­si­ti­vi mobili. Per quanto siano di­spo­ni­bi­li alcune soluzioni, la maggior parte degli svi­lup­pa­to­ri e delle svi­lup­pa­tri­ci di app si rivolge a linguaggi e programmi che sin dall’inizio sono com­pa­ti­bi­li con Android e iOS.

Python e R: in cosa si dif­fe­ren­zia­no i due linguaggi?

Python e R hanno molte affinità, ma pre­sen­ta­no anche alcune dif­fe­ren­ze. Vediamole di seguito.

La sintassi

Anche con una rapida occhiata si vedono le dif­fe­ren­ze di sintassi. R si presenta nel modo seguente:

$ R
> myString <- "Buongiorno! Stai usando R."
> print (myString)

La sintassi di Python invece è ancora più breve:

>>> print("Buongiorno! Stai usando Python.")

Altre dif­fe­ren­ze tra Python e R

Sono presenti anche altre dif­fe­ren­ze tra Python e R.

• Scopo d’impiego: l’approccio dei due linguaggi è molto diverso. R è stato pro­get­ta­to so­prat­tut­to per creare analisi sta­ti­sti­che e rap­pre­sen­tar­le, campo in cui eccelle. Python, invece, ha un approccio più generale ed è adatto anche alla pro­gram­ma­zio­ne di software e all’ap­pren­di­men­to au­to­ma­ti­co.
• Adat­ta­bi­li­tà e dif­fu­sio­ne: no­no­stan­te sempre più persone anche senza pre­pa­ra­zio­ne ac­ca­de­mi­ca usino R, il lin­guag­gio è ancora sempre ben radicato in questo settore. Python è usato da un numero net­ta­men­te superiore di svi­lup­pa­to­ri e svi­lup­pa­tri­ci. Pertanto, anche il numero di pacchetti di­spo­ni­bi­li per questo lin­guag­gio è net­ta­men­te maggiore.
• Pre­sta­zio­ni: nessuno dei due linguaggi rientra tra i più veloci del mercato. In generale Python è comunque un po’ più rapido ed ef­fi­cien­te di R.
• Formati: mentre Python può elaborare numerosi formati di dati, R è leg­ger­men­te più re­strit­ti­vo. Senza strumenti ag­giun­ti­vi è possibile usare solo file CSV, Excel e di testo.

Python e R: quale lin­guag­gio imparare a usare?

Cosa scegliere tra Python e R? La risposta dipende prin­ci­pal­men­te dallo scopo d’impiego previsto. Entrambi i linguaggi sono molto potenti e quindi validi. Per chi intende so­prat­tut­to creare modelli sta­ti­sti­ci e vi­sua­liz­zar­li, R è la scelta migliore. Per altre attività che vanno oltre la sta­ti­sti­ca, Python invece offre molte più pos­si­bi­li­tà.