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

Nel vibrante mondo della data science e dell’analisi dei dati, una domanda ricorre con insistenza: è meglio Python o R? Questa non è una semplice questione di preferenza; spesso riflette differenze fondamentali nell’approccio, negli obiettivi e negli ecosistemi tecnologici.

Entrambi sono linguaggi di programmazione open source, potenti e supportati da vaste community globali, e rappresentano gli strumenti principali per chiunque lavori con i dati. Tuttavia, presentano filosofie, punti di forza e debolezze differenti.

Comprendere queste differenze è cruciale per studenti, professionisti ed organizzazioni che cercano di sfruttare al meglio il potere dei dati per prendere decisioni informate e guidare l’innovazione. In questo articolo, faremo un confronto approfondito tra Python ed R per l’analisi dei dati, partendo dalle loro origini, caratteristiche, pro, contro e dove vengono usati, per aiutarti a capire quale fa al caso tuo.

Python e R: due linguaggi di programmazione a confronto

Prima di addentrarci nei dettagli del confronto, è essenziale comprendere cosa sono Python e R e come si sono affermati nel mondo dell’analisi dei dati e della data science. Sebbene condividano lo status di strumenti open source con un forte sostegno delle loro community, le origini e gli scopi primari differiscono notevolmente, influenzando le rispettive capacità ed aree di eccellenza.

Cos’è Python

Python è un linguaggio di programmazione ad alto livello, creato da Guido van Rossum all’inizio degli anni ’90 ed ispirato, nel nome, alla passione del suo creatore per i Monty Python. Il suo scopo iniziale era quello di fornire un linguaggio potente ma semplice per lo sviluppo di applicazioni, lo scripting e l’automazione.

La sua filosofia di design enfatizza la leggibilità del codice ed una sintassi chiara e intuitiva, spesso descritta come simile al linguaggio naturale. Questo lo rende relativamente facile da imparare, specialmente per chi si avvicina per la prima volta alla programmazione.

Python è un linguaggio interpretato, il che significa che il codice viene eseguito riga per riga, facilitando il debug. Supporta inoltre la tipizzazione dinamica: non è necessario dichiarare esplicitamente il tipo di una variabile, poiché viene determinato a runtime.
Se da un lato questo accelera lo sviluppo, dall’altro richiede test rigorosi per individuare errori che potrebbero emergere solo durante l’esecuzione.

La vera forza di Python nell’ambito della data science deriva dal suo vasto ecosistema di librerie specializzate. Non essendo stato concepito nativamente per compiti statistici, Python si affida a librerie esterne per estendere le sue funzionalità.

Tra le più importanti troviamo:

Pandas: Fondamentale per la manipolazione e l’analisi di dati strutturati, introducendo la struttura dati DataFrame, simile a un foglio di calcolo o a una tabella SQL.
NumPy: La libreria base per il calcolo scientifico, che fornisce supporto per array e matrici multidimensionali ad alte prestazioni ed un’ampia collezione di funzioni matematiche.
Matplotlib e Seaborn: Utilizzate per la creazione di visualizzazioni statiche, interattive ed informative.
Scikit-learn: Una libreria completa per il machine learning classico, che offre algoritmi per la classificazione, la regressione, il clustering, la dimensionality reduction e la valutazione dei modelli.
TensorFlow, Keras, PyTorch: Librerie leader per il deep learning, che hanno consolidato la posizione di Python come linguaggio di riferimento in questo campo.

Grazie a questa versatilità e all’ampiezza delle sue librerie, Python è oggi ampiamente utilizzato non solo per l’analisi dei dati, ma anche per lo sviluppo web (specialmente lato server), l’automazione di compiti ripetitivi, il testing di software, lo sviluppo di videogiochi e, soprattutto, nell’intelligenza artificiale (AI) e nel machine learning (ML). Grandi aziende tecnologiche come Google, Meta, Netflix, Spotify e IBM fanno ampio uso di Python nei loro processi.

