MATLAB frente a R

Comparación de MATLAB y R en cuanto al prototipado y la implementación de análisis

Un examen rápido de MATLAB y R podría sugerir que son bastante similares. Ambos ofrecen acceso a un lenguaje, funciones matemáticas, estadísticas y una comunidad de usuarios. Sin embargo, un estudio más detallado de las capacidades técnicas de cada uno y una evaluación de otros factores importantes, tales como la documentación y la calidad, tienen como resultado una conclusión distinta.

Aspectos destacados

A diferencia de R, MATLAB proporciona:

Como resultado, los científicos, los ingenieros y sus colegas de TI suelen percibir que son más productivos si utilizan MATLAB en lugar de R para el análisis de datos: a fin de visualizar y analizar datos, prototipar y validar modelos y análisis, e integrar los análisis en sus sistemas de empresa.

Ventajas de MATLAB frente a R

Herramientas de modelado y análisis de alta productividad

Algoritmos de gran calidad en los que se puede confiar: los algoritmos de MATLAB han sido comprobados de manera práctica gracias a su uso por parte de millones de ingenieros y científicos. MathWorks cuenta con más de 250 ingenieros de calidad y pruebas a tiempo completo que validan la calidad y la precisión de los productos, además de asegurarse de que el software pase conjuntos de pruebas exhaustivos antes de su publicación.

Entorno y apps adaptados a tareas científicas y de ingeniería: al contrario que los lenguajes de programación tradicionales, el IDE de MATLAB está optimizado para el preprocesamiento y el análisis de datos eficiente. Incluye apps que ayudan a realizar con rapidez tareas habituales del flujo de trabajo y a llevar a cabo iteraciones sin necesidad de escribir código. Las apps de exploración de datos, por ejemplo, permiten importar datos, filtrarlos, representarlos de forma gráfica y ajustar modelos a los datos.

Lenguaje fácil de aprender: en comparación con R, que se desarrolló para estadísticos, el lenguaje de MATLAB es fácil de aprender y recordar porque la sintaxis es simple y coherente en cuanto a diseño en todos los productos.

Bloques constitutivos matemáticos base: MATLAB ofrece un extenso conjunto de funciones para álgebra lineal, manipulación de matrices y matemáticas.

Amplia gama de toolboxes específicas para distintas aplicaciones: al contrario que las librerías desarrolladas por comunidades, las toolboxes de MATLAB incluyen librerías de funciones muy expresivas y apps de apuntar y hacer clic completamente integradas en el entorno de MATLAB. Entre los ámbitos que abarca se incluyen estadística, aprendizaje automático, procesamiento de señales, procesamiento de imagen y vídeo, visión artificial, optimización, cálculo simbólico, sistemas de control, pruebas y medidas, finanzas computacionales y biología computacional.

Aprendizaje automático de apuntar y hacer clic: Statistics and Machine Learning Toolbox incluye una app de clasificación que ofrece una guía para explorar datos de forma interactiva, seleccionar funciones, especificar esquemas de validación, entrenar modelos y evaluar resultados.

Entrenamiento de modelos para clasificar datos mediante la app Classification Learner.

Rendimiento superior

Ejecución rápida: MATLAB dispone de multithreading integrado que permite un cálculo rápido en equipos multinúcleo. MATLAB es más rápido que R cuando se ejecuta en la prueba Benchmark 2.5 desarrollada por la comunidad de R. Además, MATLAB es entre 3 y 120 veces más rápido que R cuando se ejecuta en una prueba de ejemplos de estadística, que incluye descomposición en valores singulares (SVD), análisis de componentes principales (PCA) y análisis discriminante lineal (LDA).

Cálculo paralelo: en el caso de las tareas con alta carga computacional, es posible ejecutar varios motores de MATLAB en paralelo gracias a Parallel Computing Toolbox. Muchas funciones de esta toolbox admiten el cálculo paralelo. También es posible acelerar la ejecución mediante un for-loop paralelo, la escalación con clusters de equipos o gracias al uso de la nube Amazon EC2 con MATLAB Distributed Computing Server.

Despliegue fácil

Herramientas de programación avanzadas: MATLAB cuenta con herramientas que los desarrolladores o profesionales de TI necesitan para integrar y desplegar sus modelos analíticos. Entre ellas se cuentan un depurador interactivo, programación orientada a objetos, un analizador de rendimiento de código, un marco de pruebas unitariasintegración de control de versiones y un desarrollador de interfaz gráfica de usuario.

Uso compartido e integración sin coste: puede compartir su trabajo mediante la publicación del código de MATLAB en HTML, PDF, XML, Microsoft Word, Microsoft PowerPoint o LaTeX. Cabe la posibilidad de compartir aplicaciones de MATLAB autónomas o crear librerías compartidas para la integración en aplicaciones de JavaMicrosoft .NET y Excel. El despliegue con MATLAB Compiler es gratuito, de forma que otros usuarios puedan acceder a su aplicación.

Respuestas más rápidas gracias a la documentación, el servicio de soporte y la comunidad

Documentación exhaustiva: una parte fundamental de los productos de MathWorks es la documentación. Se pueden realizar búsquedas globales online y dentro del escritorio de MATLAB, e incluye cientos de ejemplos de código. Son muy habituales los comentarios de usuarios como este: “La documentación de MATLAB es realmente excepcional. No he visto nada comparable.”. Sin embargo, los usuarios de código abierto suelen decir: “Tengo que buscar cosas en Google o en foros públicos online, lo cual es una enorme pérdida de tiempo.”.

Soporte profesional: MathWorks cuenta con más de 200 expertos de soporte técnico en todo el mundo con dedicación exclusiva para responder preguntas y solucionar problemas. La mayoría tienen estudios de posgrado y el equipo dispone de una vía de comunicación directa con los desarrolladores para ofrecer soporte avanzado.

Comunidad de usuarios dinámica: MATLAB tiene una extensa comunidad de ingenieros y científicos de diversas disciplinas que abarca la industria, la investigación y el entorno académico. Puede acceder a la experiencia de miles de usuarios de MATLAB y el personal de MathWorks gracias a recursos online tales como la sección de intercambio de archivos de MATLAB (File Exchange)MATLAB AnswersCody y blogs de expertos.




También puede consultar: MATLAB, aprendizaje automático con MATLAB, galería de gráficos de MATLAB, ajuste de datos con MATLAB, MATLAB vs Python

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