Diferencia entre MATLAB vs R
Los nombres MATLAB significa laboratorio de matriz. Matlab es un entorno informático numérico de paradigmas múltiples y un lenguaje de programación patentado desarrollado por la compañía llamada MathWorks. Matlab permite que se realicen diversas funcionalidades, como manipulaciones matriciales, trazado de funciones y datos, implementación de algoritmos, creación de interfaz de usuario e interfaz con programas escritos en varios otros lenguajes de programación como C, Java, C ++ y Python y muchos más. R es un lenguaje de programación y un entorno de software libre para computación estadística y gráficos soportados por la Fundación R para Computación Estadística. R y sus bibliotecas implementan una amplia variedad de técnicas estadísticas y gráficas que incluyen algoritmos de aprendizaje automático como clasificación, agrupación, análisis de series de tiempo, modelado de datos y muchos más.
¿Qué es matlab?
Matlab presenta una solución específica de la aplicación llamada cajas de herramientas. Es una característica importante de Matlab que nos permite aprender y aplicar tecnología especializada. Las cajas de herramientas proporcionan un conjunto de funciones de Matlab que se denominan archivos M que resuelven un conjunto específico de problemas. Hay varias áreas donde hay cajas de herramientas disponibles, como procesamiento de señales, sistemas de control, redes neuronales, simulaciones y muchas otras áreas.
¿Qué es la R?
Las características de R se extienden a través de paquetes creados por el usuario. Estos paquetes se desarrollan principalmente en R y, a veces, en Java, C, C ++ y Fortran. R no solo está disponible como herramienta de línea de comandos, sino que también tiene muchos IDE gráficos como RStudio, R Tools for Visual Studio. Algunos de los editores más comunes que admiten R incluyen Eclipse, Notepad ++, WinEdt, etc. También se puede acceder a las funcionalidades R a través de varios lenguajes de script como Perl, Ruby y Python, etc., y otros lenguajes de alto nivel como Java, .Net, etc.
Comparación cabeza a cabeza entre MATLAB vs R (Infografía)
A continuación se muestra la diferencia de 7 principales entre MATLAB vs R 
Diferencias clave entre MATLAB vs R
Tanto MATLAB vs R son opciones populares en el mercado; discutamos algunas de las principales diferencias entre MATLAB y R
Clases y objetos: la programación orientada a objetos aporta una gran simplicidad al programa. En Matlab, una clase se puede definir como una carpeta o directorio de funciones utilizadas para trabajar con objetos de esa clase, mientras que en R las clases están disponibles en forma de paquetes.
Instalación: R puede ejecutarse en cualquier sistema operativo, pero Matlab no puede ejecutar la misma versión con licencia en un sistema operativo diferente a menos que haya diferentes sistemas operativos instalados en la misma máquina física.
Uso: R se usa básicamente para resolver problemas relacionados con las estadísticas, mientras que Matlab se usa para otros aspectos de las matemáticas, como el cálculo, el trazado de gráficos, etc. R tiene muchos programas preempaquetados que ayudan a resolver problemas analíticos, por lo que en el campo analítico, se prefiere R Matlab
Curva de aprendizaje: R puede ser difícil para aquellos que son nuevos en el lenguaje de programación, ya que R usa la sintaxis de programación natural. Dado que es de código abierto, R tiene la enorme cantidad de códigos de código abierto disponibles que podrían ayudar a los usuarios a comenzar. Por el contrario, Matlab es más fácil de aprender ya que tiene muchas cajas de herramientas para la mayoría de las funcionalidades. Dado que Matlab requiere una licencia, la cantidad de código disponible en línea es escasa.
Lenguaje preferido: R es el lenguaje preferido para realizar análisis de datos en la mayoría de las industrias, mientras que Matlab es utilizado principalmente por muchas universidades.
Productos complementarios: Matlab tiene muchos productos complementarios disponibles para realizar diversas tareas. Uno de ellos es Simulink. Es un entorno de programación gráfica para modelar, simular y analizar sistemas multidominio. R no tiene ningún producto adicional como tal, tiene muchos paquetes que deben incluirse en el programa.
Tabla comparativa de MATLAB vs R
A continuación se muestra la comparación más alta entre MATLAB vs R
| La base de comparación entre MATLAB vs R | MATLAB | R |
| Fuente abierta | Matlab no es de código abierto. Está disponible como versión paga. | R es un código abierto. |
| Velocidad | Matlab es más rápido que R. | R es más lento que Matlab. |
| Funcionalidades | Matlab se utiliza para realizar diversas aplicaciones de ingeniería como procesamiento de imágenes, manipulación de matrices, aprendizaje automático, procesamiento de señales, etc. | R se utiliza principalmente para el análisis estadístico y el procesamiento de datos. |
| Facilidad de uso | Matlab es fácil de programar cosas muy complejas ya que hay muchas cajas de herramientas disponibles. | R sigue la sintaxis del lenguaje de programación, que podría ser difícil para los novatos en el mundo de la programación. |
| Disponibilidad de bibliotecas | La mayoría de las funcionalidades están disponibles en forma de una caja de herramientas que proporciona varias funcionalidades. | R tiene muchos paquetes con varias funcionalidades. |
| Tipo de idioma | Matlab es un lenguaje de alto nivel. | R es un lenguaje interpretado. |
| Soporte comunitario | Matlab tiene licencia, por lo que tiene una comunidad cerrada. | Como está abierto, tiene mucho apoyo de la comunidad. |
Conclusión - MATLAB vs R
Como hemos enumerado la mayoría de las diferencias y comparado los lenguajes MATLAB vs R entre sí. Considerando también el valor educativo de cada lenguaje de programación en términos de enseñanza, podemos decir que R puede proporcionar una ventaja competitiva mientras busca un trabajo en análisis. Dado que R es de código abierto, una persona puede contribuir y proporcionar una gran cantidad de código en línea que podría ayudar a otros a aprender el idioma. En lo que respecta a Matlab, este es también uno de los idiomas que se utilizan ampliamente. Cualquier persona que quiera jugar con los conceptos de análisis de datos, ciencia de datos o cualquier otra operación matemática sin involucrar gran parte de la codificación puede usar esta herramienta. Dado que es una versión paga, la disponibilidad en línea de esta herramienta podría ser un problema. Por lo tanto, cualquiera que quiera comenzar su aprendizaje en el campo de la ciencia de datos por su cuenta puede usar el lenguaje R ya que es de código abierto.
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