R, por outro lado, tem sido tradicionalmente um dos favoritos entre os estatísticos. Ele foi projetado especificamente para análise estatística e visualização de dados, o que o torna extremamente poderoso nessas áreas específicas. Possui ferramentas avançadas para modelagem estatística e inferência, o que é crítico em pesquisas científicas onde o rigor metodológico é primordial.
| Critério | Python | R |
|---|---|---|
| Facilidade de uso | Sintaxe clara e fácil para iniciantes | Sintaxe mais complexa, curva de aprendizado íngreme |
| Bibliotecas | Ampla gama, especialmente em aprendizado de máquina | Excelente para estatística |
| Visualização de dados | Matplotlib, Seaborn (mais básico) | ggplot2 (muito poderoso) |
| Suporte da comunidade | Extremamente grande e ativo | Acentuado, mas menos difundido do que Python |
Apesar dos pontos fortes óbvios de cada linguagem, há fraquezas que devem ser mencionadas. Por exemplo, embora Python seja versátil e amplamente utilizado fora do meio acadêmico, algumas operações estatísticas específicas podem não ser tão otimizadas quanto em R. Este último pode ser ineficaz ao escalar projetos fora da análise estatística pura devido à sua aplicabilidade geral limitada.
Vários estudos mostraram que a escolha entre Python e R frequentemente reflete preferências pessoais ou institucionais, em vez de limitações técnicas intrínsecas a cada linguagem. Essa dicotomia naturalmente leva à integração; Hoje em dia, muitos profissionais optam por dominar ambas as linguagens com base em seus pontos fortes relativos.
Por meio de avanços tecnológicos contínuos em hardware e software (como servidores VPS), as diferenças aparentes entre essas duas linguagens podem continuar a diminuir à medida que novas ferramentas são desenvolvidas, permitindo interoperabilidade sinérgica.
Apesar do potencial competitivo entre Python e R, a verdade é que muitas empresas agora buscam indivíduos com habilidades interdisciplinares capazes de trabalhar eficientemente usando ambas as estruturas, dependendo das necessidades específicas de um determinado projeto.