Tuttavia, la natura generalista di Python presenta una sfida per chi inizia nel campo della data science. Sebbene la sua sintassi di base sia considerata semplice, per poter effettuare analisi dati efficaci è indispensabile apprendere l’utilizzo delle librerie specifiche come Pandas e NumPy. Questo aggiunge un livello di apprendimento rispetto a R, dove strutture dati fondamentali per l’analisi (come i data frame) e molte funzioni statistiche di base sono integrate più profondamente nel linguaggio stesso. In pratica, mentre imparare Python può essere facile, imparare a fare data analysis con Python richiede la padronanza di questi strumenti aggiuntivi.

L’adozione massiccia di Python da parte delle grandi aziende tecnologiche non è solo una testimonianza della sua validità, ma agisce anche da catalizzatore per lo sviluppo del suo ecosistema.

Queste aziende investono risorse considerevoli nello sviluppo e nel mantenimento delle librerie open-source (come ha sempre fatto Google con TensorFlow) e talvolta contribuiscono persino all’evoluzione del linguaggio stesso. Questo crea un circolo virtuoso: il supporto industriale porta a strumenti più robusti, scalabili e adatti alle esigenze produttive (specialmente in ambiti come il machine learning su larga scala e l’AI), il che a sua volta rafforza l’adozione di Python in questi settori strategici ed in forte crescita, potenzialmente mettendo in ombra R in tali contesti specifici.

Cos’è R

R è un linguaggio di programmazione ed un ambiente software open source specificamente progettato per il calcolo statistico e la grafica. R è stato creato da Ross Ihaka e Robert Gentleman presso l’Università di Auckland, in Nuova Zelanda, all’inizio degli anni ’90, con l’obiettivo esplicito di fornire uno strumento potente e flessibile per l’analisi statistica e la visualizzazione dei dati.

I punti di forza principali di R risiedono nelle sue capacità intrinseche per:

Modellazione Statistica: Offre un ambiente estremamente ricco per tutti i tipi di analisi statistiche, dalla statistica descrittiva all’inferenza complessa, modelli lineari e non lineari, analisi di serie temporali, classificazione, clustering e molto altro.
Manipolazione dei Dati: Fornisce strumenti potenti per la pulizia, la trasformazione e la manipolazione dei dati, rendendolo efficace lungo l’intero ciclo di vita dei dati.
Visualizzazione dei Dati: È rinomato per la sua capacità di generare grafici di alta qualità, adatti anche per pubblicazioni scientifiche, con un elevato grado di personalizzazione.

Similmente a Python, R basa gran parte della sua potenza su un vasto ecosistema di pacchetti aggiuntivi. Il Comprehensive R Archive Network (CRAN) ospita migliaia (quasi 18.000 a fine 2021) di pacchetti sviluppati dalla community, che estendono le funzionalità di R per compiti specifici o domini applicativi. Alcuni dei pacchetti più influenti includono:

Tidyverse: Una collezione di pacchetti (tra cui dplyr, tidyr, readr, ggplot2) che condividono una filosofia comune (“tidy data”) per la manipolazione e la visualizzazione dei dati in modo intuitivo e coerente.
ggplot2: Un pacchetto estremamente popolare per la creazione di grafici eleganti e complessi, basato sulla “Grammar of Graphics”.
caret: Un pacchetto che fornisce un’interfaccia unificata per numerosi algoritmi di machine learning e per la valutazione dei modelli.
data.table: Un pacchetto alternativo per la manipolazione estremamente veloce di grandi dataset.

R gode di una forte popolarità nel mondo accademico e della ricerca. È spesso il linguaggio preferito da statistici, ricercatori in bioinformatica, epidemiologia, finanza ed econometria.

