MATLAB vs R

Comparazione tra MATLAB e R per la prototipazione e l’implementazione di analisi

A un primo sguardo, MATLAB® e R potrebbero sembrare davvero simili. Entrambi consentono di accedere a funzioni matematiche, a un linguaggio, a statistiche e ad una comunità di utenti. Tuttavia, uno sguardo più attento alle capacità tecniche di ognuno e una valutazione di altri importanti fattori come la documentazione e la qualità, portano a una conclusione diversa.

Punti salienti

Rispetto a R, MATLAB offre:

Di conseguenza, scienziati, ingegneri e i loro colleghi IT hanno spesso riscontrato una maggiore produttività con l’uso di MATLAB rispetto a R nell’analisi dei dati: per visualizzare e analizzare dati, prototipare e validare modelli e analisi e integrare le analisi ai loro sistemi aziendali.

Come MATLAB supera R

Strumenti di analisi e di modellazione ad elevata produttività

È possibile fare affidamento su algoritmi di elevata qualità: Gli algoritmi di MATLAB sono sperimentati sul campo utilizzati da milioni di ingegneri e scienziati. MathWorks vanta oltre 250 ingegneri di controllo qualità a tempo pieno, che valutano la precisione e la qualità del prodotto e assicurano che il software superi suite di collaudo approfondite prima del suo rilascio.

Ambiente e app ottimizzate per attività scientifiche e ingegneristiche: A differenza dei linguaggi di programmazione tradizionali, l’IDE di MATLAB è ottimizzato per un’efficiente pre-elaborazione e analisi di dati. Comprende app che consentono di realizzare rapidamente le operazioni del flusso di lavoro comuni e iterare senza dover scrivere il codice. Le app di esplorazione dei dati, per esempio, consentono di importare, filtrare e plottare dati ed eseguire il fitting dei modelli ai dati.

Importare, selezionare e filtrare dati.
Creare e modificare grafici senza generare un codice.
Esegui il fitting dei modelli ai dati con  l'app Curve Fitting.

Linguaggio facile da imparare: Rispetto a R, sviluppato per statistici, il linguaggio MATLAB è facile da usare e ricordare perché la sintassi è semplice e coerente nel design tra i prodotti.

Building block fondamentali: MATLAB offre un’ampia serie di funzioni per algebra linearemanipolazione di matrici e matematica.

Serie completa di toolbox specifici per applicazioni diverse: A differenza delle librerie sviluppate dalla community, i toolbox di MATLAB comprendono librerie di funzioni altamente espressive e app “punta e clicca” completamente integrate nell’ambiente MATLAB. Fra le aree interessate figurano la statistica, le tecniche di machine learning, l’elaborazione di segnale, l’elaborazione di immagini, la visione artificiale, l’ottimizzazione, il calcolo simbolico, i sistemi di controllo, funzionalità di test e measurement, la finanza computazionale e la biologia computazionale.

Machine learning “point-and-click con il mouse”: Statistics and Machine Learning Toolbox™ comprende un’app di classificazione che aiuta a esplorare i dati in modo interattivo, selezionare le funzioni, specificare gli schemi di valutazione, addestrare i modelli e valutare i risultati.

Addestra i modelli per la classificazione di dati con  l’app Classification Learner.

Prestazioni più rapide

Esecuzione rapida: MATLAB è dotato di multithreading integrato per il calcolo rapido su macchine idonee all’uso multicore. MATLAB è più veloce di R durante l’esecuzione nel test Benchmark 2.5 sviluppato dalla community. Inoltre, MATLAB è tra le 3 e le 120 volte più veloce di R nell’esecuzione in un test statistico standard, che prevede la decomposizione ai valori singolari (SVD), l’analisi in componenti principali (PCA) e l’analisi discriminante lineare (LDA).

Calcolo parallelo: Per task di calcolo intensivi, è possibile utilizzare più sessioni MATLAB in parallelo con Parallel Computing Toolbox™. Molte funzioni toolbox sono dotate di un supporto integrato di calcolo parallelo. È anche possibile accelerare l’esecuzione con un for-loop parallelo, scalando con cluster di computer o utilizzando il Cloud Amazon EC2 con MATLAB Distributed Computing Server™.

Facile distribuzione

Strumenti di programmazione avanzati: MATLAB è dotato di strumenti utili agli sviluppatori o ai professionisti IT per integrare e impiegare i loro modelli di analisi. Questi comprendono un debugger interattivo, la programmazione a oggetti, un profiler di performance del codice, unastruttura di unit testing, un’integrazione del controllo sorgente e un builder di interfacce utente grafiche.

Condivisione e integrazione senza royalty: È possibile condividere il proprio lavoro pubblicando il codice MATLAB in HTML, PDF, XML, Microsoft® Word, Microsoft PowerPoint® o LaTeX. È possibile condividere applicazioni MATLAB autonome o creare librerie condivise da integrare in applicazioni Java®Microsoft .NET ed Excel®. Con MATLAB Compiler™ la distribuzione è senza royalty, in modo che altri utenti possano accedere all’applicazione.

Risposte veloci da Doc, Assistenza e Community

Documentazione completa: Una parte integrante di MathWorks è la documentazione. È completamente ricercabile online e nel desktop MATLAB, e comprende centinaia di esempi di codice. Un feedback dell’utente come questo è molto comune: “La documentazione di MATLAB è davvero eccezionale. Non ho mai visto nulla di simile”. Allo stesso tempo, gli utenti open source dichiarano spesso “Mi tocca frugare su Google o guardare nei forum pubblici online, ed è una perdita di tempo.”

Assistenza professionale: MathWorks vanta oltre 200 esperti di assistenza tecnica dedicati in tutto il mondo, pronti a rispondere alle domande e a risolvere problemi. La maggior parte è altamente qualificata e il team ha un percorso diretto di escalation verso lo sviluppo per l’assistenza avanzata.

Community degli utenti animata: MATLAB vanta un’ampia community di ingegneri e scienziati attivi in varie discipline che includono l’industria, la ricerca e il mondo accademico. È possibile attingere all'esperienza di migliaia di utenti MATLAB e dello staff MathWorks mediante risorse online come MATLAB File ExchangeMATLAB AnswersCody e blog degli esperti.




Vedere anche: MATLAB, machine learning con MATLAB, gallery grafici MATLAB, fitting dei dati con MATLAB, MATLAB vs Python

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