MATLAB vs R

Pourquoi utiliser MATLAB pour le prototypage et l’implémentation analytique?

Vous pouvez penser, en effectuant une comparaison rapide, que MATLAB et R sont deux solutions assez similaires. Ces deux solutions offrent des fonctions mathématiques, statistiques via un langage, et une grande communauté d’utilisateurs. Toutefois, si vous regardez de plus près les aspects techniques de ces deux outils, ainsi que d’autres facteurs importants comme la documentation et la qualité, vous arriverez à une autre conclusion.

Ce que propose MATLAB :

  • Un environnement de développement hautement productif
  • Des outils et des applications riches et complets
  • Des performances et des possibilités de déploiements évolutifs
  • Une garantie de fiabilité et de qualité

Les scientifiques, ingénieurs et informaticiens constatent souvent qu’ils sont plus productifs avec MATLAB qu’avec R pour visualiser et analyser des données, prototyper et valider des modèles analytiques puis les intégrer à leurs systèmes d’entreprises.

MATLAB dépasse R sur des points clés importants :

Des outils de modélisation et d’analyse hautement productifs

Des algorithmes de qualité et fiables : les algorithmes MATLAB ont fait leurs preuves car utilisés par des millions d’ingénieurs et de scientifiques. MathWorks compte plus de 250 ingénieurs qualité et tests afin de valider la qualité et la précision de ses outils, et assurer que le logiciel passe des tests très poussés avant d’être diffusé.

Un environnement et des applications adaptés au travail des ingénieurs et des scientifiques : Contrairement aux langages de programmation traditionnels, l’environnement interactif de MATLAB est optimisé pour le prétraitement et une analyse efficace des données. Des applications graphiques sont à votre disposition pour vous aider à rapidement mener à bien des tâches classiques et itérer sans avoir besoin d’écrire du code. A titre d’exemple, l’import, filtrage, affichage et ajustement de modèles peuvent être réalisés à partir d’applications.

 

Un langage facile à apprendre : Par rapport à R, qui a été développé pour les statisticiens, le langage MATLAB est facile à apprendre et à retenir, grâce à une syntaxe simple et cohérente à travers l’ensemble des outils.

Des modules mathématiques essentiels : MATLAB propose une suite complète de fonctions pour l’algèbre linéaire, la manipulation de matrices et les mathématiques.

Une collection complète d’outils spécifiques par champ d’applications : Contrairement aux bibliothèques développées par des communautés, les toolboxes MATLAB incluent des bibliothèques de fonctions très explicites et des applications « presse-boutons » entièrement intégrées à l’environnement MATLAB. Ces toolboxes couvrent des domaines variés comme les statistiques, l’apprentissage automatique, le traitement du signal, le traitement d’image et de vidéo, la vision artificielle, l’optimisation, le calcul symbolique, les systèmes de contrôle, le test et mesures, la finance quantitative et la biologie computationnelle.

Plus de rapidité

Une exécution rapide : MATLAB intègre un système de multithreading pour effectuer des calculs rapides sur des machines multi cœurs. MATLAB est plus rapide que R sur le test « Benchmark 2.5 » développé par la communauté R. Par ailleurs, MATLAB est 3 à 120 fois plus rapide que R sur des tests statistiques, notamment pour la décomposition en valeurs singulières (SVD), l’analyse en composantes principales (PCA) et l’analyse discriminante linéaire (LDA).

La possibilité d’effectuer des calculs parallèles : Pour les tâches lourdes en calculs, vous pouvez lancer plusieurs moteurs MATLAB en parallèle avec la Parallel Computing Toolbox. De nombreuses fonctions proposées dans les toolboxes peuvent être parallélisées. Vous pouvez en outre accélérer l’exécution de vos calculs grâce à des boucles ‘for’ parallèles, une exécution sur un cluster de calculs ou l’utilisation d’Amazon EC2 Cloud avec le MATLAB Distributed Computing Server.

Un déploiement simple

Des outils de programmation avancés : MATLAB propose des outils pour aider les développeurs et les professionnels de l’informatique à intégrer et déployer leurs modèles analytiques. Et ce, via un outil de débogage interactif, la programmation orientée objet, un analyseur de performance de code, un modèle de tests unitaires, une intégration de contrôle de code source et un constructeur d’interface graphique.

Libre partage et intégration de vos applicatifs : Vous pouvez partager votre travail en publiant vos scripts MATLAB dans ces formats : HTML, PDF, XML, Microsoft Word, Microsoft PowerPoint ou LaTeX. Vous pouvez également partager des exécutables MATLAB en ‘standalone’ ou créer des librairies partagées à intégrer dans des applications JavaMicrosoft .NET et Excel. Le déploiement via MATLAB Compiler est libre de redevance, ainsi d’autres utilisateurs peuvent accéder à votre application.

Une documentation, un support client et une communauté d’utilisateurs pour trouver rapidement des réponses à vos questions.

Une documentation complète : La documentation fait partie intégrante des produits MathWorks. Vous pouvez la consulter en ligne ainsi que dans l’application de bureau MATLAB. Elle contient des centaines d’exemples de code. Nous recevons souvent des commentaires d’utilisateurs tels que celui-ci : « La documentation de MATLAB est vraiment exceptionnelle. Je n’ai jamais rien vu de semblable. » Alors que du côté des utilisateurs de technologies Open Source, le travail semble plus fastidieux : « Je suis obligé de chercher des informations sur Google ou sur des forums publics, et cela me fait perdre un temps fou. »

Un support professionnel : MathWorks compte plus de 200 techniciens dédiés au support à travers le monde, pour répondre aux questions des utilisateurs et résoudre leurs problèmes La plupart d’entre eux détiennent un diplôme d’études supérieures, et peuvent faire remonter les problèmes directement aux personnes chargées du développement pour du support plus avancé.

Une communauté d’utilisateurs très active : MATLAB rassemble une vaste communauté d’ingénieurs et de scientifiques dans plusieurs disciplines, aussi bien dans l’industrie que la recherche ou l’enseignement. Vous pouvez ainsi bénéficier de l’expérience de milliers d’utilisateurs MATLAB et des effectifs MathWorks, à travers des ressources en ligne comme le MATLAB File Exchange, MATLAB Answers, Cody et les blogs d’experts.



Voir aussi : apprentissage automatique avec MATLAB, galerie des tracés MATLAB, ajustement de données avec MATLAB, MATLAB vs Python

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