La filosofia di R, profondamente radicata nella statistica, rende l’esecuzione di compiti statistici comuni e la creazione di visualizzazioni particolarmente efficienti, richiedendo spesso meno codice rispetto a Python per operazioni equivalenti.

Tuttavia, questa stessa specializzazione può rendere la sua sintassi e le sue strutture dati meno intuitive o persino “goffe” per chi proviene da un background di programmazione generalista. Concetti come la vettorizzazione o la valutazione non standard, potenti una volta compresi, possono rappresentare un ostacolo iniziale.

L’enorme volume e la specializzazione dei pacchetti disponibili su CRAN, alimentati dalla sua base di utenti accademici, comportano che R spesso disponga di tecniche statistiche all’avanguardia o molto specifiche ben prima che queste vengano implementate nelle librerie più generaliste di Python. Questo posiziona R come leader nell’innovazione e nell’esplorazione statistica.

Al contrario, Python tende a primeggiare nell’integrazione di modelli consolidati all’interno di sistemi software più ampi e nella messa in produzione. Questa dinamica non è assoluta ma riflette un modello ricorrente: R viene spesso usato per la ricerca e lo sviluppo di nuove metodologie statistiche, mentre Python è favorito per l’implementazione di queste metodologie (o di modelli di machine learning più standard) in ambienti produttivi.

Vantaggi e svantaggi dei due linguaggi di programmazione

Dopo aver introdotto Python e R, è il momento di analizzare più da vicino i loro rispettivi punti di forza e di debolezza nel contesto dell’analisi dei dati. È importante sottolineare che non esiste un vincitore assoluto; la scelta “migliore” dipende invariabilmente dal contesto specifico, dagli obiettivi del progetto, dalle competenze esistenti e dall’ambiente di lavoro.

Vantaggi di Python

Versatilità e comunità ampia: Python è un linguaggio di uso generale, perciò oltre alla data science è usato in tantissimi ambiti (web, automatizzazione, software). Di conseguenza ha una community vastissima ed una documentazione abbondante, che aiuta i principianti a trovare soluzioni.
Facilità di apprendimento: grazie alla sintassi pulita e leggibile, molti principianti trovano Python meno scoraggiante da imparare. La struttura del codice è molto intuitiva, ed il fatto di non dover dichiarare i tipi lo rende rapido da scrivere.
Librerie per la data science: come visto, Python offre librerie potenti per qualsiasi fase dell’analisi dati. In particolare Pandas introduce il concetto di DataFrame strutturato, similmente ad R, mentre NumPy gestisce il calcolo numerico con array. Esistono poi librerie mature per il machine learning ed il deep learning (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) che fanno di Python il linguaggio di riferimento in questi settori.
Integrazione con altri strumenti: Python si integra facilmente con altri linguaggi (C, C++, Java) e tecnologie (come database, Hadoop, Spark). È usato frequentemente nelle pipeline di produzione e in progetti software più ampi.
Domanda sul mercato del lavoro: nel mondo industry e startup, Python è molto richiesto per progetti di data science e ingegneria dei dati. Sapere Python apre quindi molte opportunità professionali, non solo legate all’analisi dati ma anche allo sviluppo di applicazioni.

Vantaggi di R

Potenza statistica nativa: R è stato progettato per l’analisi statistica, quindi offre di base moltissime funzioni statistiche avanzate senza dover importare librerie esterne . Ad esempio, modelli lineari e logit, test statistici, analisi di serie temporali e molto altro sono parte del linguaggio.
Visualizzazione integrata: grazie a pacchetti come ggplot2 (incluso nel tidyverse), R eccelle nella creazione di grafici di alta qualità. In R, costruire un istogramma, uno scatter plot o mappe complesse è spesso più immediato e con risultati molto accattivanti “out of the box”.
Workflow coerente con il tidyverse: l’ideologia “tidy data” e i pacchetti correlati (dplyr, tidyr) rendono la manipolazione dati molto fluida e leggibile. Questo approccio unificato risulta comodo per analisi ripetibili.
Community accademica e pacchetti specialistici: R è molto diffuso in ambito accademico, dove vengono rilasciati anche pacchetti specialistici per campi come la biologia, l’economia, la ricerca sociale. Se si lavora in questi ambiti, è probabile che esistano già soluzioni in R.

