Semana 01 Tarea 2 (02)

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Nombre del alumno: Antony Arturo García Pérez
Matrícula: 2020690020
Carrera: Licenciatura en Ciencia de Datos
Nombre de la materia: Programación para Ciencias de Datos
Nombre del docente: Raúl Campos Posada
Semana 01 Tarea 2
Sabinas, Coahuila							28/02/2021
Semana 01 Tarea 2
1. Investigar ventajas y desventajas de R y Python para la Ciencia de Datos y escribir un ensayo de 2 a 3 páginas, sin portada, con referencias bibliográficas y evitando el copy – paste
R fue Lanzado en 1995 este fue lanzado como un descendiente para el lenguaje de programación S. A día de hoy, R cuenta con el apoyo de la R Foundation for Statistical Computing. La licencia de R es gratis.
Las ventajas que presenta este lenguaje de programación para la Ciencia de Datos son:
· R posee una excelente gama de paquetes de código abierto y de alta calidad. 
· R tiene a su disposición un paquete para casi todas las aplicaciones cuantitativas y estadísticas. Estos incluyen redes neuronales, regresión no lineal, filogenia, cartografía, mapas, entre otros.
· La instalación básica del software ya viene con funciones y métodos estadísticos muy completos. Además, R maneja el álgebra de matriz eficazmente.
Las desventajas que presenta este lenguaje de programación para la Ciencia de Datos son:
· El rendimiento. Ya que  R no es un lenguaje de programación rápido. Sin embargo, esto no es una desventaja por completo, ya que R fue diseñado con el propósito para facilitar el análisis de datos y las estadísticas. Puede que R sea lento en comparación con otros lenguajes de programación, pero para la mayoría de los propósitos por los que fue diseñado, es lo suficientemente rápido.
· Especificidad de dominio. R es una de las mejores opciones para fines estadísticos y científicos de los datos. Sin embargo, no es tan bueno para programaciones con propósitos generales.
R es un lenguaje poderoso que sobresale en una gran variedad de aplicaciones de visualización de datos y estadística, y al ser de código abierto permite tener una comunidad muy activa de contribuyentes. 
Python Presentado por Guido van Rossum en 1991. Este, desde entonces, se ha convertido en un lenguaje de uso general extremadamente popular, y se utiliza ampliamente en la comunidad de la Ciencia de Datos. La licencia de Python es gratis.
Las ventajas que presenta este lenguaje de programación para la Ciencia de Datos son:
· El lenguaje de programación de Python es un lenguaje de programación de uso general muy popular y general. Este cuenta con una amplia gama de módulos específicos y soporte comunitario. 
· Python es un lenguaje de programación muy fácil de aprender. Puesto que es un lenguaje de programación de muy alto nivel, lo que es ideal para aquellos que son nuevos en programación. Convirtiéndose este en ser potencialmente el primer idioma por aprender de muchos, 
· Posee paquetes como pandas, scikit-learn y Tensorflow que hacen de Python una opción sólida para aplicaciones avanzadas de aprendizaje automático.
Las desventajas que presenta este lenguaje de programación para la Ciencia de Datos son:
· Seguridad de tipos: Python es un lenguaje de tipo dinámico, esto significa que debemos ser muy cuidadosos. Los errores deben esperarse de vez en cuando al momento de codificar.
· Para los fines estrictamente de análisis estadístico y de datos, la amplia gama de paquetes de R le da una ligera ventaja sobre Python. Aunque, para los lenguajes de propósito general, hay alternativas más rápidas y seguras que Python.
Referencias
· https://www.unir.net/ingenieria/revista/r-vs-python/#:~:text=%E2%80%93Python%20es%20un%20lenguaje%20de,informaci%C3%B3n%20y%20datos%20que%20Python.
· https://mappinggis.com/2019/07/lenguajes-de-programacion-para-realizar-ciencia-de-datos
· https://bookdown.org/BEST/DSFA/intro.html