Pero de verdad. Mañana empiezo el curso de Edx llamado 6.00.2x Introduction to Computational Thinking and Data Science. Otro MOOC más que espero que me de buenas bases para migrar decididamente desde el malvado y pesado, pero cómodo, Matlab a Python, que es Open Source (vaya, de lo mío).
Es un paso importante, porque además de seguir a la peña científica que generalmente están migrando a Python desde plataformas como R o Matlab con proyectos como SciPy, apoyo a proyectos que me resultan extremadamente atractivos, como Jupyter, una especie de IPython evolucionado para ser language-agnostic y poder trabajar a la vez con Python, R, y Julia.
El mundo del software evoluciona muy rápidamente, y si hasta ahora Matlab tenía el beneficio de la comodidad, multitud de extensiones y paquetes para trabajar en casi cualquier cosa, parece que cada vez Python se yergue como un potente rival. Una listilla con mis razones para hacer el cambio podría ser esta:
| Matlab | Python | |
|---|---|---|
| Librerías third-party | Sí | Sí |
| Diseño de Aplicaciones | Horrendo1 | Fácil |
| Multi-purpose | No | Sí |
| Gráficos | Propia2 | MatPlotLib |
| Open Source | No | Sí |
| Eficiencia Computacional | Baja | Baja |
| Integración con otros lenguajes | Difícil3 | Buena |
| Shell interactivo | Sí | IPython |
| Multitud de IDEs | No | Sí |
- Matlab contiene utilidades para crear interfaces gráficas y programas empaquetados, pero su uso es muy difícil, ineficiente y depende de una instalación de Matlab en el ordenador en el que se ejecute. ↩
-
La librería de plots de Matlab es muy variada y los resultados son bastante visuales, pero ha sido superada por
ggplot2ymatplotlibhace tiempo. ↩ - Existen formas de interactuar con C, C++ y Java desde Matlab, pero de forma un poco limitada. La capacidad de extensión de Python con otros lenguajes lo supera con diferencia. ↩