R no está muerto: por qué sigue siendo clave en ciencia de datos (y por qué deberías dominarlo junto a Python)
El otro día vi una publicación en LinkedIn que me hizo sonreír.
Era uno de esos posts que empiezan con un “hoy me he vuelto a repasar conceptos en R” seguido del eterno debate: ¿R está “obsoleto”? ¿Es mejor Python? ¿Sigue teniendo sentido aprender ambos?
Spoiler: sí. Y muchísimo.
En ciencia de datos estamos demasiado acostumbrados a los bandos, pero la realidad es que el valor profesional no está en casarte con un lenguaje, sino en entender el contexto, la herramienta adecuada y el porqué.
En este post quiero reflexionar justamente sobre eso:
por qué R sigue siendo imprescindible, por qué Python no lo reemplaza… y por qué dominar ambos te convierte en un perfil más completo y competitivo.
¿Está R obsoleto? No. Y te explico por qué.
Cada cierto tiempo renace el meme de que “R está muriendo”. Pero luego te pasas por un laboratorio de investigación, una consultora de bioestadística, un departamento de riesgos financieros o un equipo académico… y ¿qué encuentras?
R. Mucho R.
Y lo están usando por razones muy potentes:
1. Estadística inferencial y econometría de alto nivel
R nació para la estadística y se nota.
Modelos complejos, inferencia avanzada, tests, distribuciónes, bootstrap…
El ecosistema es enorme y sólido.
2. Visualización realmente personalizable**
ggplot2 sigue siendo uno de los sistemas de gráficos más elegantes que existen.
Permite crear visualizaciones personalizadas con una sintaxis coherente y expresiva.
3. Reporting dinámico y reproducible
Aquí R juega en su propia liga:
- RMarkdown
- Quartos
- Shiny Apps
- Flexdashboard
Si tu objetivo es generar informes automatizados, reproducibles y presentables, R es simplemente demasiado bueno como para ignorarlo.
¿Y Python? El rey de la producción y la automatización
Por otro lado, Python sigue siendo el estándar industrial y nadie lo discute.
Destaca en:
1. Machine Learning y Deep Learning
Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch… el ecosistema es gigantesco.
2. Integración con APIs, automatización y scripting
Python encaja muy bien en pipelines de datos, backend ligero, orquestación y automatización.
3. Modelos en producción
FastAPI, Flask, microservicios, contenedores, modelos desplegados…
Aquí es donde Python brilla especialmente.
La falsa batalla: R vs Python
El problema no es el debate.
El problema es que nos han vendido que hay que elegir.
Pero en ciencia de datos el mundo no funciona así.
Lo verdaderamente útil es esto:
✔️ Saber cuándo usar Python.
✔️ Saber cuándo usar R.
✔️ Saber combinarlos si hace falta.
La pregunta no es “¿debo aprender R o Python?”, sino:
¿Qué herramienta resuelve mejor este caso concreto?
¿Cuál es el verdadero superpoder del científico de datos moderno?
Saber adaptarse.
Un perfil que domina ambos lenguajes tiene habilidades que se complementan:
- Construye modelos en Python.
- Prototipa visualizaciones rápidas en R.
- Automatiza procesos con Python.
- Prepara informes reproducibles en RMarkdown.
- Se mueve cómodo tanto en entornos de investigación como de producción.
Y esto te convierte en un perfil mucho más versátil, valioso y empleable.
Mi opinión personal (y experiencia)
Después de trabajar proyectos académicos, análisis exploratorios, experimentos estadísticos, modelos ML y pipelines completos, lo tengo muy claro:
👉 No existe “el mejor lenguaje”.
Existe la mejor herramienta para cada problema.
Hay tareas que directamente prefiero hacer en R, y otras que sería absurdo no resolverlas en Python.
Y sinceramente:
Los perfiles que se encierran en un solo lenguaje se están limitando ellos mismos.
Conclusión: R sigue vivo, útil y esencial
R no está muerto.
Python no lo sustituye.
Y saber ambos es una ventaja competitiva real en ciencia de datos.
Así que si estás empezando, o si ya trabajas con uno de ellos, plantéatelo:
🔹 Aprender los dos no duplica esfuerzo… multiplica oportunidades.
🔹 Te vuelve más adaptable.
🔹 Te abre puertas en entornos académicos, industriales y de investigación.
🔹 Y te permite resolver problemas con una caja de herramientas más amplia.