Svantaggi di Python

Non ottimale per certi task statistici (senza librerie): essendo generalista, Python non include funzioni statistiche avanzate senza l’uso di librerie esterne. Questo significa che chi vuole fare analisi statistiche deve imparare vari moduli (Pandas, SciPy, Statsmodels, ecc.), al contrario di R dove molte operazioni sono già predefinite.
Performance computazionale: sebbene NumPy sia veloce, Python di per sé è spesso più lento rispetto a linguaggi compilati. Per dataset molto grandi o algoritmi pesanti, bisogna affidarsi alle ottimizzazioni delle librerie C sottostanti o a parallelizzazione esterna.
Global Interpreter Lock (GIL): la presenza del GIL in CPython può limitare il vero parallelismo in CPU per operazioni multithread. Questo a volte costringe a usare librerie esterne o approcci come il multiprocessing per sfruttare più core.
Meno “automatico” per alcuni tipi di analisi: in R ci sono funzioni che svolgono interi workflow statistici con una singola chiamata (ad es. funzioni di ANOVA, regressione multivariata con diagnostica integrata, grafici diagnostici nativi). In Python queste operazioni richiedono quasi sempre di richiamare manualmente passaggi in librerie diverse.

Svantaggi di R

Scalabilità e performance: R può essere meno efficiente nella gestione di dataset molto grandi, perché in molti casi carica i dati in memoria. Anche le operazioni possono risultare lente se non si fa uso di pacchetti ottimizzati come data.table. Per applicazioni di big data o per modelli su larga scala, Python (con librerie distribuite) è spesso preferito.
Minor versatilità: R è ottimo per l’analisi e la statistica, ma non è pensato per lo sviluppo di applicazioni web o per integrazioni complesse. Se il progetto richiede di portare il modello in un prodotto software, Python offre più strumenti per costruire interfacce, API o integrazioni con sistemi esterni.
Sintassi meno coerente: R ha una storia di cambiamenti linguistici (molte vecchie funzioni, diverse sintassi per fare cose simili) che possono confondere i nuovi utenti. Inoltre, R usa spesso indici che partono da 1 (a differenza di Python) e ci sono peculiarità come la ricorsione limitata. Questi fattori possono rendere inizialmente più ripido l’apprendimento del linguaggio.
Minore domanda fuori dal campo dati: sul mercato del lavoro più generalista (ad es. sviluppo software, data engineering) c’è meno richiesta di R rispetto a Python. Questo può essere un punto da considerare se si vuole un profilo più ibrido.

Quale linguaggio scegliere tra Python e R?

Arrivati a questo punto, è chiaro che non esiste una risposta univoca alla domanda “È meglio Python o R?”. Entrambi sono strumenti eccezionali per l’analisi dei dati, ciascuno con un proprio set di punti di forza e debolezze. La scelta ottimale dipende da una valutazione attenta del contesto specifico, bilanciando i pro e i contro discussi in precedenza alla luce degli obiettivi del progetto, dell’esperienza pregressa dell’utente, dell’ambiente di lavoro del team e delle necessità di integrazione.

