Ola, O Revolution é o R. Vc pode usar tanto em linux quanto no windows. A diferença são algumas funcionalidades para processamento paralelo, mas principalmente tratamento de big data, que o R normal não faz. Se vc não usa big data, o Rev não acrescenta muito, além da IDE. A inovação principal é o pacote RevoScaleR (dê uma olhada na documentação). Esse pacote implementa funcionalidades para tratamento de grandes bases de dados e implementa um arquivo de dados próprio, .xdf, que permite utilizar as bases sem carregá-las totalmente na memoria. Abs 2012/9/3 andrebvs <andrebvs@bol.com.br>

Olá Clara!

Estou utilizando o *Revolution R Enterprise*, porém, ainda não investiguei muito suas funcionalidades, contudo, pude perceber a grande diferença de velocidade nas simulações que realizei utilizando o * Enterprise* com relação ao *R.2.13*. Sem dúvidas, o *Enterprise* é bem superior em termos de processamento do que o R convencional.

*Att.* *André Barbosa Ventura da Silva* ------------------------------ Em 03/09/2012 12:34, *Leonard de Assis < assis.leonard@gmail.com >*escreveu: Não existe diferença no que se diz respeito a importação / exportação, os comandos são os mesmos. O ganho que você terá com o RevolutionR está nas otimizações adicionais que eles fizeram, quais são eu não sei de cça aqui

Ahhh, ele tem uns pacotes muito bons de processamento paralelo, não sei se rodam no windows pois utilizo linux

Ahhh, utilizo o R Clássico também, mas já brinquei com o Revolution R

[]s Leonard de Assis assis leonard gmail com

Em 03/09/2012 11:40, clara luz escreveu:

Olá pessoal!!

Alguém conhece ou já trabalhou com o Revolution R Enterprise?? Se puder dar umas dicas.... aparentemente é bastante semelhante ao R clássico, mas não estou conseguindo nem importar uma tabela... rs Valeu!! *Clara Luz B. Sant'Anna *Bióloga, Bacharel e Licenciada Mestranda em Ecologia - Unicamp Laboratório de Biogeografia da Conservação e Mudanças Climáticas - UFG (19) 9233.1062

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-- Diogo Ferrari University of San Paulo "A vida é a arte de tirar conclusões suficientes de dados insuficientes" Open Source! Use R! Use Linux!