Python para ciencia de datos: por qué es el lenguaje para empezar y cómo se compara con R

R y Python según su documentación oficial

Antes de comparar conviene saber cómo se define cada uno en sus propias fuentes.

Las cifras de uso son de la encuesta Stack Overflow Developer Survey 2025, que mide a quienes programan en general y no solo a quienes trabajan en ciencia de datos. Sirven como indicio de popularidad, no como medida del mercado laboral de datos.

Por qué empezar con Python

Hay tres razones prácticas, y ninguna depende de que R sea “peor”.

El ecosistema de Python para datos

Cuatro herramientas cubren la mayor parte del trabajo diario.

Para ver el panorama completo de modelos y algoritmos, mirá la guía de Machine Learning.

Un ejemplo de código

Así se ve calcular el promedio de ventas por canal con pandas.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "canal": ["Email", "Redes", "Email", "Redes", "Buscador", "Buscador"],
    "ventas": [120, 80, 150, 95, 200, 170],
})

print(df.groupby("canal")["ventas"].mean().sort_values(ascending=False))

Resultado: Buscador 185,0, Email 135,0 y Redes 87,5. Los datos son inventados y sirven solo para ilustrar. Ejecutamos el código para verificar la salida.

En pocas líneas se agrupan los datos, se calcula un promedio y se ordena el resultado. Es el tipo de tarea que se repite todos los días en un proyecto real.

Cuándo R tiene sentido

Que el instituto trabaje con Python no significa que R no sirva.

• Estadística especializada: hay áreas de la estadística y la investigación académica donde R tiene muchos paquetes específicos.
• Equipos que ya lo usan: si tu organización o tu cliente trabaja con R, conviene poder leer ese código.
• Reportes estadísticos: R es muy usado para generar informes con resultados estadísticos.

Si más adelante lo necesitás, la lógica que aprendas con Python (datos, modelos, evaluación) te sirve para aprender R mucho más rápido.

Cómo empezar con Python

Un orden razonable para los primeros pasos:

1. Aprender lo básico del lenguaje

   Variables, tipos de datos, estructuras de control y funciones. El tutorial oficial de Python en docs.python.org explica estos conceptos con ejemplos.

2. Trabajar con datos en pandas

   Cargar un archivo, filtrar, agrupar y resumir. Es el paso donde Python empieza a ser útil de verdad.

3. Visualizar

   Hacer gráficos simples para ver patrones, con matplotlib.

4. Modelar con scikit-learn

   Entrenar y evaluar un primer modelo, siempre separando datos de entrenamiento y de prueba.

5. Practicar con un proyecto propio

   Elegir un conjunto de datos abiertos y responder una pregunta real. Podés ver ejemplos en los proyectos del Laboratorio de Datos.

Para ordenar estas etapas y ver qué más estudiar, la ruta de aprendizaje de ciencia de datos propone un recorrido completo.

Cómo seguir después de este artículo

• Ordená tu aprendizaje: la ruta de aprendizaje de ciencia de datos propone etapas y caminos según tu perfil.
• Entendé la disciplina: qué es la ciencia de datos y para qué sirve.
• Volvé a la guía: la guía de Ciencia de Datos reúne el resto de los temas.

Fuentes: R Project: What is R?; Python.org: About Python; The Python Tutorial; pandas: Package overview; scikit-learn; Project Jupyter; Stack Overflow Developer Survey 2025: Technology. Consultadas en octubre de 2026.