Per aiutare a cristallizzare le differenze chiave, la seguente tabella riassume gli aspetti principali del confronto:

Caratteristiche	Python	R
Focus Primario	Big Data, ML, AI, Integrazione Web, Deployment in Produzione	Analisi Statistica, Visualizzazione Dati, Ricerca Accademica, Esplorazione
Curva di Apprendimento	Sintassi più semplice (simile inglese), curva lineare; richiede apprendimento librerie	Inizio più ripido per non-statistici, più facile per statistiche/grafici di base
Librerie Chiave	Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Matplotlib, Seaborn	Tidyverse (dplyr, ggplot2, etc.), data.table, caret, Shiny, R Markdown
Visualizzazione	Matplotlib, Seaborn, Plotly, più codice per personalizzazione	Eccellente (ggplot2), grafici statici alta qualità, sintassi elegante
Profondità Statistica	Forte tramite librerie, ma R ha più pacchetti di nicchia/avanguardia	Profondità e ampiezza impareggiabili di pacchetti statistici (CRAN)
Machine Learning	All’avanguardia, specialmente Deep Learning (TF, PyTorch), deployment facile	Buone capacità (caret, etc.), ma meno focus su ecosistema/deployment di Python
Integrazione/Deploy	Eccellente, si integra facilmente con app web, sistemi di produzione	In miglioramento (Shiny, Plumber), ma storicamente più complesso
Community	Molto grande, diversificata (programmatori, sviluppatori, data scientist)	Grande, ma più focalizzata su statistici, accademici, ricercatori
IDE	Jupyter, VS Code, PyCharm, Spyder	RStudio (molto apprezzato per workflow analisi dati)
Prestazioni Tipiche	Generalmente più veloce per calcoli, miglior gestione memoria	Può essere più lento/intensivo in memoria, si affida a pacchetti ottimizzati

In base agli obiettivi di analisi dei dati

Machine Learning e AI: se il tuo obiettivo principale è sviluppare modelli di machine learning o deep learning, Python ha un vantaggio grazie alle sue librerie consolidate (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch). La maggior parte dei tutorial e degli esempi di ML usa Python. Se vuoi capire meglio cos’è il machine learning e come applicarlo, Python è la strada più comune. In questo caso si trovano molti corsi per imparare il machine learning che si basano su Python. R offre anche dei pacchetti ML (come caret, mlr), ma è meno dominante in questo ambito.
Analisi statistica pura: se l’obiettivo è fare analisi statistica avanzata (test statistici, modelli di regressione, analisi di serie storiche) e produrre report scientifici, R può essere la scelta ideale. R contiene molte funzioni built-in per questi scopi e genera con facilità grafici professionali. Ad esempio, accademici e analisti di settore spesso usano R proprio per la sua potenza analitica.
Business Intelligence e reportistica: per creare dashboard e report interattivi, R offre strumenti come Shiny che semplificano la generazione di applicazioni analitiche. Python può fare lo stesso con framework web (Flask, Dash), ma richiede più lavoro di integrazione.
Progetti su larga scala: se prevedi di integrare l’analisi dati in grandi sistemi (per esempio pipeline di big data, sistemi in cloud), Python si integra generalmente meglio con piattaforme come AWS, Azure o con database distribuiti.

In base all’esperienza dell’utente

Nuovi programmatori: chi inizia da zero può trovare Python più accessibile grazie alla sua sintassi pulita. Se non hai mai programmato, Python è spesso consigliato come primo linguaggio. Un corso di base come il nostro corso di python può essere un ottimo punto di partenza per apprendere le logiche di programmazione e applicarle poi ai dati.
Esperienza in matematica/statistica: se hai una forte formazione quantitativa (statistica, econometria, biologia computazionale), potresti trovarti a tuo agio con R, perché molte funzioni si basano su terminologia statistica familiare. Chi è abituato a software statistici (come SPSS o SAS) può approcciarsi più velocemente a R.
Esperienza nello sviluppo software: chi viene dal mondo dello sviluppo web o dei sistemi informatici troverà probabilmente Python più simile a ciò che già conosce (sintassi simile a C/Java, strutture modulate). Inoltre, se già usi altri linguaggi di programmazione, integrerai prima Python nel tuo workflow.
Formazione e corsi: esistono molti corsi sia in R che in Python. Se la tua scelta è influenzata da ciò che è disponibile su YouTube o nelle università, Python attualmente vince in quantità di materiale gratuito. Detto questo, è sempre utile esplorare nuovi concetti.

