¿Cuánta gente usará R (vs Python vs otros) dentro de 1000 años?

Pues no lo sé. Seguramente, nadie. Pero como he visto esto (que no es otra forma que una representación palabrera de una matriz de transiciones de Markov) y el debate R vs Python para el análisis de datos ha resonado estos últimos días con cierta fuerza, voy a ensayar un pequeño divertimento matemático que me traslada a una clase práctica de Álgebra I en mis años de estudiante.

Es el siguiente:

# creo la matriz de transición
cols <- c("r", "python", "otros")
mt <- c(227, 108, 33, 31, 140, 7, 58, 27, 68 + 73)
mt <- matrix(mt, nrow = 3, byrow = T)
colnames(mt) <- rownames(mt) <- cols
mt <- prop.table(mt, 1)

# la diagonalizo
tmp <- eigen(mt)

# efectivamente, la diagonalización "funciona"
tmp$vectors %*% diag(tmp$values) %*% solve(tmp$vectors)

# y dejo discurrir 1000 años
tmp$vectors %*% diag(tmp$values^10000) %*% solve(tmp$vectors)

Como resultado, podemos estimar que el en futuro, el 33% de los data scientists estarán usando R contra el 53% que usará Python y el 13% que se decantará por otras herramientas. O, casi seguro, no.