Python o R per l'analisi dei dati: quale scegliere

Vuoi imparare a lavorare con i dati e ti trovi davanti a due campi che si guardano con sospetto: da una parte chi giura che R sia l'unico strumento serio per la statistica, dall'altra chi ti dice che R è roba da università e che in azienda si usa solo Python. Hanno ragione entrambi, ma su domande diverse. In questo articolo trovi dove vince ciascuno, cosa cambia davvero nell'uso quotidiano e il criterio che decide la scelta meglio di qualunque confronto tecnico.

La risposta breve

La differenza tra Python e R non è tecnica ma di provenienza e destinazione: R è il linguaggio di chi fa un'analisi e deve comunicarne il risultato, Python è il linguaggio di chi deve portare quell'analisi dentro un prodotto. Scegli quello che usa il contesto in cui lavori o vuoi lavorare.

Il dettaglio di ciascuno è in cos'è R e cos'è Python. Qui interessa cosa comporta quando devi scegliere.

Due storie diverse, due destinazioni diverse

R nasce nel mondo accademico come strumento statistico. Il suo utente tipico apre i dati, li esplora, stima un modello, produce grafici e scrive un articolo o un report. Il prodotto finale è un documento che qualcuno legge.

Python nasce come linguaggio generico, e l'analisi dei dati ci è arrivata dopo, con NumPy e pandas. Il suo utente tipico deve spesso fare un passo in più: l'analisi deve diventare un servizio che gira ogni notte, un modello che risponde a un'API, uno script che si integra con il resto del software aziendale. Il prodotto finale è un programma che qualcun altro esegue.

Da questa differenza di destinazione discende quasi tutto quello che segue.

Lo stesso lavoro nei due linguaggi

Sulle operazioni di tutti i giorni, la distanza è minore di quanto le tifoserie facciano credere. Prendiamo un raggruppamento su una tabella.

R, con dplyr:

library(dplyr)

vendite |>
  filter(anno == 2025) |>
  group_by(regione) |>
  summarise(totale = sum(importo)) |>
  arrange(desc(totale))

Python, con pandas:

import pandas as pd

(vendite[vendite["anno"] == 2025]
    .groupby("regione")["importo"]
    .sum()
    .sort_values(ascending=False))

Fanno la stessa cosa, e chi conosce uno legge l'altro senza troppa fatica. Molti trovano la versione R più leggibile, ma non è questo a decidere.

La differenza emerge sulla statistica. Una regressione lineare in R è nella dotazione di base:

modello <- lm(pressione ~ eta + farmaco, data = studio)
summary(modello)

In Python serve statsmodels, che ha adottato la stessa sintassi a formula proprio perché l'originale era comoda:

import statsmodels.formula.api as smf

modello = smf.ols("pressione ~ eta + farmaco", data=studio).fit()
print(modello.summary())

Funziona, ma è un'imitazione riuscita: su metodi più specialistici, R ha spesso il pacchetto pronto e Python no.

Dove vince R

Statistica classica e inferenziale. Modelli misti, analisi di sopravvivenza, statistica bayesiana, test non parametrici, disegni sperimentali: in R l'offerta è più ampia e più matura, e l'output è pensato per chi deve interpretarlo, non solo calcolarlo.

Pacchetti statistici di nicchia. Quando un ricercatore pubblica un metodo nuovo, spesso ne rilascia l'implementazione come pacchetto R. Se il tuo lavoro dipende da tecniche di frontiera in un campo specifico, c'è una buona probabilità che esistano solo lì. Nella bioinformatica, Bioconductor è un ecosistema intero senza un vero equivalente altrove.

Grafici. ggplot2 resta il riferimento per grafici statistici di qualità pubblicabile. Python ha matplotlib, seaborn e altri strumenti validi, ma per molti analisti ggplot2 rimane più coerente e più veloce da usare bene.

Ambiente accademico. In statistica, epidemiologia, ricerca biomedica e in parte delle scienze sociali, R è spesso lo standard: i corsi lo usano, i colleghi lo usano, il codice allegato agli articoli è in R.

Dove vince Python

Machine learning e deep learning. scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, l'intero mondo dei modelli linguistici: la filiera è in Python, e non c'è partita. Se il tuo obiettivo è il machine learning, la scelta è già fatta.

Integrazione con il software. Un modello in Python si espone con un'API in poche righe, si mette in un container, si collega a un database, a una coda di messaggi, a un servizio cloud. R può fare alcune di queste cose, ma sempre con più attrito e meno persone intorno a te che le abbiano già fatte.

Automazione. Leggere file, chiamare servizi esterni, spostare dati da un sistema all'altro, preparare un report ogni lunedì: Python è un linguaggio generico, e questo lavoro lo fa con naturalezza. Il percorso pratico è in automatizzare task con Python.

Mercato del lavoro nelle aziende. Nelle offerte italiane per data analyst, data scientist e data engineer, Python compare molto più spesso di R. Non c'è bisogno di numeri precisi per vederlo: basta sfogliare gli annunci. Le retribuzioni del settore sono in quanto guadagna un data scientist in Italia.