In base alla necessità di integrazione con altri strumenti

Progetti software e web: se devi integrare il tuo lavoro di analisi in un’applicazione web, un servizio o un sistema di produzione, Python solitamente facilita l’integrazione. Le sue librerie per connettività (database, protocolli web, ecc.) sono molto sviluppate. R, invece, è pensato per l’analisi in sé e richiede soluzioni dedicate (come Shiny per web) o l’uso di interfacce esterne per dialogare con altri software.
Pipeline di dati: Python si inserisce bene in pipeline di big data (Spark, Hadoop) e ha SDK ufficiali per molti servizi cloud. R può collegarsi a queste piattaforme (es. pacchetto sparklyr), ma è meno comune trovarlo in produzione.
Collaborazione multi-linguaggio: spesso in un progetto possono convivere più strumenti. È utile sapere che oggi Python e R possono interagire tra loro. Ad esempio, esiste il pacchetto reticulate in R che permette di chiamare codice Python direttamente da R, e viceversa con rpy2. Quindi, in un certo senso, non si è obbligati a scegliere: un data scientist esperto può sfruttare il meglio di entrambi, incorporando codice R in Python e viceversa quando serve.

Conclusioni

In conclusione, la scelta tra Python e R per l’analisi dei dati non si riduce a decretare un vincitore assoluto. Entrambi sono linguaggi open source straordinariamente potenti, supportati da community vivaci e dotati di ecosistemi ricchi di strumenti. La decisione dipende intrinsecamente dal contesto specifico e dalle priorità individuali.

Python emerge come il campione della versatilità. La sua natura general-purpose, combinata con librerie eccezionali per il machine learning (specialmente deep learning) e l’intelligenza artificiale, lo rende la scelta ideale per progetti che richiedono integrazione con altri sistemi software, deployment in produzione e scalabilità. La sua sintassi leggibile e la vasta community lo rendono attraente per chi si avvicina alla programmazione e per team con background diversificati.

R, d’altro canto, rimane il re indiscusso della statistica e della visualizzazione dei dati. Progettato specificamente per questi scopi, offre una profondità e un’ampiezza di pacchetti statistici senza pari, spesso incorporando le metodologie più recenti dalla ricerca accademica. Le sue capacità di visualizzazione, in particolare con ggplot2, sono considerate da molti il gold standard per la creazione di grafici informativi e di alta qualità. Il suo ambiente RStudio e l’ecosistema Tidyverse offrono un flusso di lavoro estremamente efficiente per l’analisi esplorativa.

La scelta “migliore”, quindi, non è universale. Dipende criticamente dagli obiettivi specifici del progetto (analisi statistica approfondita vs. modello ML in produzione), dal background dell’utente (statistico vs. programmatore), dalle funzionalità richieste (profondità statistica vs. integrazione) e dall’ecosistema tecnico circostante.

In definitiva, non esitare ad imparare entrambi man mano che procedi: molti professionisti della data science li usano insieme. Soprattutto, coltiva le fondamenta comuni: la comprensione dei dati, dei metodi statistici e delle tecniche di machine learning è ciò che farà davvero la differenza.

Sullo stesso tema, sono disponibili numerosi percorsi formativi: ad esempio, per costruire solide competenze digitali ed analitiche puoi seguire dei corsi di data science completi, oppure specializzarti con un ottimo corso di python o con corsi specifici di machine learning.

AUTORE:Simone Truglia Apri profilo LinkedIn

Simone è un Ingegnere Informatico con specializzazione nei sistemi automatici e con una grande passione per la matematica, la programmazione e l’intelligenza artificiale. Ha lavorato con diverse aziende europee, aiutandole ad acquisire e ad estrarre il massimo valore dai principali dati a loro disposizione.