¿Cuándo Usar R en Lugar de Python?

 R es preferido en proyectos que requieren un análisis estadístico avanzado y una visualización de datos compleja. Sus bibliotecas especializadas, como ggplot2 para gráficos y dplyr para manipulación de datos, hacen que R sea ideal para científicos de datos que necesitan realizar pruebas estadísticas, análisis multivariado o generar gráficos de alta calidad. Además, su enfoque en la estadística y el análisis de datos lo convierte en la herramienta predilecta en ámbitos académicos y de investigación científica.

Por otro lado, Python es más versátil y se usa cuando el análisis de datos es solo una parte del proyecto, y se necesita combinar con tareas como automatización, desarrollo web o machine learning. Con bibliotecas como pandas para el manejo de datos y scikit-learn para machine learning, Python permite un enfoque más amplio y flexible. También es ideal para proyectos de software más grandes, donde se requiere integración con otras tecnologías.