La tabella

	R	Python
Nato per	Statistica e analisi	Uso generale
Prodotto tipico	Report, articolo, grafico	Servizio, modello, script
Statistica classica	Più ampia e matura	Buona, con statsmodels e SciPy
Metodi di nicchia	Spesso disponibili solo qui	Meno copertura
Grafici statistici	ggplot2	matplotlib, seaborn, altri
Manipolazione tabelle	dplyr, data.table	pandas, polars
Machine learning	Esiste, ma marginale	Lo standard
Deep learning e AI	Quasi assente	Tutto l'ecosistema
Integrazione e deploy	Scomodi	Naturali
Report riproducibili	R Markdown, Quarto	Jupyter, Quarto
Offerte in azienda	Poche, spesso in ricerca e pharma	La maggioranza
Curva per chi non programma	Più dolce sull'analisi	Più dolce sulla programmazione generale

Il criterio decisivo: il tuo contesto

Tutte le considerazioni sopra pesano meno di una domanda: cosa usano le persone con cui lavori, o con cui vuoi lavorare?

• Se sei in un gruppo di ricerca che usa R, imparare Python per principio ti isola: non potrai riusare il codice dei colleghi né chiedere aiuto a loro. Vale anche al contrario.
• Se entri in un team aziendale, il linguaggio lo decide lo stack che c'è già. Nessuno riscrive le pipeline perché tu preferisci l'altro.
• Se stai cercando lavoro, apri le offerte a cui punti davvero — non quelle generiche — e conta. È il dato più affidabile che puoi avere, e cambia nel tempo: verifica alla fonte, periodicamente.

Detto onestamente: per chi cerca lavoro in azienda in Italia, Python è la scelta più spendibile. Per chi fa ricerca biomedica, epidemiologia o statistica, R spesso è lo standard e partire da lì è la scelta sensata. Se sei in mezzo — per esempio un'azienda farmaceutica o un istituto di ricerca che collabora con l'industria — probabilmente ti serviranno tutti e due, prima o poi.

Il quadro completo del percorso professionale è in come diventare data scientist.

Si possono usare entrambi

Sì, e più facilmente di qualche anno fa.

reticulate permette di chiamare Python da dentro R, passando dati avanti e indietro:

library(reticulate)

np <- import("numpy")
np$mean(c(1, 2, 3, 4))

Dal lato opposto esiste rpy2 per chiamare R da Python. E Quarto — il successore di R Markdown — supporta entrambi i linguaggi nello stesso sistema di pubblicazione, così un team misto può produrre report con lo stesso strumento.

Ma attenzione a non farne la risposta a tutto. Mescolare due linguaggi in un progetto significa due ambienti da installare, due insiemi di dipendenze da mantenere, e colleghi che devono conoscerli entrambi per toccare il codice. È una soluzione per chi ha già un bisogno concreto — un pacchetto statistico che esiste solo in R dentro una pipeline Python, per esempio — non un modo per evitare di scegliere.

Errori di valutazione

Scegliere sulla base di chi ha l'ecosistema "più grande". Python ha più librerie in assoluto, ma se il metodo che ti serve esiste solo in R, quel numero non conta nulla.

Pensare che R sia "vecchio" o in declino. Nel suo territorio è vivo, sviluppato e spesso insostituibile. Non è in competizione con Python sulle applicazioni, perché non ci ha mai provato.

Imparare R per lavorare nel machine learning in azienda. Puoi farlo, ma nuoti controcorrente: modelli, tutorial, strumenti di deploy e colleghi saranno tutti in Python.

Credere che la scelta sia per sempre. Il ragionamento — pulire i dati, raggrupparli, stimare un modello, verificarlo — è identico. Chi è bravo con uno impara l'altro in poche settimane.

Trascurare SQL. In qualunque dei due mondi, i dati arrivano quasi sempre da un database. SQL non è in competizione con nessuno dei due, ed è spesso la competenza che manca davvero.

In sintesi

La differenza è di provenienza e destinazione, non di potenza. R serve a chi deve analizzare e comunicare un risultato, Python a chi deve portare l'analisi dentro un prodotto.

R vince su statistica classica, pacchetti di nicchia, grafici e ambiente accademico; Python vince su machine learning, integrazione con il software, automazione e offerte di lavoro in azienda.

Il criterio che decide davvero è il tuo contesto: il gruppo di ricerca, il team, le offerte a cui punti. Per il lavoro in azienda in Italia Python è la scelta più spendibile; in ricerca biomedica e statistica R resta spesso lo standard.

Usarli insieme è possibile ma ha un costo, e ha senso solo quando c'è un bisogno preciso.

Per vedere dove si collocano entrambi tra tutti gli altri linguaggi, la mappa completa è in tutti i linguaggi di programmazione. Se hai scelto Python e vuoi partire con metodo, trovi un percorso strutturato nei corsi.